mongoose aggregation $ avg $ oder gibt Nullwert zurück

Question

Ich möchte einen Durchschnitt der Messungen zwischen Daten berechnen. Diese ist der Code, der Aggregation

db.measurements.aggregate([{ 
    $match: { 
    $or: [{ 
     date: { 
     '$gte': ISODate('2016-06-01T22:52:46Z'), 
     '$lte': ISODate('2016-06-02T22:52:46Z') 
     } 
    }] 
    } 
}, { 
    $group: { 
    _id: "$workplace", 
    avgTemperature: { 
     $avg: "$temperature" 
    } 
    } 
}]); 

Es gibt diese die erste einen Nullwert hat, aber es ist inpossible ein Null Durchschnitt

haben

{ "_id" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88"), "avgTemperature" : null } 
{ "_id" : ObjectId("5761d3c681fb3799edbeda83"), "avgTemperature" : 16.323529411764707 } 

es zu beweisen, dass ich laufen diese aggegration

db.measurements.aggregate([{ 
    $match: { 
    workplace: { 
     $in: [ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88")] 
     }, 
    $or: [{ 
     date: { 
     '$gte': ISODate('2016-06-01T22:52:46Z'), 
     '$lte': ISODate('2016-06-02T22:52:46Z') 
     } 
    }] 
    } 
}]); 

Die Antwortdaten

{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74773"), "date" : ISODate("2016-06-02T11:28:56Z"), "temperature" : "11.6", "noise" : "19.0", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74785"), "date" : ISODate("2016-06-02T03:49:59Z"), "temperature" : "12.2", "noise" : "17.7", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74795"), "date" : ISODate("2016-06-02T01:39:06Z"), "temperature" : "12.6", "noise" : "55.6", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74797"), "date" : ISODate("2016-06-02T04:07:47Z"), "temperature" : "11.8", "noise" : "21.5", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf747d8"), "date" : ISODate("2016-06-02T10:30:24Z"), "temperature" : "6.4", "noise" : "47.6", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf7480b"), "date" : ISODate("2016-06-02T02:12:27Z"), "temperature" : "12.2", "noise" : "39.3", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74811"), "date" : ISODate("2016-06-02T10:01:12Z"), "temperature" : "23.8", "noise" : "29.3", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74816"), "date" : ISODate("2016-06-02T22:42:44Z"), "temperature" : "3.8", "noise" : "5.7", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74889"), "date" : ISODate("2016-06-02T17:16:12Z"), "temperature" : "4.3", "noise" : "67.4", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf7488c"), "date" : ISODate("2016-06-02T01:59:37Z"), "temperature" : "24.4", "noise" : "55.2", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74899"), "date" : ISODate("2016-06-02T22:31:13Z"), "temperature" : "9.5", "noise" : "66.4", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf748a9"), "date" : ISODate("2016-06-02T15:44:03Z"), "temperature" : "24.8", "noise" : "54.5", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf748af"), "date" : ISODate("2016-06-02T16:46:51Z"), "temperature" : "2.7", "noise" : "14.8", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf748d6"), "date" : ISODate("2016-06-02T19:37:01Z"), "temperature" : "13.0", "noise" : "22.2", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf748f2"), "date" : ISODate("2016-06-02T07:30:30Z"), "temperature" : "5.7", "noise" : "16.9", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74912"), "date" : ISODate("2016-06-02T17:28:55Z"), "temperature" : "10.9", "noise" : "13.0", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74940"), "date" : ISODate("2016-06-02T12:07:37Z"), "temperature" : "18.4", "noise" : "64.4", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74946"), "date" : ISODate("2016-06-02T19:14:08Z"), "temperature" : "12.4", "noise" : "69.5", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf74950"), "date" : ISODate("2016-06-02T22:19:55Z"), "temperature" : "16.3", "noise" : "22.4", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
{ "_id" : ObjectId("576f1a7ab1a9cb96dbf7495d"), "date" : ISODate("2016-06-02T06:23:00Z"), "temperature" : "16.2", "noise" : "51.8", "workplace" : ObjectId("5761df5981fb3799edbeda88") } 
Type "it" for more 

Wie kann ich es beheben, um einen Durchschnitt ohne Probleme zu berechnen. Oder ist der Code in Ordnung, und das Problem ist nicht Code bezogen? weil ich falsche Daten importiert habe ...

Answer 1

Soweit ich weiß kann aggregate den vorhandenen Datentyp nicht ändern und $avg funktioniert mit numerischen Wert (wie: int, long, float, double, number). Momentan hat MongoDB keinen Operator, um eine Zeichenfolge in eine Zahl zu zerlegen.

So müssen Sie Ihr Schema String-Number für temperature Feld konvertieren und ein Skript schreiben Sie Ihre Datenbank temperature Wert für Zeichenfolge Zahl konvertieren und dann wird Ihr Code perfektes Ergebnis zurück. Ihre Anfrage ist perfekt.