MongoDB Atlas의 데이터 애그리게이션 - 함수
이 페이지의 내용
이 페이지의 예제는 Atlas Function 에서 MongoDB Query API 를 사용하여 Atlas cluster 에서 문서를 집계하는 방법을 보여줍니다.
MongoDB 집계 파이프라인 은 문서를 필터링 및 구성하고 관련 문서 그룹에 대한 요약 데이터를 수집할 수 있는 일련의 데이터 집계 단계 를 통해 컬렉션의 모든 문서를 실행합니다.
참고
지원되는 집계 단계
Atlas Function 지원 거의 모든 MongoDB 집계 파이프라인 단계 및 연산자를 지원하지만, 일부 단계와 연산자는 시스템 기능 내에서 실행해야 합니다. 자세한 내용은 애그리게이션 프레임워크 제한 사항 을 참조하세요.
데이터 모델
이 페이지의 예에서는 온라인 스토어의 과거 품목 판매에 대한 정보가 포함된 store.purchases컬렉션을 사용합니다. 각 문서에는 아이템 name, 구매한 quantity 등 구매한 items 목록과 해당 아이템을 구매한 고객의 고유 ID 값이 포함되어 있습니다.
{ "title": "Purchase", "required": ["_id", "customerId", "items"], "properties": { "_id": { "bsonType": "objectId" }, "customerId": { "bsonType": "objectId" }, "items": { "bsonType": "array", "items": { "bsonType": "object", "required": ["name", "quantity"], "properties": { "name": { "bsonType": "string" }, "quantity": { "bsonType": "int" } } } } } }
스니펫 설정
함수에서 코드 스니펫을 사용하려면 먼저 MongoDB 컬렉션 핸들을 인스턴스화해야 합니다:
exports = function() { const mongodb = context.services.get("mongodb-atlas"); const itemsCollection = mongodb.db("store").collection("items"); const purchasesCollection = mongodb.db("store").collection("purchases"); // ... paste snippet here ... }
Aggregation pipeline실행
collection.aggregate() 메서드를 사용하여 애그리게이션 파이프라인을 실행할 수 있습니다.
다음 함수 스니펫은 purchases 컬렉션 의 모든 문서를 customerId 값에 따라 그룹화하고 각 고객이 구매한 품목 수와 총 구매 횟수를 집계합니다. 문서를 그룹화한 후 파이프라인 은 각 고객이 한 번에 구매하는 평균 품목 수를 계산하는 새 필드 averageNumItemsPurchased 를 각 고객의 문서 에 추가합니다.
const pipeline = [ { "$group": { "_id": "$customerId", "numPurchases": { "$sum": 1 }, "numItemsPurchased": { "$sum": { "$size": "$items" } } } }, { "$addFields": { "averageNumItemsPurchased": { "$divide": ["$numItemsPurchased", "$numPurchases"] } } } ] return purchasesCollection.aggregate(pipeline).toArray() .then(customers => { console.log(`Successfully grouped purchases for ${customers.length} customers.`) for(const customer of customers) { console.log(`customer: ${customer._id}`) console.log(`num purchases: ${customer.numPurchases}`) console.log(`total items purchased: ${customer.numItemsPurchased}`) console.log(`average items per purchase: ${customer.averageNumItemsPurchased}`) } return customers }) .catch(err => console.error(`Failed to group purchases by customer: ${err}`))
Atlas Search로 데이터 찾기
다음을 실행 수 있습니다. |service| 및 집계 단계가 있는 컬렉션 에 대한 검색 collection.aggregate() 쿼리입니다.$search
중요
Atlas Function은 시스템 사용자 로 $search 작업을 수행하고 반환된 검색 결과에 필드 수준 규칙을 시행하다 합니다. 즉, 사용자가 읽기 액세스 이 없는 필드 에서 검색 할 수 있습니다. 이 경우 검색 은 지정된 필드 를 기반으로 하지만 반환된 문서에는 해당 필드 가 포함되지 않습니다.
exports = async function searchMoviesAboutBaseball() { // 1. Get a reference to the collection you want to search. const movies = context.services .get("mongodb-atlas") .db("sample_mflix") .collection("movies"); // 2. Run an aggregation with $search as the first stage. const baseballMovies = await movies .aggregate([ { $search: { text: { query: "baseball", path: "plot", }, }, }, { $limit: 5, }, { $project: { _id: 0, title: 1, plot: 1, }, }, ]) .toArray(); return baseballMovies; };
{ "plot" : "A trio of guys try and make up for missed opportunities in childhood by forming a three-player baseball team to compete against standard children baseball squads.", "title" : "The Benchwarmers" } { "plot" : "A young boy is bequeathed the ownership of a professional baseball team.", "title" : "Little Big League" } { "plot" : "A trained chimpanzee plays third base for a minor-league baseball team.", "title" : "Ed" } { "plot" : "The story of the life and career of the famed baseball player, Lou Gehrig.", "title" : "The Pride of the Yankees" } { "plot" : "Babe Ruth becomes a baseball legend but is unheroic to those who know him.", "title" : "The Babe" }
참고
$$SEARCH_META 변수 가용성
$$SEARCH_META 집계 변수는 시스템으로 실행 되는 함수 또는 검색된 컬렉션 의 첫 번째 역할 에 apply_when 및 read 표현식이 true 로 설정하다 경우에만 사용할 수 있습니다.
