Vielleicht ist das Folgende genau das, was Sie wollen.
1) Erstellen Sie eine Sammlung mit einem Zähler, z. B. hier 1-10 für 10 Tage
[
{
"date": 0
},
{
"date": 1
},
{
"date": 2
},
{
"date": 3
},
{
"date": 4
},
{
"date": 5
},
{
"date": 6
},
{
"date": 7
},
{
"date": 8
},
{
"date": 9
}
]
- Aktualisieren Sie diese Sammlung und erstellen Sie die Daten, 10 Daten mit $addHier beginnen wir mit dem Datum „2021-08-01T00:00:00+00:00“ und enden am Datum „2021-08-10T00:00:00“. +00:00"
Dieses Update wird es tun (q =der Filter, u =das Update, hier sein Pipeline-Update)
{
"update": "dates",
"updates": [
{
"q": {},
"u": [
{
"$addFields": {
"date": {
"$add": [
"2021-08-01T00:00:00Z",
{
"$multiply": [
"$date",
24,
60,
60000
]
}
]
}
}
}
],
"multi": true
}
]
}
Ergebnisse in (10 Daten, 1 Tag Unterschied)
{
"_id": {
"$oid": "610c4bf99ccb15d9c9d67b55"
},
"date": {
"$date": "2021-08-01T00:00:00Z"
}
},{
"_id": {
"$oid": "610c4bf99ccb15d9c9d67b56"
},
"date": {
"$date": "2021-08-02T00:00:00Z"
}
},{
"_id": {
"$oid": "610c4bf99ccb15d9c9d67b57"
},
"date": {
"$date": "2021-08-03T00:00:00Z"
}
}
...
3) Jetzt haben wir die Datensammlung mit 10 Daten, alle mit 1 Tag Unterschied, wir machen eine $Suche mit der Bestellsammlung
Abholung von Bestellungen
[
{
"_id": 1,
"date": "2021-08-01T00:00:00Z"
},
{
"_id": 2,
"date": "2021-08-01T00:00:00Z"
},
{
"_id": 3,
"date": "2021-08-05T00:00:00Z"
},
{
"_id": 4,
"date": "2021-08-03T00:00:00Z"
}
]
Anfrage (nehmen Sie die Pipeline, filtern Sie zuerst die gewünschten Daten und treten Sie dann nur bei, wenn die Bestellung am selben Tag aufgegeben wird)
{
"aggregate": "dates",
"pipeline": [
{
"$match": {
"$expr": {
"$and": [
{
"$gte": [
"$date",
{
"$dateFromString": {
"dateString": "2021-08-01T00:00:00"
}
}
]
},
{
"$lte": [
"$date",
{
"$dateFromString": {
"dateString": "2021-08-05T00:00:00"
}
}
]
}
]
}
}
},
{
"$lookup": {
"from": "orders",
"let": {
"datesDate": "$date"
},
"pipeline": [
{
"$match": {
"$expr": {
"$eq": [
{
"$dateToString": {
"format": "%Y-%m-%d",
"date": "$$datesDate"
}
},
{
"$dateToString": {
"format": "%Y-%m-%d",
"date": "$date"
}
}
]
}
}
}
],
"as": "found-orders"
}
},
{
"$project": {
"_id": 0
}
}
],
"cursor": {},
"maxTimeMS": 1200000
}
Ergebnisse
[
{
"date": "2021-08-01T00:00:00Z",
"found-orders": [
{
"_id": 1,
"date": "2021-08-01T00:00:00Z"
},
{
"_id": 2,
"date": "2021-08-01T00:00:00Z"
}
]
},
{
"date": "2021-08-02T00:00:00Z",
"found-orders": []
},
{
"date": "2021-08-03T00:00:00Z",
"found-orders": [
{
"_id": 4,
"date": "2021-08-03T00:00:00Z"
}
]
},
{
"date": "2021-08-04T00:00:00Z",
"found-orders": []
},
{
"date": "2021-08-05T00:00:00Z",
"found-orders": [
{
"_id": 3,
"date": "2021-08-05T00:00:00Z"
}
]
}
]
Dies gibt für jedes Datum (für jeden Tag) die Bestellungen an, die an diesem Tag getätigt wurden. Wenn an einem Datum keine Bestellungen getätigt wurden, ist das Array leer. Hier sind nur 10 Tage, Sie können wie 5 Jahre eine Datumserfassung basierend auf Ihren Anforderungen vornehmen.
