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集計パイプライン ステージ

$densify（集計）

項目一覧

  • 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
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。

埋め込みドキュメントまたは配列で<field>を指定するには、 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。

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、 $densifyはコレクション全体に対して 1 つのパーティションを使用します。

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。

必須

データの圧縮方法を指定するオブジェクト。

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 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。

必須

各ドキュメントのフィールド値の増加量。 $densifyは既存のドキュメント間の各stepに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。

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

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。

全範囲密度
クリックして拡大します

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
         }
      }
   }
] )

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。

  • partition範囲を指定します。つまり、各パーティション内でデータが圧縮されます。

    • Arabica Typicaパーティションの場合、範囲は600 - 950です。

    • Geshaパーティションの場合、範囲は1250 - 1700です。

  • 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
   },
   {
     _id: ObjectId("618c031814fbe03334480478"),
     altitude: 1250,
     variety: 'Gesha',
     score: 88.15
   },
   { variety: 'Gesha', altitude: 1450 },
   { variety: 'Gesha', altitude: 1650 },
   {
     _id: ObjectId("618c031814fbe03334480479"),
     altitude: 1700,
     variety: 'Gesha',
     score: 95.5,
     price: 1029
   }
 ]

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。

パーティション範囲高密度化後のフィルター コレクションの状態
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