我在MongoDB中有这个数据：
{
"_id": ObjectId("542bxxxxxxxxxxxx"),
"TEMP_C": 13,
"time": ISODate("2014-08-21T05:30:00Z")
}
我想把它按天分组，并把它输入到Highcharts，以显示每天的平均温度。像这样：http://jsfiddle.net/tw7n6wxb/3/
使用MongoDB聚合管道，我能够根据其他一些例子和这篇很棒的文章进行分组：http://www.kamsky.org/stupid-tricks-with-mongodb/stupid-date-tricks-with-aggregation-framework
附带问题：为什么在MongoDB中按日期分组如此复杂？？？最烦人的部分是在将日期对象拆分为"$dayOfMonth"、"$month"answers"$year"后，必须重新组合日期对象。有什么更简单的方法吗？
不管怎样，我已经把这个部分做好了（我想）。这就是结果：
{
"_id" : {"sec":1409346800,"usec":0},
"avg" : 12
},
{
"_id" : {"sec":1409356800,"usec":0},
"avg" : 15
},
但是，Highcharts系列采用值对数组作为输入：示例：数据：[[5，2]，[6，3]，[8，2]]。每对上的第一个值是X值，该值必须是一个数字（当X轴配置为日期时间时，X值以毫秒为单位）。
我遇到的问题是，MongoDB将日期作为MongoDate对象返回，其中包含两个值，"sec"answers"usec"，而Highcharts需要一个数字。
在管道中是否有将MongoDate对象转换为整数的方法？例如使用$project？我使用的是PHP，但我希望避免在应用程序中进行后期处理（比如PHP日期格式）。
或者，关于如何解决这个问题，还有其他想法吗？
谢谢，
您似乎只想要从结果中返回时间戳值。在聚合框架中确实有一种简单的方法可以做到这一点，而无需使用日期聚合运算符。您可以使用基本的"日期数学"，并使用一个技巧从日期对象中提取"时间戳"值并对其进行操作：
db.collection.aggregate([
{ "$group": {
"_id": {
"$subtract": [
{ "$subtract": [ "$time", new Date("1970-01-01") ] },
{ "$mod": [
{ "$subtract": [ "$time", new Date("1970-01-01") ] },
1000 * 60 * 60 * 24
]}
]
},
"avg": { "$avg": "$TEMP_C" }
}}
])
因此，基本的"技巧"是，当从另一个日期对象（或类似的操作）中减去一个日期时，返回的结果是两者之间时间差的"毫秒"。因此，通过使用"1970-01-01"的"epoch"日期，可以获得日期对象的"epoch-tempstamp"值作为数字。
然后，通过从这个值中减去一天中毫秒的模（或余数）来应用基本的日期数学。这将对值进行"四舍五入"，以表示记录条目的"日期"。
我喜欢发布JSON，因为它可以在任何地方进行解析，但以更PHP的方式，然后是这样的：
$collection->aggregate(array(
array( '$group' => array(
'_id' => array(
'$subtract' => array(
array( '$subtract' => array(
'$time', new MongoDate(strtotime("1970-01-01 00:00:00"))
) ),
array( '$mod' => array(
array( '$subtract' => array(
'$time', new MongoDate(strtotime("1970-01-01 00:00:00"))
) ),
1000 * 60 * 60 * 24
))
)
),
"avg" => array( '$avg' => '$TEMP_C' )
))
))
因此，这比使用日期聚合运算符来获得预期结果要干净一些。当然，这仍然不能"完全"实现您希望数据在客户端中使用的方式。
这里真正要做的是操作结果，以便获得所需的输出格式。这可能更适合您的服务器代码在返回响应之前进行操作，但如果您有MongoDB 2.6或更高版本，则可以在聚合管道本身中进行操作：
db.collection.aggregate([
{ "$group": {
"_id": {
"$subtract": [
{ "$subtract": [ "$time", new Date("1970-01-01") ] },
{ "$mod": [
{ "$subtract": [ "$time", new Date("1970-01-01") ] },
1000 * 60 * 60 * 24
]}
]
},
"avg": { "$avg": "$TEMP_C" }
}},
{ "$group": {
"_id": null,
"data": {
"$push": {
"$map": {
"input": { "$literal": [ 1,2 ] },
"as": "el",
"in": {
"$cond": [
{ "$eq": [ "$$el", 1 ] },
"$$_id",
"$avg"
]
}
}
}
}
}}
])
所以这真的很狡猾。在完成最初的"分组"以确定每天的平均值后，您每天在结果文档中得到两个字段，分别是_id和avg。$map运算符在这里所做的是将和数组作为输入（在这种情况下，只是一个带有一对值的编号模板来标识位置），并处理每个元素以返回一个等于原始元素的数组。
这里的$cond运算符允许您查看该数组的当前元素的值，并将其与当前文档中的另一个值"交换"。因此，对于每个文档，结果都包含一个成对的数组，如：
[ 1409346800000, 12 ]
然后，所有结果都被推送到一个带有"数据"数组的单个文档中，该数组显示如下：
{ "_id": null, "data": [ [..,..], [..,..], (...) ] }
现在，这一结果中的数据元素是一个数组对数组，表示您想要的点。
当然，像$map这样的操作符只在MongoDB 2.6及以后版本中可用，所以如果您有可用的操作符，那么您可以使用它们，但在其他方面，只需使用类似的"映射"操作在代码中处理结果：
function my_combine($v) {
return array($v["_id"],$v["avg"])
}
$newresult = array_map( "my_combine", $result )
因此，这实际上可以归结为从任何方式进行数组操作，但日期操作技巧也应该为您节省一些工作，以获得预期的时间戳值。