$sampleRate（集計）

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MongoDB5.0 は 10 月2024 をもってサポートを終了します。このバージョンのドキュメントはサポート対象外になりました。配置をアップグレードするには、 MongoDB を参照してください。5.0 60アップグレード手順。

定義

$sampleRate

ランダムに選択された入力ドキュメントと一致します。選択されるドキュメント数は、ドキュメントの総数に対するパーセンテージで表されるサンプルレートに近似します。

$sampleRate演算子の構文は次のとおりです。

{ $sampleRate: <non-negative float> }

選択プロセスでは一意のランダム分散が使用されます。サンプリングレートは、特定のドキュメントがパイプラインを通過するときに選択される確率を表す 0 から 1 までの浮動小数点数です。

たとえば、サンプルレートが0.33の場合、3 件のドキュメントがほぼ 1 つ選択されます。

この式:

{ $match: { $sampleRate: 0.33 } }

は、次のように $rand演算子を使用することと同じです。

{ $match: { $expr: { $lt: [ { $rand: {} }, 0.33 ] } } }

選択プロセスは非決定的であるため、同じデータに対して繰り返し実行されると異なる結果が生じます。一般に、データセットが小さいほど、実行ごとに選択されるドキュメント数の変動が大きくなります。コレクションサイズが増加すると、選択されるドキュメントの数は一意のランダム分布の期待値に近づくようになります。

実行ごとに正確な数のドキュメントが必要な場合は、 $sampleRateの代わりに$sample演算子を使用する必要があります。

このコードでは、100 個のドキュメントを含む小規模なコレクションが作成されます。

N = 100
bulk = db.collection.initializeUnorderedBulkOp()
for ( i = 0; i < N; i++) { bulk.insert( {_id: i, r: 0} ) }
bulk.execute()

$sampleRate演算子をパイプラインで使用して、コレクションからランダムなドキュメントを選択できます。この例では、 $sampleRateを使用してドキュメントの約 3 分の 1 を選択しています。

db.collection.aggregate(
   [
     { $match: { $sampleRate: 0.33 } },
     { $count: "numMatches" }
   ]
)

これは、サンプルコレクションで 5 回実行された場合の出力です。

{ "numMatches" : 38 }
{ "numMatches" : 36 }
{ "numMatches" : 29 }
{ "numMatches" : 29 }
{ "numMatches" : 28 }

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$rtrim

$second