Dari apa yang saya pahami dalam pertanyaan Anda (Anda sebenarnya perlu memberikan beberapa contoh dokumen dengan skema Anda) jika Traitement
Anda model memiliki struktur berikut, misalnya:
/* 0 */
{
"_id" : 1,
"user" : "abc",
"dateEntre" : ISODate("2014-03-01T08:00:00.000Z"),
"dateSortie" : ISODate("2014-03-01T13:00:00.000Z")
}
/* 1 */
{
"_id" : 2,
"user" : "jkl",
"dateEntre" : ISODate("2014-03-01T08:00:00.000Z"),
"dateSortie" : ISODate("2014-03-01T10:30:00.000Z")
}
/* 2 */
{
"_id" : 3,
"user" : "jkl",
"dateEntre" : ISODate("2014-03-01T12:00:00.000Z"),
"dateSortie" : ISODate("2014-03-01T18:00:00.000Z")
}
Kerangka kerja agregasi Anda akan memiliki satu $project
operasi pipa di mana Anda mendapatkan perbedaan antara dua tanggal dengan menggunakan $subtract
operator lalu ubah perbedaan tanggal tersebut dalam milidetik menjadi jam dengan menggunakan $divide
operator. Tahap terakhir dalam pipeline Anda adalah menggunakan $group
operator untuk mengelompokkan dokumen dari pipeline sebelumnya dan $sum
jam dalam perbedaan tanggal:
Traitement.aggregate([
{
$project: {
user: 1,
dateDifference: {
$divide: [{
$subtract: [ "$dateSortie", "$dateEntre" ]
}, 1000*60*60
]
}
}
},
{
$group: {
_id: "$user",
total : {
$sum : "$dateDifference"
}
}
}
])
Hasil:
/* 0 */
{
"result" : [
{
"_id" : "jkl",
"total" : 8.5
},
{
"_id" : "abc",
"total" : 5
}
],
"ok" : 1
}