$densify（集計）

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定義

構文
行動と限界
例

定義

$densify

バージョン 5.1 で追加。

フィールド内の特定の値が欠落しているドキュメントのシーケンス内に新しいドキュメントを作成します。

$densifyは以下に使用できます。

時系列データのギャップを埋めます。
データのグループ間に欠落値を追加します。
指定した範囲の値をデータに入力します。

構文

$densifyステージの構文は次のとおりです。

{
   $densify: {
      field: <fieldName>,
      partitionByFields: [ <field 1>, <field 2> ... <field n> ],
      range: {
         step: <number>,
         unit: <time unit>,
         bounds: < "full" || "partition" > || [ < lower bound >, < upper bound > ]
      }
   }
}

$densifyステージは次のフィールドを持つドキュメントを取得します。

フィールド	必要性	説明
フィールド	必須	高密度化するフィールド。指定された`field`の値は、すべて数値またはすべての日付である必要があります。指定された`field`を含まないドキュメントは、変更されずにパイプラインを通過します。 `<field>` を埋め込みドキュメントまたは配列で指定するには、ドット表記を使用します。制限については、「`field` 制限」を参照してください。
partitionByFields	任意	ドキュメントをグループ化するための複合キーとして機能するフィールドのセット。`$densify` ステージでは、各ドキュメントグループはパーティションと呼ばれます。このフィールドを省略すると、はコレクション全体に対して 1`$densify` つのパーティションを使用します。の例については、「パーティションによる密度」を参照してください。制限については、「`partitionByFields` 制限」を参照してください。
範囲	必須	データの圧縮方法を指定するオブジェクト。
range.Bounds	必須	`range.bounds`は次のいずれかとして指定できます。 An array: `[ < lower bound >, < upper bound > ]`, string: `"full"`または`"partition"`のいずれか。 `bounds`が配列の場合: `$densify` は、指定された境界内の値の範囲にわたるドキュメントを追加します。限界のデータ型は、圧縮されるフィールドのデータ型に対応している必要があります。動作の詳細については、`range.bounds` の動作を参照してください。 `bounds`が`"full"`の場合 `$densify`は、圧縮されている`field` の値の全範囲にまたがるドキュメントを追加します。 `bounds`が`"partition"`の場合 `$densify`は各パーティションで`full` 範囲の圧縮を個別に実行した場合と同様に、各パーティションにドキュメントを追加します。
range.step	必須	各ドキュメントのフィールド値の増加量。`$densify` `step`は既存のドキュメント間の各に対して新しいドキュメントを作成します。 range.unit が指定されている場合、`step` は整数である必要があります。それ以外の場合、`step` は任意の数値にすることができます。
range.unit	フィールドが日付の場合は必須です。	フィールドの日付値を増加させるときにステップフィールドに適用する単位。 `unit`には次のいずれかの値を string として指定できます。 `millisecond` `second` `minute` `hour` `day` `week` `month` `quarter` `year` の例については、「時系列データの圧縮」を参照してください。

行動と限界

`field` 制限事項

指定されたフィールドを含むドキュメントで、次の場合、 $densifyはエラーを返します。

コレクション内のどのドキュメントにも、 fieldの値は date 型で、単位フィールドは指定されていません。
コレクション内のすべてのドキュメントには、数値型のfield値と単位フィールドが指定されています。
fieldの名前は$で始まります。フィールドを高密度にする場合は、フィールドの名前を変更する必要があります。フィールド名を変更するには、 $projectを使用します。

`partitionByFields` 制限事項

$densifypartitionByFields 配列内のいずれかのフィールド名がある場合は、エラーが発生します。

非 string 値として評価されます。
$から始まります。

`range.bounds` 動作

range.Boundsが配列の場合:

下限は、コレクション内のドキュメントに関係なく、追加されたドキュメントの開始値を示します。
下限は包括的です。
上限は排他的です。
$densifyは、指定された範囲外のフィールド値を持つドキュメントをフィルタリングしません。

出力の順序

$densify は、出力するドキュメントのソート順序を保証しません。

並べ替え順序を保証するには、並べ替えるフィールドで$sortを使用します。

例

時系列データの圧縮

4 時間以上の温度の読み取りを含むweatherコレクションを作成します。

db.weather.insertMany( [
   {
       "metadata": { "sensorId": 5578, "type": "temperature" },
       "timestamp": ISODate("2021-05-18T00:00:00.000Z"),
       "temp": 12
   },
   {
       "metadata": { "sensorId": 5578, "type": "temperature" },
       "timestamp": ISODate("2021-05-18T04:00:00.000Z"),
       "temp": 11
   },
   {
       "metadata": { "sensorId": 5578, "type": "temperature" },
       "timestamp": ISODate("2021-05-18T08:00:00.000Z"),
       "temp": 11
   },
   {
       "metadata": { "sensorId": 5578, "type": "temperature" },
       "timestamp": ISODate("2021-05-18T12:00:00.000Z"),
       "temp": 12
   }
] )

この例では、 $densifyステージを使用して 4 時間間隔のギャップを埋め、データポイントの 1 時間ごとの粒度を実現します。

db.weather.aggregate( [
   {
      $densify: {
         field: "timestamp",
         range: {
            step: 1,
            unit: "hour",
            bounds:[ ISODate("2021-05-18T00:00:00.000Z"), ISODate("2021-05-18T08:00:00.000Z") ]
         }
      }
   }
] )

