Para MongoDB 3.6 y posteriores:
El $expr
El operador permite el uso de expresiones de agregación dentro del lenguaje de consulta, por lo que puede aprovechar el uso de $dateToString
operador para transformar el campo de fecha:
db.test.find({
"$expr": {
"$ne": [
{ "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$created" } },
{ "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$last_active" } }
]
}
})
o usando el marco de agregación con $match
tubería
db.test.aggregate([
{ "$match": {
"$expr": {
"$ne": [
{ "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$created" } },
{ "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$last_active" } }
]
}
} }
])
Para MongoDB 3.0+:
También puede usar el marco de agregación con $redact
operador de canalización que le permite procesar la condición lógica con $cond
operador y utiliza las operaciones especiales $$KEEP
para "mantener" el documento donde la condición lógica es verdadera o $$PRUNE
para "eliminar" el documento donde la condición era falsa.
Considere ejecutar la siguiente operación agregada que demuestra el concepto anterior:
db.test.aggregate([
{
"$redact": {
"$cond": [
{
"$ne": [
{ "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$created" } },
{ "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$last_active" } }
]
},
"$$KEEP",
"$$PRUNE"
]
}
}
])
Esta operación es similar a tener un $project
tubería que selecciona los campos en la colección y crea un nuevo campo que contiene el resultado de la consulta de condición lógica y luego un subsiguiente $match
, excepto que $redact
utiliza una sola etapa de canalización que es más eficiente:
db.test.aggregate([
{
"$project": {
"created": 1,
"last_active": 1,
"sameDay": {
"$cond": [
{
"$eq": [
{"$substr" : ["$last_active",0, 10]},
{"$substr" : ["$created",0, 10]}
]
}, true, false
]
}
}
},
{ "$match": { "sameDay": false } }
])
0r
db.test.aggregate([
{
"$project": {
"created": 1,
"last_active": 1,
"sameDay": {
"$cond": [
{
"$eq": [
{ "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$created" } },
{ "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$last_active" } }
]
}, true, false
]
}
}
},
{ "$match": { "sameDay": false } }
])
Otro enfoque sería usar el $where
operador en su find()
pero tenga en cuenta que la consulta será bastante lenta ya que usa $where
solo requiere un escaneo de la tabla y la base de datos ejecuta la expresión o función de JavaScript para cada documento de la colección, así que combínelo con consultas indexadas si puede, ya que el rendimiento de la consulta también mejora cuando lo expresa utilizando los operadores estándar de MongoDB (por ejemplo, $gt
, $in
):
db.test.find({
"$where": function() {
return this.created.getDate() !== this.last_active.getDate()
}
});
o más compacto:
db.test.find({ "$where": "this.created.getDate() !== this.last_active.getDate()" });
Con la entrada:
/* 0 */
{
"_id" : 1,
"created" : ISODate("2014-12-19T06:01:17.171Z"),
"last_active" : ISODate("2014-12-21T15:38:13.842Z")
}
/* 1 */
{
"_id" : 2,
"created" : ISODate("2015-07-06T12:17:32.084Z"),
"last_active" : ISODate("2015-07-06T18:07:08.145Z")
}
/* 2 */
{
"_id" : 3,
"created" : ISODate("2015-07-06T06:01:17.171Z"),
"last_active" : ISODate("2015-07-07T10:04:30.921Z")
}
/* 3 */
{
"_id" : 4,
"created" : ISODate("2015-07-06T06:01:17.171Z"),
"last_active" : ISODate("2015-07-06T09:47:44.186Z")
}
/* 4 */
{
"_id" : 5,
"created" : ISODate("2013-12-19T06:01:17.171Z"),
"last_active" : ISODate("2014-01-20T13:21:37.427Z")
}
La agregación devuelve:
/* 0 */
{
"result" : [
{
"_id" : 1,
"created" : ISODate("2014-12-19T06:01:17.171Z"),
"last_active" : ISODate("2014-12-21T15:38:13.842Z"),
"sameDay" : false
},
{
"_id" : 3,
"created" : ISODate("2015-07-06T06:01:17.171Z"),
"last_active" : ISODate("2015-07-07T10:04:30.921Z"),
"sameDay" : false
},
{
"_id" : 5,
"created" : ISODate("2013-12-19T06:01:17.171Z"),
"last_active" : ISODate("2014-01-20T13:21:37.427Z"),
"sameDay" : false
}
],
"ok" : 1
}