이 두 가지 시나리오 중 어느 것도 적용되지 않으면 $$SEARCH_META가 정의되지 않으며 애그리게이션이 실패합니다.
애그리게이션 단계
문서 필터링
$match 단계를 사용하면 표준 MongoDB 쿼리 구문을 사용하여 수신 문서를 필터링할 수 있습니다.
{ "$match": { "<Field Name>": <Query Expression>, ... } }
예제
다음 $match 단계는 수신 문서를 필터링하여 graduation_year 필드의 값이 2019~2024인 문서만 포함합니다.
{ "$match": { "graduation_year": { "$gte": 2019, "$lte": 2024 }, } }
문서 그룹화
$group 단계를 사용하여 하나 이상의 문서 그룹에 대한 요약 데이터를 집계할 수 있습니다. MongoDB는 _id 표현식을 기반으로 문서를 그룹화합니다.
참고
필드 이름 앞에 $을 붙여 특정 문서 필드를 참조할 수 있습니다.
{ "$group": { "_id": <Group By Expression>, "<Field Name>": <Aggregation Expression>, ... } }
예제
다음 $group 단계에서는 customerId 필드의 값을 기준으로 문서를 그룹화하고 각 customerId별로 표시되는 구매 문서 수를 계산합니다.
{ "$group": { "_id": "$customerId", "numPurchases": { "$sum": 1 } } }
문서 필드 프로젝트
$project 단계를 사용하여 문서의 특정 필드를 포함 또는 생략하거나 애그리게이션 연산자 를 사용하여 새 필드를 계산할 수 있습니다. 필드를 포함하려면 해당 값을 1 으로 설정합니다. 필드를 생략하려면 해당 값을 0 로 설정합니다.
참고
_id 이외의 필드를 동시에 생략하고 포함할 수 없습니다. _id 이외의 필드 를 명시적으로 포함하는 경우 명시적으로 포함하지 않은 모든 필드는 자동으로 생략됩니다(또는 그 반대의 경우도 마찬가지).
{ "$project": { "<Field Name>": <0 | 1 | Expression>, ... } }
예제
다음 $project 단계에서는 _id 필드를 생략하고 customerId 필드를 포함하며, numItems라는 새 필드를 만듭니다. 여기서 값은 items 배열의 문서 수입니다.
{ "$project": { "_id": 0, "customerId": 1, "numItems": { "$sum": { "$size": "$items" } } } }
문서에 필드 추가
$addFields 단계에서 애그리게이션 연산자를 사용하여 계산된 값이 있는 새 필드를 추가할 수 있습니다.
참고
$addFields 는 $project와 유사하지만 필드를 포함하거나 생략할 수 없습니다.
예제
다음 $addFields 단계에서는 값이 items 배열의 문서 수인 numItems라는 새 필드를 생성합니다.
{ "$addFields": { "numItems": { "$sum": { "$size": "$items" } } } }
배열 값 풀기
$unwind 단계를 사용하여 배열 필드의 개별 요소를 집계할 수 있습니다. 배열 필드를 풀면 MongoDB는 배열 필드의 각 요소에 대해 각 문서를 한 번씩 복사하지만 배열 값을 각 사본의 배열 요소로 바꿉니다.
{ $unwind: { path: <Array Field Path>, includeArrayIndex: <string>, preserveNullAndEmptyArrays: <boolean> } }
예제
다음 $unwind 단계에서는 각 문서에서 items 배열의 각 요소에 대해 새 문서를 만듭니다. 또한 각 새 문서에 itemIndex라는 필드를 추가하여 원본 배열에서 요소의 위치 인덱스를 지정합니다:
{ "$unwind": { "path": "$items", "includeArrayIndex": "itemIndex" } }
purchases 컬렉션에 있는 다음 문서를 고려하세요.
{ _id: 123, customerId: 24601, items: [ { name: "Baseball", quantity: 5 }, { name: "Baseball Mitt", quantity: 1 }, { name: "Baseball Bat", quantity: 1 }, ] }
이 문서에 예시 $unwind 단계를 적용하면 단계는 다음 세 가지 문서를 출력합니다.
{ _id: 123, customerId: 24601, itemIndex: 0, items: { name: "Baseball", quantity: 5 } }, { _id: 123, customerId: 24601, itemIndex: 1, items: { name: "Baseball Mitt", quantity: 1 } }, { _id: 123, customerId: 24601, itemIndex: 2, items: { name: "Baseball Bat", quantity: 1 } }
애그리게이션 프레임워크 제한 사항
집계 메서드
Atlas Function은 다음 명령을 사용하여 데이터베이스 및 컬렉션 수준 모두에서 집계 을 지원 합니다.
Aggregation Pipeline 가용성
시스템 사용자 는 $indexStats 을 제외한 모든 집계 파이프라인 단계 를 사용할 수 있습니다.
Aggregation Pipeline 연산자 가용성
Atlas Function은 시스템 사용자 컨텍스트에서 집계 파이프라인 을 실행 때 모든 집계 파이프라인 연산자 를 지원 합니다.