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집계

이 페이지의 내용

  • 개요
  • 집계 및 찾기 연산 비교
  • 유용한 참고 자료
  • 실행 가능한 예시
  • 클래스 가져오기
  • 기본 집계 예시
  • 집계 설명 예시
  • 집계 표현식 예시

개요

이 가이드에서는 Java 드라이버를 사용하여 집계 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

집계 작업은 MongoDB 컬렉션 데이터를 처리하고 계산된 결과를 반환합니다. Query API의 일부인 MongoDB 집계 프레임워크는 데이터 처리 파이프라인 개념을 모델로 합니다. 문서는 하나 이상의 단계로 구성된 파이프라인에 들어가고, 이 파이프라인은 문서를 집계된 결과로 변환합니다.

집계 작업은 자동차 공장과 유사합니다. 자동차 공장에는 조립 라인이 있으며, 여기에는 드릴과 용접기 등 특정 작업을 수행할 수 있는 특수 공구를 갖춘 조립 스테이션이 있습니다. 원부품이 공장에 들어오면 조립 라인에서 이를 변형하고 조립하여 완제품으로 만듭니다.

집계 파이프라인은 조립 라인이고, 집계 단계는 조립 스테이션이며, 작업 연산자는 특수 도구입니다.

집계 및 찾기 연산 비교

찾기 조치를 사용하여 다음 조치을 수행할 수 있습니다:

  • 반환할 문서 선택

  • 반환할 필드 선택

  • 결과 정렬

집계 조치를 사용하여 다음 조치를 수행할 수 있습니다:

  • 찾기 작업 수행

  • 필드 이름 바꾸기

  • 필드 계산

  • 데이터 요약

  • 그룹 값

집계 작업에는 몇 가지 가지 제한 사항이 있으므로 유의해야 합니다.

  • 반환된 문서는 BSON 문서 크기 제한인 16메가바이트를 초과하지 않아야 합니다.

  • 파이프라인 단계의 메모리 제한은 기본적으로 100MB입니다. 필요한 경우 allowDiskUse 메서드를 사용하여 이 제한을 초과할 수 있습니다.

    중요

    $graphLookup 예외

    $graphLookup 단계는 100 메가바이트의 엄격한 메모리 제한이 있으며 allowDiskUse 을(를) 무시합니다.

유용한 참고 자료

  • 집계 파이프라인

  • 집계 단계

  • 연산자 표현식

  • 집계 빌더

실행 가능한 예시

클래스 가져오기

AggTour.java라는 새 Java 파일을 만들고 다음 가져오기 성명서를 포함합니다.

import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.ExplainVerbosity;
import com.mongodb.client.model.Accumulators;
import com.mongodb.client.model.Aggregates;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Projections;
import org.bson.Document;
import org.bson.json.JsonWriterSettings;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

MongoDB 배포에 연결하기

public class AggTour {
    public static void main(String[] args) {
        // Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string
        String uri = "<connection string>";
        MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri);
        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("aggregation");
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("restaurants");
        // Paste the aggregation code here
    }
}

팁

MongoDB에 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 연결 가이드를 참조하세요.

