MongoDB字符串日期转可查询格式及多时间维度求和问题

你之前过滤失效的核心原因有两个：一是未对齐America/New_York时区，用UTC/本地时间计算的阈值和存储的字符串日期时区不匹配；二是日期类型和字符串类型直接比较不生效。
要在管道1和2之间加过滤降低后续计算量，可以利用YYYY-mm-dd HH:mm:ss格式字符串的字典序和时间序完全一致的特性，直接做字符串匹配：

• 首先在应用端提前计算纽约时区30天前的对应时间字符串，示例JS代码：

const NY_TZ = 'America/New_York';
// 计算30天前的时间戳
const thirtyDaysAgoTs = Date.now() - 30 * 24 * 60 * 60 * 1000;
// 转成纽约时区的YYYY-mm-dd HH:mm:ss格式字符串
const thirtyDaysAgoStr = new Date(thirtyDaysAgoTs)
  .toLocaleString('sv-SE', { timeZone: NY_TZ })
  .replace('T', ' ')
  .slice(0, 19);

• 然后在管道1（原有等值匹配）之后插入如下$match阶段即可，不需要提前转日期：

{
  expired: { $gt: thirtyDaysAgoStr }
}

这个方案可以提前过滤掉绝大多数无效数据，后续$addFields只需要处理符合时间范围的文档，性能最优。

原有按天分组的逻辑可以保留，新增一个全局分组阶段即可统计出四个维度的总和，完整的管道顺序调整如下：

1. 原有等值匹配$match
2. 新增的近30天字符串过滤$match
3. 原有$addFields转expired为ISO日期（保持时区配置不变）
4. 调整原有按天分组$group，补充时区配置避免日期偏移：

{
  _id: { 
    $dateToString: { 
      date: "$expired", 
      format: "%Y-%m-%d",
      timezone: "America/New_York"
    } 
  },
  theVal : {$sum:{$first:"$values.quantity"}}
}

5. 新增全局分组阶段，统计四个维度的总和，提前在应用端计算好纽约时区的对应日期阈值字符串：

// 提前计算阈值，均为纽约时区的YYYY-mm-dd格式
const todayStr = new Date().toLocaleDateString('sv-SE', { timeZone: NY_TZ });
const yesterdayStr = new Date(Date.now() - 24*60*60*1000).toLocaleDateString('sv-SE', { timeZone: NY_TZ });
const sevenDaysAgoStr = new Date(Date.now() - 7*24*60*60*1000).toLocaleDateString('sv-SE', { timeZone: NY_TZ });

// 聚合阶段代码
{
  _id: null,
  today: { $sum: { $cond: [{$eq: ["$_id", todayStr]}, "$theVal", 0] } },
  yesterday: { $sum: { $cond: [{$eq: ["$_id", yesterdayStr]}, "$theVal", 0] } },
  7days: { $sum: { $cond: [{$gte: ["$_id", sevenDaysAgoStr]}, "$theVal", 0] } },
  month: { $sum: "$theVal" }
}

6. 最后加$project移除不必要的_id字段：

{ _id: 0, today: 1, yesterday: 1, 7days: 1, month: 1 }

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3002600