集計操作

aggregation pipelineの例

次の例パイプラインでは、 MongoDB Atlasで利用可能なサンプルデータ、具体的には sample_training.routesコレクションのドキュメントを使用します。このパイプラインでは、米国アラート（PTX）のポート条件が

まず、$match ステージを追加して、src_airport 値が PDX で、かつ stops がゼロのドキュメントをフィルタリングします。

{
   $match : {
      "src_airport" : "PDX",
      "stops" : 0
   }
}

$match ステージにより、パイプライン内のドキュメント数が 66、985 から 113 に減少します。次に、$group 航空会社名別のドキュメントをし、乗数をカウントします。

{
   $group : {
      _id : {
         "airline name": "$airline.name",
      }
      count : {
         $sum : 1
      }
   }
}

$group ステージでは、パイプライン内のドキュメント数が 16 航空会社に削減されます。最も多くのルートが利用できる航空会社を見つけるには、$sort ステージを使用して残りのドキュメントを降順で並べ替えます。

{
   $sort : {
      count : -1
   }
}

ドキュメントをソートした後、$limit ステージを使用して、PDB からの最も直接的な影響を提供する上位 3 つの航空会社を返します。

{
   $limit : 3
}

この集計パイプラインを通じてドキュメントを sample_training.routesコレクションに配置すると、PDB からの非停止サービスを提供している上位 3 つの航空会社は、それぞれ、39、17、13 ルートを含む地理的フィールド。

完全なパイプラインは次のようになります。

db.routes.aggregate( [
   {
      $match : {
         "src_airport" : "PDX",
         "stops" : 0
      }
   },
   {
      $group : {
         _id : {
            "airline name": "$airline.name",
         }
         count : {
            $sum: 1
         }
      }
   },
   {
      $sort : {
         count : -1
      }
   },
   {
      $limit : 3
   }
] )

サンプル入力ドキュメントを含む実行可能な例については、 「完全なaggregation pipelineの例」を参照してください。

集計パイプラインの詳細

集計パイプラインの詳細については、 集計パイプラインを参照してください。