この例では、次のことが行われます。

$densifyステージは、記録された温度間の時間差を埋めます。
- field: "timestamp" はtimestampフィールドを生成します。
- range:
  - step: 1 は、 timestampフィールドを 1 単位増加させます。
  - unit: hour は、 timestampフィールドを時間単位で生成します。
  - bounds: [ ISODate("2021-05-18T00:00:00.000Z"), ISODate("2021-05-18T08:00:00.000Z") ] は、圧縮される時間の範囲を設定します。

次の出力では、 $densifyステージは00:00:00と08:00:00の時間の間の時間差を埋めます。

[
  {
    _id: ObjectId("618c207c63056cfad0ca4309"),
    metadata: { sensorId: 5578, type: 'temperature' },
    timestamp: ISODate("2021-05-18T00:00:00.000Z"),
    temp: 12
  },
  { timestamp: ISODate("2021-05-18T01:00:00.000Z") },
  { timestamp: ISODate("2021-05-18T02:00:00.000Z") },
  { timestamp: ISODate("2021-05-18T03:00:00.000Z") },
  {
    _id: ObjectId("618c207c63056cfad0ca430a"),
    metadata: { sensorId: 5578, type: 'temperature' },
    timestamp: ISODate("2021-05-18T04:00:00.000Z"),
    temp: 11
  },
  { timestamp: ISODate("2021-05-18T05:00:00.000Z") },
  { timestamp: ISODate("2021-05-18T06:00:00.000Z") },
  { timestamp: ISODate("2021-05-18T07:00:00.000Z") },
  {
    _id: ObjectId("618c207c63056cfad0ca430b"),
    metadata: { sensorId: 5578, type: 'temperature' },
    timestamp: ISODate("2021-05-18T08:00:00.000Z"),
    temp: 11
  }
  {
    _id: ObjectId("618c207c63056cfad0ca430c"),
    metadata: { sensorId: 5578, type: 'temperature' },
    timestamp: ISODate("2021-05-18T12:00:00.000Z"),
    temp: 12
  }
]

パーティションによる密度

2 種類のコードのデータを含むcoffeeコレクションを作成します。

db.coffee.insertMany( [
   {
      "altitude": 600,
      "variety": "Arabica Typica",
      "score": 68.3
   },
   {
      "altitude": 750,
      "variety": "Arabica Typica",
      "score": 69.5
   },
   {
      "altitude": 950,
      "variety": "Arabica Typica",
      "score": 70.5
   },
   {
      "altitude": 1250,
      "variety": "Gesha",
      "score": 88.15
   },
   {
     "altitude": 1700,
     "variety": "Gesha",
     "score": 95.5,
     "price": 1029
   }
] )

値の全範囲を圧縮

この例では、 $densifyを使用して、各クッキーvarietyのaltitudeフィールドを高密度化します。

db.coffee.aggregate( [
   {
      $densify: {
         field: "altitude",
         partitionByFields: [ "variety" ],
         range: {
            bounds: "full",
            step: 200
         }
      }
   }
] )

集計の例:

ドキュメントをvarietyで分割して、 Arabica Typica用の 1 つのグループとGeshaフィルター用の 1 つのグループを作成します。
full範囲を指定します。つまり、各パーティションの既存のドキュメントの全範囲にわたってデータが圧縮されます。
200のstepを指定します。つまり、新しいドキュメントは200のaltitude間隔で作成されます。

この集計は、次のドキュメントを出力します。

[
   {
     _id: ObjectId("618c031814fbe03334480475"),
     altitude: 600,
     variety: 'Arabica Typica',
     score: 68.3
   },
   {
     _id: ObjectId("618c031814fbe03334480476"),
     altitude: 750,
     variety: 'Arabica Typica',
     score: 69.5
   },
   { variety: 'Arabica Typica', altitude: 800 },
   {
     _id: ObjectId("618c031814fbe03334480477"),
     altitude: 950,
     variety: 'Arabica Typica',
     score: 70.5
   },
   { variety: 'Gesha', altitude: 600 },
   { variety: 'Gesha', altitude: 800 },
   { variety: 'Gesha', altitude: 1000 },
   { variety: 'Gesha', altitude: 1200 },
   {
     _id: ObjectId("618c031814fbe03334480478"),
     altitude: 1250,
     variety: 'Gesha',
     score: 88.15
   },
   { variety: 'Gesha', altitude: 1400 },
   { variety: 'Gesha', altitude: 1600 },
   {
     _id: ObjectId("618c031814fbe03334480479"),
     altitude: 1700,
     variety: 'Gesha',
     score: 95.5,
     price: 1029
   },
   { variety: 'Arabica Typica', altitude: 1000 },
   { variety: 'Arabica Typica', altitude: 1200 },
   { variety: 'Arabica Typica', altitude: 1400 },
   { variety: 'Arabica Typica', altitude: 1600 }
 ]

この画像には、 $densifyで作成されたドキュメントが可視化されています。

クリックして拡大します

暗黙の正方形は、コレクション内の元のドキュメントを表します。
明るめの正方形は、 $densifyを使用して作成されたドキュメントを表します。

各パーティション内の値を高密度

この例では、 $densifyを使用して、各variety内のaltitudeフィールドのギャップのみを強調表示します。

db.coffee.aggregate( [
   {
      $densify: {
         field: "altitude",
         partitionByFields: [ "variety" ],
         range: {
            bounds: "partition",
            step: 200
         }
      }
   }
] )