샘플 데이터 삽입

collection.insertMany(Arrays.asList(
    new Document("name", "Sun Bakery Trattoria").append("contact", new Document().append("phone", "386-555-0189").append("email", "SunBakeryTrattoria@example.org").append("location", Arrays.asList(-74.0056649, 40.7452371))).append("stars", 4).append("categories", Arrays.asList("Pizza", "Pasta", "Italian", "Coffee", "Sandwiches")),
    new Document("name", "Blue Bagels Grill").append("contact", new Document().append("phone", "786-555-0102").append("email", "BlueBagelsGrill@example.com").append("location", Arrays.asList(-73.92506, 40.8275556))).append("stars", 3).append("categories", Arrays.asList("Bagels", "Cookies", "Sandwiches")),
    new Document("name", "XYZ Bagels Restaurant").append("contact", new Document().append("phone", "435-555-0190").append("email", "XYZBagelsRestaurant@example.net").append("location", Arrays.asList(-74.0707363, 40.59321569999999))).append("stars", 4).append("categories", Arrays.asList("Bagels", "Sandwiches", "Coffee")),
    new Document("name", "Hot Bakery Cafe").append("contact", new Document().append("phone", "264-555-0171").append("email", "HotBakeryCafe@example.net").append("location", Arrays.asList(-73.96485799999999, 40.761899))).append("stars", 4).append("categories", Arrays.asList("Bakery", "Cafe", "Coffee", "Dessert")),
    new Document("name", "Green Feast Pizzeria").append("contact", new Document().append("phone", "840-555-0102").append("email", "GreenFeastPizzeria@example.com").append("location", Arrays.asList(-74.1220973, 40.6129407))).append("stars", 2).append("categories", Arrays.asList("Pizza", "Italian")),
    new Document("name", "ZZZ Pasta Buffet").append("contact", new Document().append("phone", "769-555-0152").append("email", "ZZZPastaBuffet@example.com").append("location", Arrays.asList(-73.9446421, 40.7253944))).append("stars", 0).append("categories", Arrays.asList("Pasta", "Italian", "Buffet", "Cafeteria")),
    new Document("name", "XYZ Coffee Bar").append("contact", new Document().append("phone", "644-555-0193").append("email", "XYZCoffeeBar@example.net").append("location", Arrays.asList(-74.0166091, 40.6284767))).append("stars", 5).append("categories", Arrays.asList("Coffee", "Cafe", "Bakery", "Chocolates")),
    new Document("name", "456 Steak Restaurant").append("contact", new Document().append("phone", "990-555-0165").append("email", "456SteakRestaurant@example.com").append("location", Arrays.asList(-73.9365108, 40.8497077))).append("stars", 0).append("categories", Arrays.asList("Steak", "Seafood")),
    new Document("name", "456 Cookies Shop").append("contact", new Document().append("phone", "604-555-0149").append("email", "456CookiesShop@example.org").append("location", Arrays.asList(-73.8850023, 40.7494272))).append("stars", 4).append("categories", Arrays.asList("Bakery", "Cookies", "Cake", "Coffee")),
    new Document("name", "XYZ Steak Buffet").append("contact", new Document().append("phone", "229-555-0197").append("email", "XYZSteakBuffet@example.org").append("location", Arrays.asList(-73.9799932, 40.7660886))).append("stars", 3).append("categories", Arrays.asList("Steak", "Salad", "Chinese"))
));

기본 집계 예시

집계를 수행하려면 집계 단계 목록을 MongoCollection.aggregate() 메서드에 전달합니다.

Java 드라이버는 집계 단계에 대한 빌더가 포함된 Aggregates 헬퍼 클래스를 제공합니다.

다음 예시에서 집계 파이프라인은 다음과 같습니다.

  • $match 단계를 사용하여 categories 배열 필드에 요소 Bakery(이)가 포함된 문서를 필터링합니다. 이 예시에서는 Aggregates.match(을)를 사용하여 $match 단계를 빌드합니다.

  • $group 단계를 사용하여 stars 필드를 기준으로 일치하는 문서를 그룹화하여 stars의 각 고유 값에 해당하는 문서 수를 누적합니다.

참고

집계 빌더를 사용하여 이 예시에 사용된 표현식을 작성할 수 있습니다.

collection.aggregate(
    Arrays.asList(
        Aggregates.match(Filters.eq("categories", "Bakery")),
        Aggregates.group("$stars", Accumulators.sum("count", 1))
    )
// Prints the result of the aggregation operation as JSON
).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));

앞의 애그리게이션은 다음과 같은 결과를 생성합니다.

{"_id": 4, "count": 2}
{"_id": 5, "count": 1}

이 섹션에 언급된 메서드 및 클래스에 대한 자세한 내용은 다음 API 문서를 참조하세요.

집계 설명 예시

MongoDB가 작업을 실행하는 방법에 대한 정보를 보려면 AggregateIterable 클래스의 explain() 메서드를 사용하세요. explain() 메서드는 실행 계획 및 성능 통계를 반환합니다. 실행 계획은 MongoDB가 작업을 완료할 수 있는 잠재적인 방법입니다. explain() 메서드는 MongoDB가 실행한 계획인 우선 계획과 거부된 계획을 모두 제공합니다.

