Mongo Pipeline to manipulate complex Data

Mongo Pipeline.

Example:

[{ 
    "_id" : ObjectId("6020d98f62864f47ec0e1ca3"), 
    "mediaSite" : "facebook", 
    "date" : ISODate("2021-02-05T18:30:00.000+0000"), 
    "hourly_View" : {
        "1" : 123.0, 
        "2" : 323.0, 
        "3" : 234.0, 
        "4" : 262.0, 
        "5" : 872.0, 
        "6" : 526.0, 
        "7" : 232.0, 
        "8" : 635.0, 
        "9" : 654.0, 
        "10" : 765.0, 
        "11" : 123.0, 
        "12" : 323.0, 
        "13" : 234.0, 
        "14" : 262.0, 
        "15" : 872.0, 
        "16" : 526.0, 
        "17" : 232.0, 
        "18" : 635.0, 
        "19" : 654.0, 
        "20" : 765.0, 
        "21" : 765.0, 
        "22" : 123.0, 
        "23" : 323.0, 
        "24" : 234.0
    }
}]

Approach

Query: Find the sum of view in the whole date for Facebook.

 
db.getCollection("SocialMediaTik").aggregate([
    {$match:{"mediaSite":"facebook"}},
    {$project:{"mediaSite":1,"views":{"$objectToArray":"$hourly_View"}}},
    {$unwind:"$views"},
    {$group:{"_id":{"mediaSite":"$mediaSite"},"totalViewOfDay":{$sum:"$views.v"}}}
    ])

Output: 

[
    { 
        "_id" : {
            "mediaSite" : "facebook"
        }, 
        "totalViewOfDay" : 10697.0
    }    
]