Vergelijk 2 datums in mongo vindmethode

Voor MongoDB 3.6 en nieuwer:

De $expr operator staat het gebruik van aggregatie-expressies binnen de querytaal toe, dus u kunt gebruikmaken van het gebruik van $dateToString operator om het datumveld te transformeren:

db.test.find({ 
    "$expr": { 
        "$ne": [ 
             { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$created" } }, 
             { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$last_active" } }
        ] 
    } 
})

of het gebruik van een aggregatieframework met $ overeenkomen pijplijn

db.test.aggregate([
    { "$match": { 
        "$expr": { 
            "$ne": [ 
                { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$created" } }, 
                { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$last_active" } }
            ] 
        } 
    } }
])

Voor MongoDB 3.0+:

U kunt het aggregatieraamwerk ook gebruiken met de $redact pijplijnoperator waarmee u de logische voorwaarde kunt verwerken met de $cond operator en gebruikt de speciale bewerkingen $$ BEHOUD om het document te "bewaren" waar de logische voorwaarde waar is of $$PRUNE om het document te "verwijderen" waarin de voorwaarde onwaar was.

Overweeg de volgende aggregatiebewerking uit te voeren die het bovenstaande concept demonstreert:

db.test.aggregate([
    {
        "$redact": {
            "$cond": [
                { 
                    "$ne": [ 
                        { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$created" } }, 
                        { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$last_active" } }
                    ] 
                },
                "$$KEEP",
                "$$PRUNE"
            ]
        }
    }
])

Deze bewerking is vergelijkbaar met het hebben van een $project pijplijn die de velden in de verzameling selecteert en een nieuw veld maakt dat het resultaat van de logische voorwaardequery bevat en vervolgens een daaropvolgende $match , behalve dat $redact gebruikt een enkele pijplijntrap die efficiënter is:

db.test.aggregate([
    {
        "$project": { 
            "created": 1, 
            "last_active": 1,
            "sameDay": { 
                "$cond": [ 
                    { 
                        "$eq": [ 
                            {"$substr" : ["$last_active",0, 10]}, 
                            {"$substr" : ["$created",0, 10]}
                        ] 
                    }, true, false 
                ]
            } 
        } 
    },
    { "$match": { "sameDay": false } }
])

0r

db.test.aggregate([
    {
        "$project": { 
            "created": 1, 
            "last_active": 1,
            "sameDay": { 
                "$cond": [ 
                    { 
                        "$eq": [ 
                            { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$created" } }, 
                            { "$dateToString": { "format": "%Y-%m-%d", "date": "$last_active" } }
                        ] 
                    }, true, false 
                ]
            } 
        } 
    },
    { "$match": { "sameDay": false } }
])

Een andere benadering zou zijn om de $where operator in uw find() methode, maar houd er rekening mee dat de query vrij traag zal zijn sinds het gebruik van $waar alleen vereist een tabelscan en de database voert de JavaScript-expressie of -functie uit voor elk document in de verzameling, dus combineer met geïndexeerde query's als u kunt, aangezien de queryprestaties ook verbeteren wanneer u deze uitdrukt met behulp van de standaard MongoDB-operators (bijv.
code>$gt , $in ):

db.test.find({ 
   "$where": function() { 
       return this.created.getDate() !== this.last_active.getDate() 
   } 
});

of compacter:

db.test.find({ "$where": "this.created.getDate() !== this.last_active.getDate()" });

Met de invoer:

/* 0 */
{
    "_id" : 1,
    "created" : ISODate("2014-12-19T06:01:17.171Z"),
    "last_active" : ISODate("2014-12-21T15:38:13.842Z")
}

/* 1 */
{
    "_id" : 2,
    "created" : ISODate("2015-07-06T12:17:32.084Z"),
    "last_active" : ISODate("2015-07-06T18:07:08.145Z")
}

/* 2 */
{
    "_id" : 3,
    "created" : ISODate("2015-07-06T06:01:17.171Z"),
    "last_active" : ISODate("2015-07-07T10:04:30.921Z")
}

/* 3 */
{
    "_id" : 4,
    "created" : ISODate("2015-07-06T06:01:17.171Z"),
    "last_active" : ISODate("2015-07-06T09:47:44.186Z")
}

/* 4 */
{
    "_id" : 5,
    "created" : ISODate("2013-12-19T06:01:17.171Z"),
    "last_active" : ISODate("2014-01-20T13:21:37.427Z")
}

De aggregatie geeft als resultaat:

/* 0 */
{
    "result" : [ 
        {
            "_id" : 1,
            "created" : ISODate("2014-12-19T06:01:17.171Z"),
            "last_active" : ISODate("2014-12-21T15:38:13.842Z"),
            "sameDay" : false
        }, 
        {
            "_id" : 3,
            "created" : ISODate("2015-07-06T06:01:17.171Z"),
            "last_active" : ISODate("2015-07-07T10:04:30.921Z"),
            "sameDay" : false
        }, 
        {
            "_id" : 5,
            "created" : ISODate("2013-12-19T06:01:17.171Z"),
            "last_active" : ISODate("2014-01-20T13:21:37.427Z"),
            "sameDay" : false
        }
    ],
    "ok" : 1
}