팁

쿼리 계획 및 실행 통계에 대해 자세히 알아보려면 서버 매뉴얼의 결과 설명을 참조하세요.

explain() 메소드에 상세 수준을 전달하여 설명의 세부 정보 수준을 지정할 수 있습니다.

다음 표에는 설명 및 해당 사용 사례에 대한 모든 상세 수준이 나와 있습니다.

상세도 수준
사용 사례
ALL_PLANS_EXECUTIONS
쿼리를 실행하기 위해 MongoDB가 어떤 계획을 선택할지 알고 싶습니다.
EXECUTION_STATS
쿼리가 잘 수행되고 있는지 알고 싶습니다.
QUERY_PLANNER
쿼리에 문제가 있으며 문제를 진단하기 위해 가능한 한 많은 정보를 원합니다.

다음 예시에서는 실행 계획을 생성하는 모든 집계 단계에 대한 성공 계획의 JSON 표현을 출력합니다.

Document explanation = collection.aggregate(
        Arrays.asList(
                Aggregates.match(Filters.eq("categories", "Bakery")),
                Aggregates.group("$stars", Accumulators.sum("count", 1))
        )
).explain(ExplainVerbosity.EXECUTION_STATS);
String winningPlans = explanation
    .getEmbedded(
        Arrays.asList("queryPlanner", "winningPlan", "queryPlan"),
        Document.class
    )
    .toJson(JsonWriterSettings.builder().indent(true).build());
System.out.println(winningPlans);

$group 단계가 실행 계획을 생성하는 유일한 단계이므로 이 예시에서는 다음 출력을 생성합니다.

{
  "stage": "GROUP",
  "planNodeId": 2,
  "inputStage": {
    "stage": "COLLSCAN",
    "planNodeId": 1,
    "filter": {
      "categories": {
        "$eq": "Bakery"
      }
    },
    "direction": "forward"
  }
}

이 섹션에 언급된 주제에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

집계 표현식 예시

Java 드라이버는 $group에 사용할 축적자 표현식에 대한 빌더를 제공합니다. 다른 모든 표현식은 JSON 형식 또는 호환되는 문서 형식으로 선언해야 합니다.

팁

다음 예시 중 하나의 구문은 $arrayElemAt 표현식을 정의합니다.

'categories' 앞의 $는 이것이 필드 경로이며 입력 문서의 categories 필드를 사용한다는 것을 MongoDB에 알려줍니다.

new Document("$arrayElemAt", Arrays.asList("$categories", 0))
Document.parse("{ $arrayElemAt: ['$categories', 0] }")

또는 집계 표현식 작업 API를 사용하여 표현식을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 집계 표현식 연산을 참조하세요.

다음 예시에서 집계 파이프라인은 $project 단계와 다양한 Projections를 사용하여 name 필드와 categories 필드의 첫 번째 요소가 값인 계산된 필드 firstCategory를 반환합니다.

collection.aggregate(
    Arrays.asList(
        Aggregates.project(
            Projections.fields(
                Projections.excludeId(),
                Projections.include("name"),
                Projections.computed(
                    "firstCategory",
                    new Document(
                        "$arrayElemAt", 
                        Arrays.asList("$categories", 0)
                    )
                )
            )
        )
    )
).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));

앞의 애그리게이션은 다음과 같은 결과를 생성합니다.

{"name": "456 Cookies Shop", "firstCategory": "Bakery"}
{"name": "Sun Bakery Trattoria", "firstCategory": "Pizza"}
{"name": "456 Steak Restaurant", "firstCategory": "Steak"}
{"name": "Blue Bagels Grill", "firstCategory": "Bagels"}
{"name": "XYZ Steak Buffet", "firstCategory": "Steak"}
{"name": "Hot Bakery Cafe", "firstCategory": "Bakery"}
{"name": "Green Feast Pizzeria", "firstCategory": "Pizza"}
{"name": "ZZZ Pasta Buffet", "firstCategory": "Pasta"}
{"name": "XYZ Coffee Bar", "firstCategory": "Coffee"}
{"name": "XYZ Bagels Restaurant", "firstCategory": "Bagels"}

이 섹션에 언급된 메서드 및 클래스에 대한 자세한 내용은 다음 API 문서를 참조하세요.

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