db.collection.aggregate()

Error Handling

오류가 발생하면 aggregate() 헬퍼가 예외를 발생시킵니다.

커서 동작

mongosh 에서 db.collection.aggregate() 에서 반환된 커서가 var 키워드를 사용하여 변수에 할당되지 않은 경우 mongosh 는 자동으로 커서를 최대 20 번 반복합니다. mongosh 에서 커서를 처리하려면 mongosh에서 커서 반복하기를 참조하세요

집계에서 반환된 커서는 다음 메서드와 같이 평가된 커서(즉, 첫 번째 배치가 조회된 커서)에서 작동하는 커서 메서드만 지원합니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

• 집계 파이프라인

• 집계 참조

• 집계 파이프라인 제한

• aggregate

세션

세션 내에서 생성된 커서의 경우 세션 외부에서 getMore을(를) 호출할 수 없습니다.

마찬가지로 세션 외부에서 만든 커서의 경우 세션 내부에서 getMore를 호출할 수 없습니다.

트랜잭션

db.collection.aggregate()는 분산 트랜잭션 내에서 사용할 수 있습니다.

그러나 다음 단계는 트랜잭션 내에서 허용되지 않습니다.

• $collStats

• $currentOp

• $indexStats

• $listLocalSessions

• $listSessions

• $out

• $merge

• $planCacheStats

explain 옵션도 지정할 수 없습니다.

• 트랜잭션 외부에서 생성된 커서의 경우 트랜잭션 내부에서 getMore을(를) 호출할 수 없습니다.

• 트랜잭션에서 생성된 커서의 경우 트랜잭션 외부에서 getMore를 호출할 수 없습니다.

클라이언트 연결 해제

db.collection.aggregate() 또는 $out 단계를 포함하지 $merge 않는 작업의 경우:

MongoDB 4.2부터 db.collection.aggregate()를 발급한 클라이언트가 작업이 완료되기 전에 연결을 끊는 경우, MongoDB는 db.collection.aggregate()를 사용하여 를killOp을 종료로 표시합니다.

쿼리 설정

쿼리 설정을 사용하여 인덱스 힌트를 설정하고, 작업 거부 필터 및 기타 필드를 설정할 수 있습니다. 해당 설정은 전체 클러스터의 쿼리 형태에 적용됩니다. 클러스터는 종료 후에도 설정을 유지합니다.

쿼리 옵티마이저는 쿼리 계획 중 추가 입력으로 쿼리 설정을 사용하여 쿼리를 실행할 계획에 영향을 미칩니다. 쿼리 설정을 사용하여 쿼리 형태를 차단할 수도 있습니다.

쿼리 설정을 추가하고 예시를 살펴보려면 setQuerySettings를 참조하세요.

find, distinct 및 aggregate 명령에 대한 쿼리 설정을 추가할 수 있습니다.

쿼리 설정은 더 많은 기능을 제공하며 더 이상 사용되지 않는 인덱스 필터보다 선호됩니다.

쿼리 설정을 제거 하려면 removeQuerySettings 를 사용합니다. 쿼리 설정을 가져오려면 집계 파이프라인 에서 $querySettings 단계를 사용합니다.

그룹화 및 합계 계산

다음 집계 작업은 상태가 "A"와 같은 문서를 선택하고, 일치하는 문서를 cust_id 필드를 기준으로 그룹화하고, amount 필드의 합계에서 각 cust_id 필드의 total을 계산하고, total 필드를 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

db.orders.aggregate( [
   { $match: { status: "A" } },
   { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
   { $sort: { total: -1 } }
] )

이 연산은 다음 문서가 있는 커서를 반환합니다.

[
   { _id: "xyz1", total: 100 },
   { _id: "abc1", total: 75 }
]

mongosh는 반환된 커서를 자동으로 반복하여 결과를 인쇄합니다. mongosh에서 커서를 수동으로 처리하려면 mongosh에서 커서 반복하기를 참조하세요.

