集計によるデータの変換

項目一覧

Overview

集計操作と検索操作の比較
制限
集計の例
集計パイプラインの構築と実行
集計の説明
詳細情報
API ドキュメント

Overview

このガイドでは、 Kotlin Sync ドライバーを使用して集計操作を実行する方法を学習できます。

集計操作を使用して MongoDB コレクション内のデータを処理し、計算された結果を返すことができます。クエリ API の一部である MongoDB 集計フレームワークは、データ処理パイプラインの概念をモデル化したものです。ドキュメントは 1 つ以上のステージを含むパイプラインに投入され、各ステージではドキュメントを変換して最終集計結果を出力します。

集計自動車操作は工場に似たものとして考えることができます。自動車工場の組立ラインには、ドリルや溶接機のような、特定の作業をするための専用工具を備えた組立ステーションがあります。未加工のパーツが工場に搬入され、組立ラインで完成品に加工、組み立てられます。

集計パイプラインは組み立てライン、集計ステージは組み立てステーション、演算子式は専用ツールです。

集計操作と検索操作の比較

検索操作を使用して、次のアクションを実行できます。

どのドキュメントを返すかを選ぶ
どのフィールドを返すかを選ぶ
結果を並べ替える

集計操作を使用して、次のアクションを実行できます。

検索操作の実行
フィールドの名前を変更する
フィールドを計算する
データを要約する
値をグループ化する

制限

集計操作を使用する場合、次の制限が適用されます。

返されたドキュメントは、 BSON ドキュメントサイズの制限である16メガバイトに違反していない必要があります。
パイプラインステージには、デフォルトで100 MB のメモリ制限があります。この制限を超えるには、 AggregateIterableクラスの allowDiskUse()メソッドを使用します。

重要

$graphLookup の例外

$graphLookupステージは100メガバイトという厳格なメモリ制限があり、 allowDiskUseオプションを無視します。

集計の例

このセクションの例では、 Atlas サンプルデータセットのsample_restaurantsデータベースのrestaurantsコレクションを使用します。 MongoDB Atlas クラスターを無料で作成して、サンプルデータセットをロードする方法については、「 Atlas を使い始める」ガイドを参照してください。

次の Kotlin データクラスは、このコレクション内のドキュメントをモデル化します。

data class Restaurant(
    val name: String,
    val cuisine: String,
    val borough: String
)

集計パイプラインの構築と実行

コレクション内のドキュメントに対して集計を実行するには、集計ステージのリストをaggregate()メソッドに渡します。

この例では、ニューヨーク市の各地区のケーキの数を出力します。次のコードでは、次のステージを含む集計パイプラインが作成されます。

$matchステージで、 cuisineフィールドの値が"Bakery"であるドキュメントをフィルタリングします。
一致するドキュメントをboroughフィールドでグループ化し、そのフィールドの個別の値ごとにドキュメントの数を生成する$groupステージ。

val pipeline = listOf(
    Aggregates.match(Filters.eq(Restaurant::cuisine.name, "Bakery")),
    Aggregates.group("\$borough", Accumulators.sum("count", 1))
)
val results = collection.aggregate<Document>(pipeline)
results.forEach { result ->
    println(result)
}

Document{{_id=Bronx, count=71}}
Document{{_id=Manhattan, count=221}}
Document{{_id=Brooklyn, count=173}}
Document{{_id=Queens, count=204}}
Document{{_id=Staten Island, count=20}}
Document{{_id=Missing, count=2}}

Tip

$group集計ステージのグループキーを指定する場合は、 \文字を使用してすべての$文字をエスケープするようにします。

集計の説明

MongoDB が操作を実行する方法に関する情報を表示するには、パイプラインに$explain集計ステージを含めることができます。 MongoDB が操作を説明すると、実行プランとパフォーマンス統計が返されます。実行プランは、MongoDB が操作を完了できる潜在的な方法です。 MongoDB に操作を説明するように指示すると、その操作のために MongoDB が選択したプランと拒否された実行プランの両方が返されます。

次のコード例では、前のセクションと同じ集計を実行し、操作の詳細を出力するために$explainステージを追加します。

print(collection.aggregate(pipeline).explain())

{
  "explainVersion": "2",
  "queryPlanner": {
      "namespace": "sample_restaurants.restaurants"
      "indexFilterSet": false,
      "parsedQuery": {
        "cuisine": {"$eq": "Bakery"}
      },
      "queryHash": "865F14C3",
      "planCacheKey": "0697561B",
      "optimizedPipeline": true,
      "maxIndexedOrSolutionsReached": false,
      "maxIndexedAndSolutionsReached": false,
      "maxScansToExplodeReached": false,
      "winningPlan": { ... }
      ...
  }
  ...
}

詳細情報

式演算子の完全なリストを表示するには、マニュアルの「集計演算子MongoDB Server 」を参照してください。

集計パイプラインの組み立てと例については、マニュアルの「集計パイプライン MongoDB Server」を参照してください。

パイプラインステージの作成の詳細については、マニュアルの「集計ステージMongoDB Server 」を参照してください。

MongoDB操作の説明の詳細については、マニュアルの「出力とクエリプランの説明MongoDB Server 」を参照してください。

API ドキュメント

Kotlin Sync ドライバーを使用して集計操作を実行する方法の詳細については、次の API ドキュメントを参照してください。

戻る

Atlas & ベクトル検索

集計操作