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$isNumber（集計）

項目一覧

  • 定義
  • 例

定義

$isNumber

$isNumber 指定された 式 が次のいずれかの数値 BSON typesに解決されるかどうかを確認します。

  • Integer

  • Decimal

  • Double

  • Long

$isNumber 次の値を返します。

  • true 式が数値に変換される場合。

  • false 式が他のBSON タイプ、 null 、または欠落したフィールドに解決される場合。

$isNumber には次の演算子式の構文があります。

{ $isNumber: <expression> }

引数には任意の有効な式を使用できます。

Tip

以下も参照してください。

例

$isNumber を使用して、フィールドが数値であるかどうかを確認します

テスト データを入力するには、 examples.sensorsコレクションに対して次の操作を実行します。

db.getSiblingDB("examples").sensors.insertMany([
  { "_id" : 1, "reading" : NumberDecimal(26.0) },
  { "_id" : 2, "reading" : NumberLong(25.0) },
  { "_id" : 3, "reading" : NumberInt(24) },
  { "_id" : 4, "reading" : 24.0 },
  { "_id" : 5, "reading" : "24" },
  { "_id" : 6, "reading" : [ NumberDecimal(26) ]}
])

次の集計では、 $addFields集計ステージを使用して各ドキュメントに次のフィールドを追加します。

  • isNumber - readingの値が整数、小数点、double 型、long 型のいずれであるかを示します。

  • type - readingの BSON タイプを示します。

db.sensors.aggregate([{
  $addFields : {
    "isNumber" : { $isNumber : "$reading" },
    "hasType" : {$type : "$reading"}
  }
}])

この集計操作は、次の結果を返します。

{ "_id" : 1, "reading" : NumberDecimal("26.0000000000000"), "isNum " : true, "type" : "decimal" }
{ "_id" : 2, "reading" : NumberLong(25), "isNum " : true, "type" : "long" }
{ "_id" : 3, "reading" : 24, "isNum " : true, "type" : "int" }
{ "_id" : 4, "reading" : 24, "isNum " : true, "type" : "double" }
{ "_id" : 5, "reading" : "24", "isNum " : false, "type" : "string" }
{ "_id" : 6, "reading" : [ NumberDecimal("26.0000000000000") ], "isNum " : false, "type" : "array" }

$isNumber を使用してフィールドを条件付きで変更する

gradesコレクションには、成績に関するデータが含まれています。 gradeフィールドには、string のレターグレードまたは数値のポイント値を保存できます。

db.getSiblingDB("examples").grades.insertMany([
  {
    "student_id" : 457864153,
    "class_id" : "M044",
    "class_desc" : "Introduction to MongoDB 4.4",
    "grade" : "A"
  },
  {
    "student_id" : 457864153,
    "class_id" : "M103",
    "class_desc" : "Basic Cluster Administration",
    "grade" : 3.0
  },
  {
    "student_id" : 978451637,
    "class_id" : "M320",
    "class_desc" : "MongoDB Data Modeling",
    "grade" : "C"
  },
  {
    "student_id" : 978451637,
    "class_id" : "M001",
    "class_desc" : "MongoDB Basics",
    "grade" : 4.0
  }
])

次の集計では、 $addFieldsステージを使用して、そのコースの数値成績を含むpointsフィールドを追加します。 ステージでは$cond演算子を使用して、 $isNumberの出力に基づいてpointsの値を設定します。

  • trueの場合、 gradesにはすでに数値ポイント値が含まれています。 pointsをgradesと等しく設定します。

  • falseの場合、 gradesには string 文字の値が含まれます。 $switchを使用してレターグレードを同等のポイント値に変換し、 pointsに割り当てます。

次に、集計パイプラインは$groupステージを使用してstudent_idでグループ化し、学生のaverage GPA を計算します。

 db.getSiblingDB("examples").grades.aggregate([
   {
     $addFields: {
       "points" : {
         $cond : {
           if : { $isNumber : "$grade" },
           then: "$grade" ,
           else: {
             $switch : {
               branches: [
                 { case: {$eq : ["$grade" , "A"]}, then : 4.0 },
                 { case: {$eq : ["$grade" , "B"]}, then : 3.0 },
                 { case: {$eq : ["$grade" , "C"]}, then : 2.0 },
                 { case: {$eq : ["$grade" , "D"]}, then : 1.0 },
                 { case: {$eq : ["$grade" , "F"]}, then : 0.0 }
               ]
             }
           }
         }
       }
     }
   },
   {
     $group : {
       _id : "$student_id",
       GPA : {
         $avg : "$points"
       }
     }
   }
])

集計パイプラインは、その生徒のGPA成績の平均を持つ一意のstudent_idごとに 1 つのドキュメントを出力します。

{ "_id" : 457864153, "GPA" : 3.5 }
{ "_id" : 978451637, "GPA" : 3 }

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$isArray

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