Consulta
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é uma atualização de agregação, mesmo que o pipeline não nos permita usar estágios como pesquisa de grupo etc. (você pode usar$out
e substitua a coleção após ou$merge
para substituir documentos (semelhante a atualização))
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primeiro mapa
- para cada trait (documento membro de traits), ele o transforma em array
[["trait_type": "type"] ["value": "Male"] ["display_type": null] ...]
- reduza nesse array para construir a partir deles apenas 1 documento
{"type" "type","value" :"Male"}
(também faz letras minúsculas e "_")
- para cada trait (documento membro de traits), ele o transforma em array
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Agora traços é como
"traits": [ { "type": "type", "value": "Male" }, { "type": "accessory", "value": "Mohawk" }, { "type": "accessory", "value": "Earring" }, { "type": "accessory", "value": "Frown" } ]
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pesquisa com a coleção fictícia[{}]
(fazemos isso para criar um grupo dentro desse array) é como um truque que nos permite usar operadores de palco dentro de 1 documento
- o pipeline de pesquisa desenrola e agrupa por tipo
"traits": [ { "values": [ "Mohawk", "Earring", "Frown" ], "type": "accessory" }, { "values": [ "Male" ], "type": "type" } ]
- então é uma raiz de substituição para pegar o valor do tipo, torná-lo o nome do campo e os valores como valor
(if size=1 removes the array)
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Após a pesquisa temos
"traits": [ { "accessory": [ "Mohawk", "Earring", "Frown" ] }, { "type": "Male" } ]
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então tudo o que temos a fazer é reduzir essas características e mesclar os objetos (as chaves são únicas de qualquer maneira porque agrupamos por elas)
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e obtemos a saída esperada (pelo menos eu acho que está ok)
Teste o código aqui
db.collection.aggregate([
{
"$set": {
"traits": {
"$map": {
"input": "$traits",
"as": "t",
"in": {
"$reduce": {
"input": {
"$map": {
"input": {
"$objectToArray": "$$t"
},
"as": "m",
"in": [
"$$m.k",
"$$m.v"
]
}
},
"initialValue": {},
"in": {
"$let": {
"vars": {
"type_value": "$$value",
"ta": "$$this"
},
"in": {
"$let": {
"vars": {
"key": {
"$arrayElemAt": [
"$$ta",
0
]
},
"value": {
"$arrayElemAt": [
"$$ta",
1
]
}
},
"in": {
"$switch": {
"branches": [
{
"case": {
"$eq": [
"$$key",
"value"
]
},
"then": {
"$mergeObjects": [
"$$type_value",
{
"value": "$$value"
}
]
}
},
{
"case": {
"$eq": [
"$$key",
"trait_type"
]
},
"then": {
"$mergeObjects": [
"$$type_value",
{
"type": {
"$replaceAll": {
"input": {
"$toLower": "$$value"
},
"find": " ",
"replacement": "_"
}
}
}
]
}
}
],
"default": "$$type_value"
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
},
{
"$lookup": {
"from": "dummy",
"let": {
"traits": "$traits"
},
"pipeline": [
{
"$set": {
"traits": "$$traits"
}
},
{
"$unwind": {
"path": "$traits"
}
},
{
"$replaceRoot": {
"newRoot": "$traits"
}
},
{
"$group": {
"_id": "$type",
"values": {
"$push": "$value"
}
}
},
{
"$set": {
"type": "$_id"
}
},
{
"$project": {
"_id": 0
}
},
{
"$replaceRoot": {
"newRoot": {
"$cond": [
{
"$eq": [
{
"$size": "$values"
},
1
]
},
{
"$arrayToObject": {
"$let": {
"vars": {
"pair": [
[
"$type",
{
"$arrayElemAt": [
"$values",
0
]
}
]
]
},
"in": "$$pair"
}
}
},
{
"$arrayToObject": {
"$let": {
"vars": {
"pair": [
[
"$type",
"$values"
]
]
},
"in": "$$pair"
}
}
}
]
}
}
}
],
"as": "traits"
}
},
{
"$set": {
"traits": {
"$mergeObjects": "$traits"
}
}
}
])