MongoDB聚合运算符：$linearFill_mongoplus fieldfill-优快云博客

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MongoDB聚合运算符：$linearFill

MongoDB聚合运算符：$linearFill

$linearFill聚合运算符在一个窗口中基于附近字段的值使用线性插值填充null和缺失字段。

语法

{ $linearFill: <expression> }

使用

$linearFill聚合运算符在一个窗口中基于附近字段的非空值使用线性插值填充null和缺失字段。附近字段值由$setWindowFields的排序顺序决定。

$linearFill按比例填充空值和缺失值，跨越周围非空值之间的数值范围，要确定缺失字段的值，$linearFill使用：
- 周围非空值的差值。
- 要填充周围值之间的空字段的数量。

$linearFill如果根据$setWindowFields中指定的排序顺序，前面和后面都有非空值，则可以填充多个连续的空值。
如果集合包含这些文档:

{ index: 0, value: 0 },
{ index: 1, value: null },
{ index: 2, value: null },
{ index: 3, value: null },
{ index: 4, value: 10 }

使用$linearFill后为了填充空值，文档变成：

{ index: 0, value: 0 },
{ index: 1, value: 2.5 },
{ index: 2, value: 5 },
{ index: 3, value: 7.5 },
{ index: 4, value: 10 }

前后都没有非空值的null仍为null。

注意：

要使用$linearFill必须要使用sortBy字段对数据进行排序。
当使用线性填充窗口功能时，如果单个分区中的sortBy字段中有任何重复值，$setWindowFields将返回错误。

对比`$fill`和`$linearFill`

使用$linearFill填充缺失字段值时，可以：

在$fill阶段用{ method: "linear" }。当使用$fill阶段时，在输出中指定的字段与用作源数据的字段相同。
在$setWindowFields中使用$linearFill操作符。可以为与用作源数据的字段不同的字段设置值。

举例

使用下面的脚本创建stock集合，包含了每小时跟踪的单个公司的股票价格信息：

db.stock.insertMany( [
   {
      time: ISODate("2021-03-08T09:00:00.000Z"),
      price: 500
   },
   {
      time: ISODate("2021-03-08T10:00:00.000Z"),
   },
   {
      time: ISODate("2021-03-08T11:00:00.000Z"),
      price: 515
   },
   {
      time: ISODate("2021-03-08T12:00:00.000Z")
   },
   {
      time: ISODate("2021-03-08T13:00:00.000Z")
   },
   {
      time: ISODate("2021-03-08T14:00:00.000Z"),
      price: 485
   }
] )

集合中的某些文档缺少price字段

使用线性插值填充缺失值

在$setWindowFields阶段内部，使用$linearFill线性插值填充缺失的price字段值：

db.stock.aggregate( [
   {
      $setWindowFields:
         {
            sortBy: { time: 1 },
            output:
               {
                  price: { $linearFill: "$price" }
               }
         }
   }
] )

在本例中：

sortBy: { time: 1 }按time字段从最早到最晚的升序对文档进行排序。
output指定了：
- price作为要填充的缺失值的字段
- { $linearFill: "$price" }作为缺失字段的值。$linearFill基于序列中price周围的值使用线性插值来填充缺失的price的值。

输出结果：

[
   {
      _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5ef"),
      time: ISODate("2021-03-08T09:00:00.000Z"),
      price: 500
   },
   {
      _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f0"),
      time: ISODate("2021-03-08T10:00:00.000Z"),
      price: 507.5
   },
   {
      _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f1"),
      time: ISODate("2021-03-08T11:00:00.000Z"),
      price: 515
   },
   {
      _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f2"),
      time: ISODate("2021-03-08T12:00:00.000Z"),
      price: 505
   },
   {
      _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f3"),
      time: ISODate("2021-03-08T13:00:00.000Z"),
      price: 495
   },
   {
      _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f4"),
      time: ISODate("2021-03-08T14:00:00.000Z"),
      price: 485
   }
]

在单个阶段中使用多种填充方法

当使用$setWindowFields阶段填充缺失值时，可以为与填充的字段不同的字段设置值，所以可以在单个$setWindowFields阶段中使用多个填充方法，并将结果输出到不同的字段中。

下面的聚合管道使用线性插值和最后观测前移法填充缺失的price字段的值：

db.stock.aggregate( [
   {
      $setWindowFields:
         {
            sortBy: { time: 1 },
            output:
               {
                  linearFillPrice: { $linearFill: "$price" },
                  locfPrice: { $locf: "$price" }
               }
         }
   }
] )

在本例中：

sortBy: { time: 1 }按time字段从最早到最晚的升序对文档进行排序。
output指定了：
- linearFillPrice作为要填充的目标字段
  - { $linearFill: "$price" }是LinearFillPrice字段的值。$linearFill基于序列中price周围的值使用线性插值来填充缺失的price的值。
- locfPrice作为要填充的目标字段
  - { $locf: "$price" }为locfPrice字段的值。locf代表最后一次观察结果。$locf使用序列中前一个文档中的值填充缺失的price的值。

结果输出：

[
  {
    _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5ef"),
    time: ISODate("2021-03-08T09:00:00.000Z"),
    price: 500,
    linearFillPrice: 500,
    locfPrice: 500
  },
  {
    _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f0"),
    time: ISODate("2021-03-08T10:00:00.000Z"),
    linearFillPrice: 507.5,
    locfPrice: 500
  },
  {
    _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f1"),
    time: ISODate("2021-03-08T11:00:00.000Z"),
    price: 515,
    linearFillPrice: 515,
    locfPrice: 515
  },
  {
    _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f2"),
    time: ISODate("2021-03-08T12:00:00.000Z"),
    linearFillPrice: 505,
    locfPrice: 515
  },
  {
    _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f3"),
    time: ISODate("2021-03-08T13:00:00.000Z"),
    linearFillPrice: 495,
    locfPrice: 515
  },
  {
    _id: ObjectId("620ad555394d47411658b5f4"),
    time: ISODate("2021-03-08T14:00:00.000Z"),
    price: 485,
    linearFillPrice: 485,
    locfPrice: 485
  }
]