mongodb 如何聚合统计：根据字段A的类型(加减)来计算B的合值

Question

问题描述

有以下数据结构：

{id:1, name: "apple", alias:"苹果", price: 5, type: "add"}
{id:1, name: "apple", alias:"苹果", price: 3, type: "minus"}
{id:1, name: "pear", alias:"梨子", price: 6, type: "add"}
{id:1, name: "pear", alias:"梨子", price: 3, type: "add"}
{id:1, name: "pear", alias:"梨子", price: 1, type: "minus"}

第一条数据是赚了5块钱(type为add)，第二条是花了3块钱（type为minus）， 等等。
我想要的结果是：

1. 根据name分类
2. 在1的分类基础下计算最终price的合值

合值根据type的类型确定，type为add时，price相加；type为munus时，price相减

比如上面的最终期望结果是：

[
    {name: "apple", price: 2},    //5-3
    {name: "pear", price: 8}      //6+3-1
]

如何用聚合统计来统计price的最终合并值呢，请教大神指点一下思路，谢谢

Answer 1

有点疑问，为什么不直接存成{price: 5}, {price: -3}这样的形式？这样计算起来就简单多了，人看着也更明白一些。
以你现在的形式要做计算则需要写更复杂的pipeline：

db.foo.aggregate([{
    $project: {
        name: 1,
        price: {
            $cond: {
                if: {$eq: ["$type", "minus"]},
                then: {$subtract: [0, "$price"]},
                else: "$price"
            }
        }
    }
}, {
    $group: {
        _id: "$name",
        price: {$sum: "$price"}
    }
}])

如果按我说的存储方式：

db.foo.aggregate([{
    $group: {
        _id: "$name",
        price: {$sum: "$price"}
    }
}])

是不是简单很多？