Berechnen Sie die Anzahl der verschachtelten Objekte mit C#

Die Abfrage zum Zählen der "eindeutigen" Vorkommen innerhalb einer "EndpointId" jeder der "Uid" in "Tags" und der "Type" in "Sensors" wäre:

db.collection.aggregate([
  { "$unwind": "$Tags" },
  { "$unwind": "$Tags.Sensors" },
  { "$group": {
    "_id": {
      "EndpointId": "$EndpointId",
      "Uid": "$Tags.Uid",
      "Type": "$Tags.Sensors.Type"
    },
  }},
  { "$group": {
    "_id": {
      "EndpointId": "$_id.EndpointId",
      "Uid": "$_id.Uid",
    },
    "count": { "$sum": 1 }
  }},
  { "$group": {
    "_id": "$_id.EndpointId",
    "tagCount": { "$sum": 1 },
    "sensorCount": { "$sum": "$count" }
  }}
])

Oder für C#

    var results = collection.AsQueryable()
      .SelectMany(p => p.Tags, (p, tag) => new
        {
          EndpointId = p.EndpointId,
          Uid = tag.Uid,
          Sensors = tag.Sensors
        }
      )
      .SelectMany(p => p.Sensors, (p, sensor) => new
        {
          EndpointId = p.EndpointId,
          Uid = p.Uid,
          Type = sensor.Type
        }
      )
      .GroupBy(p => new { EndpointId = p.EndpointId, Uid = p.Uid, Type = p.Type })
      .GroupBy(p => new { EndpointId = p.Key.EndpointId, Uid = p.Key.Uid },
        (k, s) => new { Key = k, count = s.Count() }
      )
      .GroupBy(p => p.Key.EndpointId,
        (k, s) => new
        {
          EndpointId = k,
          tagCount = s.Count(),
          sensorCount = s.Sum(x => x.count)
        }
      );

Welche Ausgaben:

{
  "EndpointId" : "89799bcc-e86f-4c8a-b340-8b5ed53caf83",
  "tagCount" : 4,
  "sensorCount" : 16
}

Obwohl dies eigentlich der "effizienteste" Weg ist, wenn man bedenkt, dass die präsentierten Dokumente eindeutige Werte für "Uid" haben sowieso wäre $reduce die Beträge in den Dokumenten selbst:

db.collection.aggregate([
  { "$group": {
    "_id": "$EndpointId",
    "tags": {
      "$sum": {
        "$size": { "$setUnion": ["$Tags.Uid",[]] }
      }
    },
    "sensors": {
      "$sum": {
        "$sum": {
          "$map": {
            "input": { "$setUnion": ["$Tags.Uid",[]] },
            "as": "tag",
            "in": {
              "$size": {
                "$reduce": {
                  "input": {
                    "$filter": {
                      "input": {
                        "$map": {
                          "input": "$Tags",
                          "in": {
                            "Uid": "$$this.Uid",
                            "Type": "$$this.Sensors.Type"
                          }
                        }
                      },
                      "cond": { "$eq": [ "$$this.Uid", "$$tag" ] }
                    }
                  },
                  "initialValue": [],
                  "in": { "$setUnion": [ "$$value", "$$this.Type" ] }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }}
])

Die Anweisung lässt sich jedoch nicht gut auf LINQ abbilden, sodass Sie das BsonDocument verwenden müssten -Schnittstelle zum Erstellen des BSON für die Anweisung. Und natürlich wo die gleiche "Uid" Werte, die tatsächlich in mehreren Dokumenten in der Sammlung "taten", dann $unwind -Anweisungen sind notwendig, um diese innerhalb der Array-Einträge dokumentenübergreifend zu "gruppieren".

Original

Sie lösen dies, indem Sie den $size abrufen der Arrays. Für das äußere Array gilt dies einfach für den Feldpfad des Arrays im Dokument, und für die inneren Array-Elemente müssen Sie mit $map um jeden "Tags" zu verarbeiten -Element und rufen Sie dann $size ab von "Sensors" und $sum das resultierende Array auf die Gesamtzahl zu reduzieren.

Pro Dokument wäre das:

db.collection.aggregate([
  { "$project": {
    "tags": { "$size": "$Tags" },
    "sensors": {
      "$sum": {
        "$map": {
          "input": "$Tags",
           "in": { "$size": "$$this.Sensors" }
        }
      }
    }
  }}
])

Wo Sie Klassen in Ihrem C#-Code zugewiesen haben, wäre wie folgt:

collection.AsQueryable()
  .Select(p => new
    {
      tags = p.Tags.Count(),
      sensors = p.Tags.Select(x => x.Sensors.Count()).Sum()
    }
  );

Wo diese zurückkehren:

{ "tags" : 3, "sensors" : 13 }
{ "tags" : 2, "sensors" : 8 }

Wo Sie $group möchten die Ergebnisse, wie zum Beispiel über die gesamte Sammlung, dann würden Sie tun:

db.collection.aggregate([
  /* The shell would use $match for "query" conditions */
  //{ "$match": { "EndpointId": "89799bcc-e86f-4c8a-b340-8b5ed53caf83" } },
  { "$group": {
    "_id": null,
    "tags": { "$sum": { "$size": "$Tags" } },
    "sensors": {
      "$sum": {
        "$sum": {
          "$map": {
            "input": "$Tags",
             "in": { "$size": "$$this.Sensors" }
          }
        }
      }
    }
  }}
])

Was für Ihren C#-Code wie zuvor wäre:

collection.AsQueryable()
  .GroupBy(p => "", (k,s) => new
    {
      tags = s.Sum(p => p.Tags.Count()),
      sensors = s.Sum(p => p.Tags.Select(x => x.Sensors.Count()).Sum())
    }
  );

Wo diese zurückkehren:

{ "tags" : 5, "sensors" : 21 }

Und für "EndpointId , dann verwenden Sie einfach dieses Feld als Gruppierungsschlüssel und nicht null oder 0 wie es von der C#-Treiberzuordnung angewendet wird:

collection.AsQueryable()
  /* Use the Where if you want a query to match only those documents */
  //.Where(p => p.EndpointId == "89799bcc-e86f-4c8a-b340-8b5ed53caf83")            
  .GroupBy(p => p.EndpointId, (k,s) => new
    {
      tags = s.Sum(p => p.Tags.Count()),
      sensors = s.Sum(p => p.Tags.Select(x => x.Sensors.Count()).Sum())
    }
  );

Das ist natürlich die gleiche Summe der beiden Dokumentenmuster, die Sie uns gegeben haben:

{ "tags" : 5, "sensors" : 21 }

Das sind also sehr einfache Ergebnisse mit einfacher Pipeline-Ausführung, sobald Sie sich an die Syntax gewöhnt haben.

Ich schlage vor, sich mit den Aggregationsoperatoren vertraut zu machen aus der Kerndokumentation und natürlich dem "LINQ-Spickzettel" von Ausdrücken und deren Verwendungszuordnung aus dem C#-Treibercode-Repository.

Siehe auch die allgemeine LINQ-Referenz in der C#-Treiberreferenz für weitere Beispiele, wie dies allgemein auf das Aggregation Framework von MongoDB abgebildet wird.