MongoDB聚合：$replaceWith
r e p l a c e W i t h ‘ 可以将输入文档替换为指定的文档。该操作可以替换输入文档的所有字段，包括 ‘ i d ‘ 字段。使用 ‘ replaceWith`可以将输入文档替换为指定的文档。该操作可以替换输入文档的所有字段，包括`_id`字段。使用` replaceWith‘可以将输入文档替换为指定的文档。该操作可以替换输入文档的所有字段，包括‘id‘字段。使用‘replaceWith还可以将内嵌文档提升到最顶级，也可以把它替换掉。替换文档可以是任何能够解析为文档的有效表达式。 r e p l a c e W i t h ‘ 与 ‘ replaceWith`与` replaceWith‘与‘replaceRoot`有很多相似点，但也有一些不同点。
语法
{ $replaceWith: <replacementDocument> }
使用
如果
db.collection.insertMany([
{ "_id": 1, "name" : { "first" : "John", "last" : "Backus" } },
{ "_id": 2, "name" : { "first" : "John", "last" : "McCarthy" } },
{ "_id": 3, "name": { "first" : "Grace", "last" : "Hopper" } },
{ "_id": 4, "firstname": "Ole-Johan", "lastname" : "Dahl" },
])
下面的$replaceWith会操作失败，因为最后一个文档缺少name字段：
db.collection.aggregate([
{ $replaceWith: "$name" }
])
要避免上面的错误，可以使用$mergeObjects把name文档与某个缺省文档合并，如：
db.collection.aggregate([
{ $replaceWith: { $mergeObjects: [ { _id: "$_id", first: "", last: "" }, "$name" ] } }
])
也可以使用$match阶段，在$replaceWith之前筛选掉name字段异常的数据：
db.collection.aggregate([
{ $match: { name : { $exists: true, $not: { $type: "array" }, $type: "object" } } },
{ $replaceWith: "$name" }
])
亦或者使用$ifNull表达式来指定其它的文档，如：
db.collection.aggregate([
{ $replaceWith: { $ifNull: [ "$name", { _id: "$_id", missingName: true} ] } }
])
举例：
替换内嵌文档字段
使用下面的语句创建一个people集合：
db.people.insertMany([
{ "_id" : 1, "name" : "Arlene", "age" : 34, "pets" : { "dogs" : 2, "cats" : 1 } },
{ "_id" : 2, "name" : "Sam", "age" : 41, "pets" : { "cats" : 1, "fish" : 3 } },
{ "_id" : 3, "name" : "Maria", "age" : 25 }
])
下面的操作对people集合中的内嵌字段pets合并后进行替换，结果为：
{ "dogs" : 2, "cats" : 1, "birds" : 0, "fish" : 0 }
{ "dogs" : 0, "cats" : 1, "birds" : 0, "fish" : 3 }
{ "dogs" : 0, "cats" : 0, "birds" : 0, "fish" : 0 }
使用嵌套的数组中文档替换
student集合有下面内容：
db.students.insertMany([
{
"_id" : 1,
"grades" : [
{ "test": 1, "grade" : 80, "mean" : 75, "std" : 6 },
{ "test": 2, "grade" : 85, "mean" : 90, "std" : 4 },
{ "test": 3, "grade" : 95, "mean" : 85, "std" : 6 }
]
},
{
"_id" : 2,
"grades" : [
{ "test": 1, "grade" : 90, "mean" : 75, "std" : 6 },
{ "test": 2, "grade" : 87, "mean" : 90, "std" : 3 },
{ "test": 3, "grade" : 91, "mean" : 85, "std" : 4 }
]
}
])
下面的操作会将grade字段大于或等于90的内嵌文档提升到顶层：
db.students.aggregate( [
{ $unwind: "$grades" },
{ $match: { "grades.grade" : { $gte: 90 } } },
{ $replaceWith: "$grades" }
] )
结果：
{ "test" : 3, "grade" : 95, "mean" : 85, "std" : 6 }
{ "test" : 1, "grade" : 90, "mean" : 75, "std" : 6 }
{ "test" : 3, "grade" : 91, "mean" : 85, "std" : 4 }
使用新创建的文档替换
例1
集合sales包含以下文档：
db.sales.insertMany([
{ "_id" : 1, "item" : "butter", "price" : 10, "quantity": 2, date: ISODate("2019-03-01T08:00:00Z"), status: "C" },
{ "_id" : 2, "item" : "cream", "price" : 20, "quantity": 1, date: ISODate("2019-03-01T09:00:00Z"), status: "A" },
{ "_id" : 3, "item" : "jam", "price" : 5, "quantity": 10, date: ISODate("2019-03-15T09:00:00Z"), status: "C" },
{ "_id" : 4, "item" : "muffins", "price" : 5, "quantity": 10, date: ISODate("2019-03-15T09:00:00Z"), status: "C" }