집계 파이프라인 작업에 대한 정보 반환

다음 예시에서는 db.collection.explain()를 사용하여 집계 파이프라인의 실행 계획에 대한 자세한 정보를 확인합니다.

db.orders.explain().aggregate( [
   { $match: { status: "A" } },
   { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
   { $sort: { total: -1 } }
] )

이 작업은 집계 파이프라인 처리 를 자세히 설명하는 문서 를 반환합니다. 예를 예시, 문서 에는 사용된 작업에 대한 인덱스(해당하는 경우) 등의 세부 정보가 표시될 수 있습니다. [1] orders 컬렉션 이 샤딩된 컬렉션 인 경우 이 문서 에는 샤드와 병합 작업 간의 분업과 대상 쿼리의 경우 대상 샤드도 표시됩니다.

executionStats 또는 allPlansExecution 설명 모드를 db.collection.explain() 메서드에 전달하여 더 자세한 설명 출력을 볼 수 있습니다.

다음과의 상호 작용 allowDiskUseByDefault

MongoDB 6.0부터 실행에 100 메가바이트 이상의 메모리가 필요한 파이프라인 단계에서 기본적으로 임시 파일을 디스크에 씁니다. 이러한 임시 파일은 파이프라인 실행 기간 동안 지속되며 인스턴스의 스토리지 공간에 영향을 줄 수 있습니다. MongoDB의 이전 버전에서는 이 동작을 활성화하려면 개별 find 및 aggregate 명령에 { allowDiskUse: true }을 전달해야 합니다.

개별 find 및 aggregate 명령은 다음 방법 중 하나를 통해 allowDiskUseByDefault 매개변수를 재정의할 수 있습니다:

• 1}이 로 설정된 경우 을 사용하여 임시 파일을 디스크에 쓰는 것을 허용합니다.{ allowDiskUse: true } allowDiskUseByDefault false

• 1}이 로 설정된 경우 을 사용하여 임시 파일을 디스크에 쓰는 것을 금지합니다.{ allowDiskUse: false } allowDiskUseByDefault true

프로파일러 로그 메시지 및 진단 로그 메시지에는 메모리 제한으로 인해 집계 단계에서 임시 파일에 데이터를 쓴 경우 usedDisk 표시기가 포함됩니다.

자세한 내용은 집계 파이프라인 제한을 참조하세요.

초기 배치 크기 지정

커서의 초기 배치 크기를 지정하려면 cursor 옵션에 다음 구문을 사용합니다.

cursor: { batchSize: <int> }

예를 들어 다음 집계 작업은 커서의 초기 배치 크기를 0(으)로 지정합니다.

db.orders.aggregate(
                     [
                       { $match: { status: "A" } },
                       { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
                       { $sort: { total: -1 } },
                       { $limit: 2 }
                     ],
                     {
                       cursor: { batchSize: 0 }
                     }
                   )

초기 배치 크기의 크기를 지정하는 { cursor: { batchSize: 0 } } 문서는 비어 있는 첫 번째 배치를 나타냅니다. 이 배치 크기는 중요한 서버 쪽 작업을 수행하지 않고 커서 또는 오류 메시지를 빠르게 반환하는 데 유용합니다.

후속 getMore 작업(초기 배치 이후)에 대한 배치 크기를 지정하려면 getMore 명령을 실행할 때 batchSize 필드를 사용합니다.

mongosh는 반환된 커서를 자동으로 반복하여 결과를 인쇄합니다. mongosh에서 커서를 수동으로 처리하려면 mongosh에서 커서 반복하기를 참조하세요.

데이터 정렬 지정

데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다.

컬렉션 restaurants에는 다음 문서가 있습니다.

db.restaurants.insertMany( [
   { _id: 1, category: "café", status: "A" },
   { _id: 2, category: "cafe", status: "a" },
   { _id: 3, category: "cafE", status: "a" }
] )

다음 집계 작업에는 데이터 정렬 옵션이 포함됩니다.

db.restaurants.aggregate(
   [ { $match: { status: "A" } }, { $group: { _id: "$category", count: { $sum: 1 } } } ],
   { collation: { locale: "fr", strength: 1 } }
);

필드에 대한 설명은 데이터 정렬 문서를 참조하세요.

