MongoDB
MongoDB集約

仕事と学習に役立つ集計クエリの例

集約は、通常の「検索」クエリでは実行できないmongoクエリで複雑なデータ検索操作を実行するために使用されます。

いくつかのダミーデータを作成する：

db.employees.insert({"name":"Adma","dept":"Admin","languages":["german","french","english","hindi"],"age":30, "totalExp":10});
db.employees.insert({"name":"Anna","dept":"Admin","languages":["english","hindi"],"age":35, "totalExp":11});
db.employees.insert({"name":"Bob","dept":"Facilities","languages":["english","hindi"],"age":36, "totalExp":14});
db.employees.insert({"name":"Cathy","dept":"Facilities","languages":["hindi"],"age":31, "totalExp":4});
db.employees.insert({"name":"Mike","dept":"HR","languages":["english", "hindi", "spanish"],"age":26, "totalExp":3});
db.employees.insert({"name":"Jenny","dept":"HR","languages":["english", "hindi", "spanish"],"age":25, "totalExp":3});

トピック別の例：

1.一致：文書の照合に使用されます（SQLのwhere節のように）

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin", "languages" : [ "german", "french", "english", "hindi" ], "age" : 30, "totalExp" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("54982fc92e9b4b54ec384a0e"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin", "languages" : [ "english", "hindi" ], "age" : 35, "totalExp" : 11 }

2.プロジェクト：特定のフィールドの値を入力するために使用されます。

無効にすることを指定しない限り、プロジェクトステージに_idフィールドが自動的に追加されます。

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin" }
{ "_id" : ObjectId("54982fc92e9b4b54ec384a0e"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }

db.employees.aggregate({$project: {'_id':0, 'name': 1}})
Output:
{ "name" : "Adma" }
{ "name" : "Anna" }
{ "name" : "Bob" }
{ "name" : "Cathy" }
{ "name" : "Mike" }
{ "name" : "Jenny" }

3.グループ： $ groupはドキュメントを特定のフィールドでグループ化するために使用され、ここではドキュメントは "dept"フィールドの値によってグループ化されます。もう1つの便利な機能は、nullでグループ化できるということです。つまり、すべてのドキュメントが1つに集約されます。

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept"}}]);                                                                            

{ "_id" : "HR" }                                                                                            
{ "_id" : "Facilities" }                                                                                             
{ "_id" : "Admin" } 

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":null, "totalAge":{$sum:"$age"}}}]);
Output:
{ "_id" : null, "noOfEmployee" : 183 }

4.合計： $ sumは、グループ内の値を数えたり合計したりするために使用されます。

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfDept":{$sum:1}}}]);
Output:
{ "_id" : "HR", "noOfDept" : 2 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfDept" : 2 }
{ "_id" : "Admin", "noOfDept" : 2 }

5.平均値：グループごとの特定フィールドの平均値を計算します。

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfEmployee":{$sum:1}, "avgExp":{$avg:"$totalExp"}}}]);
Output: 
{ "_id" : "HR", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 3 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 9 }
{ "_id" : "Admin", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 10.5 }

6.最小値：各グループのフィールドの最小値を求めます。

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfEmployee":{$sum:1}, "minExp":{$min:"$totalExp"}}}]);
Output: 
{ "_id" : "HR", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 3 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 4 }
{ "_id" : "Admin", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 10 }

7.最大値：各グループのフィールドの最大値を求めます。

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfEmployee":{$sum:1}, "maxExp":{$max:"$totalExp"}}}]);
Output:
{ "_id" : "HR", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 3 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 14 }
{ "_id" : "Admin", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 11 }

8.各グループの最初と最後の文書から特定のフィールドの値を得る： doucument結果がソートされるときにうまく機能します。

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$age", "lasts":{$last:"$name"}, "firsts":{$first:"$name"}}}]);
Output:
{ "_id" : 25, "lasts" : "Jenny", "firsts" : "Jenny" }
{ "_id" : 26, "lasts" : "Mike", "firsts" : "Mike" }
{ "_id" : 35, "lasts" : "Cathy", "firsts" : "Anna" }
{ "_id" : 30, "lasts" : "Adma", "firsts" : "Adma" }

最大値のMinumum：

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfEmployee":{$sum:1}, "maxExp":{$max:"$totalExp"}, "minExp":{$min: "$totalExp"}}}]);
Output:
{ "_id" : "HR", "noOfEmployee" : 2, "maxExp" : 3, "minExp" : 3 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfEmployee" : 2, "maxExp" : 14, "minExp" : 4 }
{ "_id" : "Admin", "noOfEmployee" : 2, "maxExp" : 11, "minExp" : 10 }

プッシュとaddToSet： pushはグループの各ドキュメントのフィールドの値を配列形式でデータを投影する配列に追加します。addToSetはプッシュするのと同じですが重複する値は省略します。

db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"dept", "arrPush":{$push:"$age"}, "arrSet": {$addToSet:"$age"}}}]);
Output:
{ "_id" : "dept", "arrPush" : [ 30, 35, 35, 35, 26, 25 ], "arrSet" : [ 25, 26, 35, 30 ] }