])
假设为了要计算已完成销售的总金额，即查找所有状态为C的销售记录，使用$replaceWith阶段创建新文档计算总金额，并使用变量NOW获取当前时间：
db.sales.aggregate([
{ $match: { status: "C" } },
{ $replaceWith: { _id: "$_id", item: "$item", amount: { $multiply: [ "$price", "$quantity"]}, status: "Complete", asofDate: "$$NOW" } }
])
操作返回以下结果：
{ "_id" : 1, "item" : "butter", "amount" : 20, "status" : "Complete", "asofDate" : ISODate("2019-06-03T22:47:54.812Z") }
{ "_id" : 3, "item" : "jam", "amount" : 50, "status" : "Complete", "asofDate" : ISODate("2019-06-03T22:47:54.812Z") }
{ "_id" : 4, "item" : "muffins", "amount" : 50, "status" : "Complete", "asofDate" : ISODate("2019-06-03T22:47:54.812Z") }
例2
reportedsales集合按季度和地区填入报销售额信息，如下：
db.reportedsales.insertMany( [
{ _id: 1, quarter: "2019Q1", region: "A", qty: 400 },
{ _id: 2, quarter: "2019Q1", region: "B", qty: 550 },
{ _id: 3, quarter: "2019Q1", region: "C", qty: 1000 },
{ _id: 4, quarter: "2019Q2", region: "A", qty: 660 },
{ _id: 5, quarter: "2019Q2", region: "B", qty: 500 },
{ _id: 6, quarter: "2019Q2", region: "C", qty: 1200 }
] )
假设出于报告目的，想查看按季度报告的销售数据，例如
{ "_id" : "2019Q1", "A" : 400, "B" : 550, "C" : 1000 }
可以使用下面的聚合管道：
db.reportedsales.aggregate( [
{ $addFields: { obj: { k: "$region", v: "$qty" } } },
{ $group: { _id: "$quarter", items: { $push: "$obj" } } },
{ $project: { items2: { $concatArrays: [ [ { "k": "_id", "v": "$_id" } ], "$items" ] } } },
{ $replaceWith: { $arrayToObject: "$items2" } }
] )
阶段1
$addFields阶段添加了一个新的obj文档字段，该字段将关键字k定义为区域值，将值v定义为该区域的数量。例如
{ "_id" : 1, "quarter" : "2019Q1", "region" : "A", "qty" : 400, "obj" : { "k" : "A", "v" : 400 } }
阶段2
$group阶段按季度分组，并使用$push将obj字段累加到一个新的items数组字段中。例如：
{ "_id" : "2019Q1", "items" : [ { "k" : "A", "v" : 400 }, { "k" : "B", "v" : 550 }, { "k" : "C", "v" : 1000 } ] }
阶段3
$project阶段使用$concatArrays创建一个新数组items2，其中包括_id信息和items数组中的元素：
{ "_id" : "2019Q1", "items2" : [ { "k" : "_id", "v" : "2019Q1" }, { "k" : "A", "v" : 400 }, { "k" : "B", "v" : 550 }, { "k" : "C", "v" : 1000 } ] }
阶段4
$replaceWith使用$arrayToObject将items2转换成文档，使用k、v键值对，并将文档输出到下一阶段。例如：
{ "_id" : "2019Q1", "A" : 400, "B" : 550, "C" : 1000 }
最终的执行结果：
{ "_id" : "2019Q1", "A" : 400, "B" : 550, "C" : 1000 }
{ "_id" : "2019Q2", "A" : 660, "B" : 500, "C" : 1200 }
使用$$ROOT创建的新文档和默认文档替换
创建contacts集合：
db.contacts.insertMany( [
{ "_id" : 1, name: "Fred", email: "[email protected]" },
{ "_id" : 2, name: "Frank N. Stine", cell: "012-345-9999" },
{ "_id" : 3, name: "Gren Dell", cell: "987-654-3210", email: "[email protected]" }
] )
下面使用$replaceWith和$mergeObjects输出当前文档中缺失字段的默认值：
db.contacts.aggregate( [
{ $replaceWith:
{ $mergeObjects:
[
{ _id: "", name: "", email: "", cell: "", home: "" },
"$$ROOT"
]
}
}
] )
返回下面的文档：
{
_id: 1,
name: 'Fred',
email: '[email protected]',
cell: '',
home: ''
},
{
_id: 2,
name: 'Frank N. Stine',
email: '',
cell: '012-345-9999',
home: ''
},
{
_id: 3,
name: 'Gren Dell',
email: '[email protected]',
cell: '',
home: '987-654-3210'
}