인덱스 힌트

다음 문서를 사용하여 컬렉션 food를 생성합니다.

db.food.insertMany( [
   { _id: 1, category: "cake", type: "chocolate", qty: 10 },
   { _id: 2, category: "cake", type: "ice cream", qty: 25 },
   { _id: 3, category: "pie", type: "boston cream", qty: 20 },
   { _id: 4, category: "pie", type: "blueberry", qty: 15 }
] )

다음 인덱스를 만듭니다:

db.food.createIndex( { qty: 1, type: 1 } );
db.food.createIndex( { qty: 1, category: 1 } );

다음 집계 작업에는 지정된 인덱스를 강제로 사용하는 hint 옵션이 포함되어 있습니다.

db.food.aggregate(
   [ { $sort: { qty: 1 }}, { $match: { category: "cake", qty: 10  } }, { $sort: { type: -1 } } ],
   { hint: { qty: 1, category: 1 } }
)

[readConcern] 재정의 readConcern

작업에 대한 읽기 고려를 지정하려면 readConcern 옵션을 사용합니다.

$out 또는 $merge 단계는 읽기 고려 "linearizable"과 함께 사용할 수 없습니다. 즉, db.collection.aggregate()에 "linearizable" 읽기 고려를 지정하면 파이프라인에 둘 중 그 어떤 단계도 포함할 수 없습니다.

복제본 세트에 대한 다음 작업은 대부분의 노드에 기록된 것으로 확인된 데이터의 가장 최근 복제본을 읽을 수 있도록 "majority"의 읽기 고려를 지정합니다.

db.restaurants.aggregate(
   [ { $match: { rating: { $lt: 5 } } } ],
   { readConcern: { level: "majority" } }
)

댓글 지정

movies이라는 이름의 collection에는 다음과 같이 형식이 지정된 문서가 포함되어 있습니다.

db.movies.insertOne(
   {
      _id: ObjectId("599b3b54b8ffff5d1cd323d8"),
      title: "Jaws",
      year: 1975,
      imdb: "tt0073195"
   }
)

다음 집계 작업에서는 1995년에 제작한 동영상을 찾고 logs, db.system.profile collection, db.currentOp에 추적 정보를 제공하는 comment 옵션을 포함합니다.

db.movies.aggregate( [ { $match: { year : 1995 } } ], { comment : "match_all_movies_from_1995" } ).pretty()

프로파일링을 활성화한 시스템에서는 아래와 같이 system.profile 컬렉션을 쿼리하여 최근의 모든 유사한 집계를 볼 수 있습니다.

db.system.profile.find( { "command.aggregate": "movies", "command.comment" : "match_all_movies_from_1995" } ).sort( { ts : -1 } ).pretty()

그러면 다음 형식의 프로파일러 결과 집합이 반환됩니다.

{
  "op" : "command",
  "ns" : "video.movies",
  "command" : {
    "aggregate" : "movies",
    "pipeline" : [
      {
        "$match" : {
          "year" : 1995
        }
      }
    ],
    "comment" : "match_all_movies_from_1995",
    "cursor" : {
    },
    "$db" : "video"
  },
  ...
}

애플리케이션은 시스템에서 특정 작업을 더 쉽게 추적하거나 식별할 수 있도록 주석에 임의의 정보를 인코딩할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션은 프로세스 ID, 스레드 ID, 클라이언트 호스트 이름 및 명령을 실행한 사용자를 포함하는 문자열 주석을 첨부할 수 있습니다.

에서 변수 사용 let

명령의 다른 곳에서 액세스할 수 있는 변수를 정의하려면 let 옵션을 사용합니다.

케이크 맛에 대한 판매가 포함된 컬렉션 cakeSales를 생성합니다.

db.cakeSales.insertMany( [
   { _id: 1, flavor: "chocolate", salesTotal: 1580 },
   { _id: 2, flavor: "strawberry", salesTotal: 4350 },
   { _id: 3, flavor: "cherry", salesTotal: 2150 }
] )

다음 예제입니다.

• salesTotal 가 3000보다 큰 케이크( _id 가 2인 케이크)를 검색합니다.

• let에서 targetTotal 변수를 정의하고, $gt에서 $$targetTotal으로 참고됩니다.

db.cakeSales.aggregate(
   [
      { $match: {
         $expr: { $gt: [ "$salesTotal", "$$targetTotal" ] }
      } }
   ],
   { let: { targetTotal: 3000 } }
)