$sample（集計）

定義

$sample

入力ドキュメントから指定された数のドキュメントをランダムに選択します。

$sample ステージ構文:

{ $sample: { size: <positive integer N> } }

N は、ランダムに選択するドキュメントの数です。 N を 1 以上の整数に設定します。

動作

次の条件が すべて 当てはまる場合、 $sampleは疑似ランダム カーソルを使用してNドキュメントを選択します。

• $sample は、パイプラインの第一ステージです。

• N は、コレクション内の全ドキュメントの 5% 未満です。

  注意

  $sampleがコレクション全体をスキャンするタイミングを決定するために使用するしきい値を構成することはできません。 しきい値は5 % です。 サイズがコレクション内のドキュメントの合計数の5 % を超える場合、 $sampleは生成されたランダム値でのソートを実行します。 サンプル ドキュメントが100 MB を超えると、Top-k ソートがディスクにスピルする可能性があります。

• このコレクションには 100 を超えるドキュメントが含まれています。

以前の条件のいずれかが false の場合、 $sampleは次のようになります。

• 先行する集計ステージまたはコレクション スキャンから出力されるすべてのドキュメントを読み取ります。

• ランダムな並べ替えを実行して、 Nドキュメントを選択します。 ランダムソートには、ソートメモリ制限 が適用されます。

  注意

  ビューは、 集計パイプライン の結果です。 ビューで$sampleを使用すると、MongoDB は ステージをビューの集計パイプライン構文の末尾に追加します。 したがって、ビューの$sampleステージは最初のステージではなく、常にコレクションスキャンが行われます。

シャーディングされたクラスターで $sample を使用すると、各シャードは個別にサンプル操作を実行します。mongos は、各シャードのサンプル操作をマージした結果をサンプリングし、要求された数のドキュメントを返します。

例

このセクションでは、次のusersコレクションを使用する集計パイプラインの例を示します。

db.users.insertMany( [
   { _id : 1, name : "dave123", q1 : true, q2 : true },
   { _id : 2, name : "dave2", q1 : false, q2 : false  },
   { _id : 3, name : "ahn", q1 : true, q2 : true  },
   { _id : 4, name : "li", q1 : true, q2 : false  },
   { _id : 5, name : "annT", q1 : false, q2 : true  },
   { _id : 6, name : "li", q1 : true, q2 : true  },
   { _id : 7, name : "ty", q1 : false, q2 : true  }
] )

次の集計操作は、コレクションから 3 ドキュメントをランダムに選択します。

db.users.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ]
)

この操作は、3 つのランダムなドキュメントを返します。