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Kotlin Sync 드라이버

애그리게이션을 통한 데이터 변환

이 페이지의 내용

  • 개요
  • 집계 및 찾기 연산 비교
  • 제한 사항
  • 집계 예시
  • 집계 파이프라인 빌드 및 실행
  • 애그리게이션 설명
  • 추가 정보
  • API 문서

이 가이드 에서는 코틀린 동기 (Kotlin Sync) 운전자 를 사용하여 집계 작업 을 수행하는 방법을 학습 수 있습니다.

집계 작업을 사용하여 MongoDB 컬렉션의 데이터를 프로세스 하고 계산된 결과를 반환할 수 있습니다. 쿼리 API 의 일부인 MongoDB 애그리게이션 프레임워크 는 데이터 처리 파이프라인 개념을 모델로 합니다. 문서는 하나 이상의 단계를 포함하는 파이프라인 에 들어가고, 각 단계는 문서를 변환하여 최종 애그리게이션 결과를 출력합니다.

집계 작업은 자동차 공장과 유사하게 생각할 수 있습니다. 자동차 공장에는 조립 라인이 있으며, 여기에는 드릴 및 용접기와 같은 특정 작업을 수행할 수 있는 특수 도구를 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.

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 작업을 사용할 때는 다음과 같은 제한 사항이 적용 됩니다.

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

  • 파이프라인 단계의 메모리 제한은 기본값 100 메가바이트입니다. AggregateIterable 클래스의 allowDiskUse() 메서드를 사용하여 이 제한을 초과할 수 있습니다.

중요

$graphLookup 예외

$graphLookup 단계에는 100 메가바이트의 엄격한 메모리 제한이 있으며 allowDiskUse 옵션을 무시합니다.

이 섹션의 예제에서는 Atlas 샘플 데이터 세트sample_restaurants 데이터베이스 에 있는 restaurants 컬렉션 을 사용합니다. 무료 MongoDB Atlas cluster 를 생성하고 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법을 학습 보려면 Atlas 시작하기 가이드 를 참조하세요.

다음 코틀린 (Kotlin) 데이터 클래스는 이 컬렉션 의 문서를 모델링합니다.

data class Restaurant(
val name: String,
val cuisine: String,
val borough: String
)

컬렉션 의 문서에 대해 집계 을 수행하려면 aggregate() 메서드에 집계 단계 목록을 전달합니다.

이 예시 는 뉴욕시 각 자치구에 있는 베이커리 수의 개수를 출력합니다. 다음 코드는 다음 단계를 포함하는 집계 파이프라인 을 생성합니다.

  • cuisine 필드 의 값이 "Bakery" 인 문서를 필터하다 하는 $match 단계입니다.

  • 일치하는 문서를 borough 필드 별로 그룹 하여 해당 필드 의 각 고유 값에 대한 문서 수를 생성하는 $ 그룹 단계입니다.

val pipeline = listOf(
Aggregates.match(Filters.eq(Restaurant::cuisine.name, "Bakery")),
Aggregates.group("\$borough", Accumulators.sum("count", 1))
)
val results = collection.aggregate<Document>(pipeline)
results.forEach { result ->
println(result)
}
Document{{_id=Bronx, count=71}}
Document{{_id=Manhattan, count=221}}
Document{{_id=Brooklyn, count=173}}
Document{{_id=Queens, count=204}}
Document{{_id=Staten Island, count=20}}
Document{{_id=Missing, count=2}}

$group 집계 단계에 대한 그룹 키를 지정할 때는 \ 문자를 사용하여 $ 문자를 이스케이프 처리해야 합니다.

MongoDB 가 작업을 실행하는 방법에 대한 정보를 보려면 파이프라인 에 $explain 집계 단계를 포함하면 됩니다. MongoDB 는 작업을 설명할 때 실행 계획 과 성능 통계를 반환합니다. 실행 계획은 MongoDB 가 작업을 완료할 수 있는 잠재적인 방법입니다. MongoDB 에 작업을 설명하도록 지시하면 MongoDB 가 작업에 대해 선택한 계획과 거부된 실행 계획을 모두 반환합니다.

다음 코드 예시 에서는 이전 섹션에 표시된 것과 동일한 집계 을 실행하고 $explain 단계를 추가하여 작업 세부 정보를 출력합니다.

print(collection.aggregate(pipeline).explain())
{
"explainVersion": "2",
"queryPlanner": {
"namespace": "sample_restaurants.restaurants"
"indexFilterSet": false,
"parsedQuery": {
"cuisine": {"$eq": "Bakery"}
},
"queryHash": "865F14C3",
"planCacheKey": "0697561B",
"optimizedPipeline": true,
"maxIndexedOrSolutionsReached": false,
"maxIndexedAndSolutionsReached": false,
"maxScansToExplodeReached": false,
"winningPlan": { ... }
...
}
...
}

표현식 연산자의 전체 목록을 보려면 MongoDB Server 매뉴얼에서 애그리게이션 연산자 를 참조하세요.

집계 파이프라인 을 어셈블하는 학습 에 대해 알아보고 예시를 보려면 MongoDB Server 매뉴얼에서 집계 파이프라인 을 참조하세요.

파이프라인 단계 생성에 학습 보려면 MongoDB Server 매뉴얼의 애그리게이션 단계 를 참조하세요.

MongoDB 작업에 학습 보려면 MongoDB Server 매뉴얼의 출력쿼리 계획 설명을 참조하세요.

코틀린( 코틀린 동기 (Kotlin Sync) 운전자 로 집계 작업을 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 API 문서를 참조하세요.

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