Isso foi difícil!
Primeiro, a solução simples:
db.test.aggregate([
{ "$match": { "user": "Hans" } },
// duplicate each document: one for "age", the other for "childs"
{ $project: { age: "$age", childs: "$childs",
data: {$literal: ["age", "childs"]}}},
{ $unwind: "$data" },
// pivot data to something like { data: "age", value: "40" }
{ $project: { data: "$data",
value: {$cond: [{$eq: ["$data", "age"]},
"$age",
"$childs"]} }},
// Group by data type, and count
{ $group: { _id: {data: "$data", value: "$value" },
count: { $sum: 1 },
value: {$first: "$value"} }},
// aggregate values in an array for each independant (type,value) pair
{ $group: { _id: "$_id.data", values: { $push: { count: "$count", value: "$value" }} }} ,
// project value to the correctly name field
{ $project: { result: {$cond: [{$eq: ["$_id", "age"]},
{age: "$values" },
{childs: "$values"}]} }},
// group all data in the result array, and remove unneeded `_id` field
{ $group: { _id: null, result: { $push: "$result" }}},
{ $project: { _id: 0, result: 1}}
])
Produzindo:
{
"result" : [
{
"age" : [
{
"count" : 3,
"value" : "40"
},
{
"count" : 1,
"value" : "50"
}
]
},
{
"childs" : [
{
"count" : 1,
"value" : "1"
},
{
"count" : 3,
"value" : "2"
}
]
}
]
}
E agora, algumas explicações:
Um dos principais problemas aqui é que cada documento recebido deve fazer parte de dois somas diferentes. Resolvi isso adicionando uma matriz literal
["age", "childs"] aos seus documentos e, em seguida, desenrolando-os por essa matriz. Dessa forma, cada documento será apresentado duas vezes na fase posterior. Feito isso, para facilitar o processamento, altero a representação dos dados para algo muito mais gerenciável, como
{ data: "age", value: "40" } As etapas a seguir realizarão a agregação de dados per se. Até o terceiro
$project etapa que mapeará os campos de valor para a age correspondente ou childs campo. As duas etapas finais simplesmente agruparão os dois documentos em um, removendo o
_id desnecessário campo. Pfff!
