过滤文档后的下一阶段是展平 TRANSACTION 数组，即对列表中的文档进行非规范化，以便您可以过滤最终项目，即在 DATE<> 字段。 $unwind 使这成为可能 运算符，对于每个输入文档，输出 n 个文档，其中 n 是数组元素的数量，对于空数组可以为零。

解构数组后，为了得到最后一个文档，使用 $group 运算符，您可以在其中重新组合扁平化的文档，并在此过程中使用组 accumulator运营商获得 使用 $max 的最后一个 TRANSACTION 日期 运算符应用于其嵌入的 DATE 字段。

所以本质上，运行以下管道并使用结果更新集合。例如，您可以运行以下管道:

蒙戈外壳

db.block_chain.aggregate([
    { "$match": { "_id": coin_id } },
    { "$unwind": "$TRANSACTION" },
    { 
        "$group": {
            "_id": "$_id",
            "last_transaction_date": { "$max": "$TRANSACTION.DATE" }
        }
    }
])

然后，您可以使用 toArray() 从该聚合操作中获取包含更新数据的文档 方法或聚合游标并更新您的集合:

var docs = db.block_chain.aggregate([
    { "$match": { "_id": coin_id } },
    { "$unwind": "$TRANSACTION" },
    { 
        "$group": {
            "_id": "$_id",
            "LAST_TRANSACTION_DATE": { "$max": "$TRANSACTION.DATE" }
        }
    }
]).toArray()

db.block_chain.updateOne(
    { "_id": docs[0]._id },
    { 
        "$pull": { 
            "TRANSACTION": { 
                "DATE": docs[0]["LAST_TRANSACTION_DATE"] 
            } 
        } 
    }
)

python

def remove_last_transaction(self, coin):
    self.collection = self.db.block_chain

    pipe = [
        { "$match": { "_id": str(coin) } },
        { "$unwind": "$TRANSACTION" },
        { 
            "$group": {
                "_id": "$_id",
                "last_transaction_date": { "$max": "$TRANSACTION.DATE" }
            }
        }
    ]

    # run aggregate pipeline
    cursor = self.collection.aggregate(pipeline=pipe)
    docs = list(cursor)

    # run update
    self.collection.update_one(
        { "_id": docs[0]["_id"] },
        { 
            "$pull": { 
                "TRANSACTION": { 
                    "DATE": docs[0]["LAST_TRANSACTION_DATE"] 
                } 
            } 
        }
    )

或者，您可以运行单个聚合操作，该操作也将使用 $out 更新您的集合。 将管道的结果写入同一个集合的管道:

If the collection specified by the $out operation already exists, then upon completion of the aggregation, the $out stage atomically replaces the existing collection with the new results collection. The $out operation does not change any indexes that existed on the previous collection. If the aggregation fails, the $out operation makes no changes to the pre-existing collection.

例如，您可以运行此管道:

蒙戈外壳

db.block_chain.aggregate([
    { "$match": { "_id": coin_id } },
    { "$unwind": "$TRANSACTION" },
    { "$sort": { "TRANSACTION.DATE": 1 } }
    { 
        "$group": {
            "_id": "$_id",
            "LAST_TRANSACTION": { "$last": "$TRANSACTION" },
            "FORMAT_DATE": { "$first": "$FORMAT_DATE" },
            "NO_COIN": { "$first": "$NO_COIN" },
            "S_ID": { "$first": "$S_ID" },
            "S_PARA": { "$first": "$S_PARA" },
            "TRANSACTION": { "$push": "$TRANSACTION" }
        }
    },
    {
        "$project": {
            "FORMAT_DATE": 1,
            "NO_COIN": 1,
            "S_ID": 1,
            "S_PARA": 1,
            "TRANSACTION": { 
                "$setDifference": ["$TRANSACTION", ["$LAST_TRANSACTION"]]
            }
        }
    },
    { "$out": "block_chain" }
])

python

def remove_last_transaction(self, coin):    
    self.db.block_chain.aggregate([
        { "$match": { "_id": str(coin) } },
        { "$unwind": "$TRANSACTION" },
        { "$sort": { "TRANSACTION.DATE": 1 } },
        { 
            "$group": {
                "_id": "$_id",
                "LAST_TRANSACTION": { "$last": "$TRANSACTION" },
                "FORMAT_DATE": { "$first": "$FORMAT_DATE" },
                "NO_COIN": { "$first": "$NO_COIN" },
                "S_ID": { "$first": "$S_ID" },
                "S_PARA": { "$first": "$S_PARA" },
                "TRANSACTION": { "$push": "$TRANSACTION" }
            }
        },
        {
            "$project": {
                "FORMAT_DATE": 1,
                "NO_COIN": 1,
                "S_ID": 1,
                "S_PARA": 1,
                "TRANSACTION": { 
                    "$setDifference": ["$TRANSACTION", ["$LAST_TRANSACTION"]]
                }
            }
        },
        { "$out": "block_chain" }
    ])

虽然这种方法比第一种方法更有效，但它需要先了解现有领域，因此在某些情况下，解决方案并不实用。