11.アンワインド：指定された配列型フィールドの各値に対して複数のメモリ内文書を作成するために使用され、それらの値に基づいてさらに集計を行うことができます。

db.employees.aggregate([{$match:{"name":"Adma"}}, {$unwind:"$languages"}]);
Output: 
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "HR", "languages" : "german", "age" : 30, "totalExp" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "HR", "languages" : "french", "age" : 30, "totalExp" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "HR", "languages" : "english", "age" : 30, "totalExp" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "HR", "languages" : "hindi", "age" : 30, "totalExp" : 10 }

12.ソート：

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}, {$sort: {name: 1}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin" }
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}, {$sort: {name: -1}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin" }

13.スキップ：

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}, {$sort: {name: -1}}, {$skip:1}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin" }

14.制限：

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}, {$sort: {name: -1}}, {$limit:1}]);  
Output:                                                                                                        
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }  

15.投影における比較演算子：

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1, age: {$gt: ["$age", 30]}}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin", "age" : false }
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin", "age" : true }

16.対戦における比較演算子：

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin", age: {$gt:30}}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}]);   
Output:   
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }   

比較演算子のリスト：$ cmp、$ eq、$ gt、$ gte、$ lt、$ lte、および$ ne

17.投影におけるブール集約オペレータ：

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1, age: { $and: [ { $gt: [ "$age", 30 ] }, { $lt: [ "$age", 36 ] } ] }}}]);                                                                                
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin", "age" : false }                   
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin", "age" : true }  

18.一致のブール集約オペレータ：

db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin", $and: [{age: { $gt:  30 }}, {age: {$lt: 36 }} ] }}, {$project:{"name":1, "dept":1, age: { $and: [ { $gt: [ "$age", 30 ] }, { $lt: [ "$age", 36 ] } ] }}}]);                              
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin", "age" : true }  

ブール値集計オペレータのリスト：$、、$ or、$ not。

完全な参照： https ://docs.mongodb.com/v3.2/reference/operator/aggregation/

JavaとSpringの例

これは、Springデータを使用してMongoDBで集約クエリを作成して実行するためのサンプルコードです。

    try {
        MongoClient mongo = new MongoClient();
        DB db = mongo.getDB("so");
        DBCollection coll = db.getCollection("employees");

        //Equivalent to $match
        DBObject matchFields = new BasicDBObject();
        matchFields.put("dept", "Admin");
        DBObject match = new BasicDBObject("$match", matchFields);

        //Equivalent to $project
        DBObject projectFields = new BasicDBObject();
        projectFields.put("_id", 1);
        projectFields.put("name", 1);
        projectFields.put("dept", 1);
        projectFields.put("totalExp", 1);
        projectFields.put("age", 1);
        projectFields.put("languages", 1);
        DBObject project = new BasicDBObject("$project", projectFields);

        //Equivalent to $group
        DBObject groupFields = new BasicDBObject("_id", "$dept");
        groupFields.put("ageSet", new BasicDBObject("$addToSet", "$age"));
        DBObject employeeDocProjection = new BasicDBObject("$addToSet", new BasicDBObject("totalExp", "$totalExp").append("age", "$age").append("languages", "$languages").append("dept", "$dept").append("name", "$name"));
        groupFields.put("docs", employeeDocProjection);
        DBObject group = new BasicDBObject("$group", groupFields);

        //Sort results by age
        DBObject sort = new BasicDBObject("$sort", new BasicDBObject("age", 1));

        List<DBObject> aggregationList = new ArrayList<>();
        aggregationList.add(match);
        aggregationList.add(project);
        aggregationList.add(group);
        aggregationList.add(sort);
        AggregationOutput output = coll.aggregate(aggregationList);

        for (DBObject result : output.results()) {
            BasicDBList employeeList = (BasicDBList) result.get("docs");
            BasicDBObject employeeDoc = (BasicDBObject) employeeList.get(0);
            String name = employeeDoc.get("name").toString();
            System.out.println(name);
        }
    }catch (Exception ex){
        ex.printStackTrace();
    }

出力形式を理解するには、JSON形式の "resultSet"値を参照してください。

[{
    "_id": "Admin",
    "ageSet": [35.0, 30.0],
    "docs": [{
        "totalExp": 11.0,
        "age": 35.0,
        "languages": ["english", "hindi"],
        "dept": "Admin",
        "name": "Anna"
    }, {
        "totalExp": 10.0,
        "age": 30.0,
        "languages": ["german", "french", "english", "hindi"],
        "dept": "Admin",
        "name": "Adma"
    }]
}]

「resultSet」にはグループごとに1つのエントリが含まれ、「ageSet」にはそのグループの各従業員の年齢のリストが含まれ、「_id」にはグループ化に使用されるフィールドの値が含まれ、「docs」には各従業員のデータ私たち自身のコードとUIで使用できるそのグループの

サンプルデータを取得する

特定のコレクションからランダムなデータを取得するには、 $sample aggregationを参照してください。

db.emplyees.aggregate({ $sample: { size:1 } })

sizeは選択する項目の数を表します。

アグリゲーション付きの左外部結合（$ Lookup）

let col_1 = db.collection('col_1');
let col_2 = db.collection('col_2');      
col_1 .aggregate([
    { $match: { "_id": 1 } },
    {
        $lookup: {
            from: "col_2",
            localField: "id",
            foreignField: "id",
            as: "new_document"
        }
    }
],function (err, result){
    res.send(result);
});

この機能は、mongodb バージョン3.2で新たにリリースされました。これは、ユーザーに、あるコレクションを他のコレクションの一致する属性と結合する段階を提供します

Mongodb $ LookUpのドキュメント