$unwind y luego $group agruparlos en el nuevo objeto (limpio)? Usando este aggregate de Mongo: mongoplayground.net/p/IsM-h9DnhjJ Me gustaría obtener un promedio de todas las stats de resultados y scores dentro de una página, luego un promedio de todas las estadísticas de páginas para un sitio.
Tengo tres colecciones que están todas relacionadas. Sitio > Página > Resultado (resultado de la página)
// sites { _id: "si-site-a", teamId: "te-team-1", name: "Site a" } // pages { _id: "pa-page-a", teamId: "te-team-1", siteId: "si-site-a", name: "Page A", status: "ok" }, { _id: "pa-page-b", teamId: "te-team-1", siteId: "si-site-a", name: "Page B", status: "ok" } // results { _id: "re-result-1", pageId: "pa-page-a", siteId: "si-site-a", results: { scores: { performance: 0.75, accessibility: 0.98, "best-practices": 0.93, seo: 1, pwa: 0.36, ecoscore: 0.94 }, stats: { transferSize: 876995, co2grams: 0.11, pageLoadTime: 1722.284 } }, region: "gb1", timestamp: ISODate("2022-02-05T16:38:35.454Z"), status: "ok" } { _id: 'a', name: 'Site a', pages: [ { _id: 'aa', name: 'Page a', status: 'ok', resultAverages: { ecoscore: 0.89, transferSize: 556081, co2grams: 0.19, pageLoadTime: 1011.7159999999999, }, }, ], pageAverages: { ecoscore: 0.89, transferSize: 556081, co2grams: 0.19, pageLoadTime: 1011.7159999999999, }, comparedTo: { ecoscore: 0.89, transferSize: 556081, co2grams: 0.19, pageLoadTime: 1011.7159999999999, }, percentageChange: { ecoscore: 0, transferSize: 0, co2grams: -0.19, pageLoadTime: 0.24, }, },En realidad, está en el camino correcto al usar subcanalización. Primero puede calcular el promedio dentro del resultado en la canalización secundaria. Luego guárdelos dentro del result individual. Después de la canalización secundaria, haga otro $avg para calcular el promedio del resultado interno promedio anterior para obtener el promedio de las pages .
db.sites.aggregate([ { $lookup: { from: "pages", localField: "_id", foreignField: "siteId", as: "pages", pipeline: [ { $lookup: { from: "result", localField: "_id", foreignField: "pageId", as: "results", pipeline: [ { $match: { timestamp: { $gte: ISODate("2022-01-01"), $lte: ISODate("2022-12-01") }, status: "ok" } } ] } }, { $project: { _id: 1, name: 1, status: 1, resultAverages: { ecoscore: { $avg: "$results.results.stats.ecosore" }, transferSize: { $avg: "$results.results.stats.transferSize" }, co2grams: { $avg: "$results.results.stats.co2grams" }, pageLoadTime: { $avg: "$results.results.stats.pageLoadTime" } } } } ] } }, { "$addFields": { pageAverages: { ecoscore: { $avg: "$pages.resultAverages.ecosore" }, transferSize: { $avg: "$pages.resultAverages.transferSize" }, co2grams: { $avg: "$pages.resultAverages.co2grams" }, pageLoadTime: { $avg: "$pages.resultAverages.pageLoadTime" } } } } ])Aquí está el parque infantil de Mongo para su referencia.