Vous pouvez le faire avec le pipeline d'agrégation. Voici le code exporté pour Node :
[
{
'$match': {
'$or': [
{
'orderCreatedForDate': new Date('Fri, 31 Jan 2020 05:00:00 GMT')
}, {
'orderCreatedForDate': new Date('Fri, 24 Jan 2020 05:00:00 GMT')
}
]
}
}, {
'$unwind': {
'path': '$totalOrder',
'includeArrayIndex': 'string'
}
}, {
'$group': {
'_id': {
'productCode': '$totalOrder.productCode',
'date': '$orderCreatedForDate'
},
'tradeCopies': {
'$sum': '$totalOrder.tradeCopies'
},
'subscriptionCopies': {
'$sum': '$totalOrder.subscriptionCopies'
},
'freeCopies': {
'$sum': '$totalOrder.freeCopies'
},
'institutionalCopies': {
'$sum': '$totalOrder.institutionalCopies'
},
'productCode': {
'$last': '$totalOrder.productCode'
},
'publicationName': {
'$last': '$totalOrder.publicationName'
},
'editionName': {
'$last': '$totalOrder.editionName'
},
'publicationDate': {
'$last': '$orderCreatedForDate'
}
}
}, {
'$sort': {
'publicationDate': 1
}
}, {
'$group': {
'_id': '$_id.productCode',
'tradeCopies': {
'$last': '$tradeCopies'
},
'previousTradeCopies': {
'$first': '$tradeCopies'
},
'subscriptionCopies': {
'$last': '$subscriptionCopies'
},
'previousSubscriptionCopies': {
'$first': '$subscriptionCopies'
},
'institutionalCopies': {
'$last': '$institutionalCopies'
},
'previousInstitutionalCopies': {
'$first': '$institutionalCopies'
},
'freeCopies': {
'$last': '$freeCopies'
},
'previousFreeCopies': {
'$first': '$freeCopies'
},
'productCode': {
'$last': '$productCode'
},
'publicationName': {
'$last': '$publicationName'
},
'editionName': {
'$last': '$editionName'
},
'publicationDate': {
'$last': '$publicationDate'
}
}
}, {
'$project': {
'productCode': 1,
'publicationName': 1,
'editionName': 1,
'publicationDate': 1,
'tradeCopies': 1,
'subscriptionCopies': 1,
'institutionalCopies': 1,
'freeCopies': 1,
'previousWeekCopies': [
{
'tradeCopies': '$previousTradeCopies',
'subscriptionCopies': '$previousSubscriptionCopies',
'freeCopies': '$previousFreeCopies',
'institutionalCopies': '$previousInstitutionalCopies'
}
]
}
}
]
Voyons ce qui se passe à chaque étape :
[{$match: {
$or: [ {orderCreatedForDate: ISODate('2020-01-31T05:00:00.000+00:00')},
{orderCreatedForDate: ISODate('2020-01-24T05:00:00.000+00:00')}]
}},
Nous commençons par faire correspondre les commandes dont les dates nous intéressent.
{$unwind: {
path: "$totalOrder",
includeArrayIndex: 'string'
}},
Ensuite, nous déroulons le tableau totalOrder. Cela crée un document pour chaque commande.
{$group: {
_id: {productCode: "$totalOrder.productCode", date: "$orderCreatedForDate"},
tradeCopies: {
$sum: "$totalOrder.tradeCopies"
},
subscriptionCopies: {
$sum: "$totalOrder.subscriptionCopies"
},
freeCopies: {
$sum: "$totalOrder.freeCopies"
},
institutionalCopies: {
$sum: "$totalOrder.institutionalCopies"
},
productCode: { $last: "$totalOrder.productCode"},
publicationName: { $last: "$totalOrder.publicationName"},
editionName: { $last: "$totalOrder.editionName"},
publicationDate: { $last: "$orderCreatedForDate"}
}},
Ensuite, nous regroupons les documents par code produit et par date. Cela nous permet de générer les sommes dont nous avons besoin.
{$sort: {
publicationDate: 1
}},
Ensuite, nous trions nos documents afin que nous sachions que les documents les plus anciens sont les premiers.
{$group: {
_id: "$_id.productCode",
tradeCopies: {
$last: "$tradeCopies"
},
previousTradeCopies: {
$first: "$tradeCopies"
},
subscriptionCopies: {
$last: "$subscriptionCopies"
},
previousSubscriptionCopies: {
$first: "$subscriptionCopies"
},
institutionalCopies: {
$last: "$institutionalCopies"
},
previousInstitutionalCopies: {
$first: "$institutionalCopies"
},
freeCopies: {
$last: "$freeCopies"
},
previousFreeCopies: {
$first: "$freeCopies"
},
productCode: { $last: "$productCode"},
publicationName: { $last: "$publicationName"},
editionName: { $last: "$editionName"},
publicationDate: { $last: "$publicationDate"}
}},
Ensuite, nous regroupons nos documents par code produit afin de pouvoir créer un document unique pour chaque code produit.
{$project: {
productCode: 1,
publicationName: 1,
editionName: 1,
publicationDate: 1,
tradeCopies: 1,
subscriptionCopies: 1,
institutionalCopies: 1,
freeCopies: 1,
previousWeekCopies: [{
tradeCopies: "$previousTradeCopies",
subscriptionCopies: "$previousSubscriptionCopies",
freeCopies: "$previousFreeCopies",
institutionalCopies: "$previousInstitutionalCopies"
}
]
}}]
Enfin, nous projetons les champs dont nous avons besoin dans le format dont nous avons besoin.
Voici quelques captures d'écran pour que vous puissiez voir visuellement ce qui se passe à chaque étape. 
Pour en savoir plus sur l'utilisation du pipeline d'agrégation avec Node.js, consultez https://www.mongodb.com/blog/post/quick-start-nodejs--mongodb--how-to-analyze-data- utilisation-du-cadre-d-agrégation . Je recommande également fortement le cours gratuit de MongoDB University sur le pipeline d'agrégation :https://university.mongodb. com/courses/M121/about
