Considere executar um pipeline de agregação que permitirá nivelar a lista de dados primeiro, projetar o novo campo usando o
$dateToString
operador e, em seguida, reagrupe os documentos achatados para obter o resultado desejado. O acima pode ser mostrado em três pipelines distintos:
db.users.aggregate([
{ "$match": { "username": "xyz" } },
{ "$unwind": "$followers" },
{
"$project": {
"username": 1,
"count": "$followers.count",
"date": { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$followers.ts" } }
}
},
{
"$group": {
"_id": "$_id",
"username": { "$first": "$username" },
"followers": { "$push": {
"count": "$count",
"date": "$date"
}}
}
}
])
Com o MongoDB 3.4 e mais recente, você pode usar o novo
$addFields
passo do pipeline junto com $map
para criar o campo array sem a necessidade de desenrolar e agrupar:db.users.aggregate([
{ "$match": { "username": "xyz" } },
{
"$addFields": {
"followers": {
"$map": {
"input": "$followers",
"as": "follower",
"in": {
"count": "$$follower.count",
"date": {
"$dateToString": {
"format": "%Y-%m-%d",
"date": "$$follower.ts"
}
}
}
}
}
}
}
])
