Podemos usar a estrutura de agregação para fazer isso. Primeiro precisamos
$sort
por user e "_id". A partir daí, $group
por "usuário" e use o $last
operador acumulador para retornar o último documento para cada usuário. Observe que também podemos usar o $first
operador acumulador se ordenarmos nossos documentos em ordem decrescente, mas ordenando em ordem crescente e usando $last deixar clara a nossa intenção. db.collection.aggregate([
{ "$sort": { "user": 1, "_id": -1 } },
{ "$group": {
"_id": "$user",
"user": { "$last": "$$ROOT" }
}}
])
que produz:
{
"_id" : "fje93jrg4",
"user" : {
"_id" : 2,
"user" : "fje93jrg4",
"event" : null,
"group" : null,
"name" : "Bob",
"text" : "Testing"
}
}
{
"_id" : "94fg844f",
"user" : {
"_id" : 1,
"user" : "94fg844f",
"event" : null,
"group" : null,
"name" : "Jake",
"text" : "Hello world"
}
}
{
"_id" : null,
"user" : {
"_id" : 4,
"user" : null,
"event" : "d0j3n9fn3",
"group" : null,
"name" : "My Event",
"text" : "Testing 2"
}
}
Podemos querer adicionar um
$project
ao nosso pipeline, mas isso causará uma queda no desempenho. No entanto, reduzirá a quantidade de dados enviados pela rede e o tempo e a memória usados para decodificar documentos no lado do cliente se não precisar de todos os pares de chave/valor em um documento retornado. O
$project palco fica assim:{ "$project": {
"_id": "$user._id",
"user": "$user.user",
"event": "$user.event",
"group": "$user.group",
"name": "$user.name",
"text": "$user.text"
}}
