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PHP 라이브러리 매뉴얼

애그리게이션을 통한 데이터 변환

이 페이지의 내용

개요

이 가이드 에서는 MongoDB PHP 라이브러리를 사용하여 집계 작업 을 수행하는 방법을 학습 수 있습니다.

애그리게이션 작업은 MongoDB 컬렉션의 데이터를 처리하고 계산된 결과를 반환합니다. Query API의 일부인 MongoDB 애그리게이션 프레임워크는 데이터 처리 파이프라인 개념을 모델로 합니다. 문서는 하나 이상의 단계를 포함하는 파이프라인에 들어가고, 이 파이프라인은 문서를 애그리게이션된 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 실행

  • 필드 이름 바꾸기

  • 필드 계산

  • 데이터 요약

  • 그룹 값

제한 사항

집계 작업을 수행할 때 다음 제한 사항을 고려합니다.

  • 반환된 문서는 BSON 문서 크기 제한 인 16 메가바이트를 위반할 수 없습니다.

  • 파이프라인 단계의 메모리 제한은 기본값 100 메가바이트입니다. allowDiskUse 옵션을 true 으로 설정하는 옵션 배열 을 만들고 배열 을 MongoDB\Collection::aggregate() 메서드에 전달하여 이 제한을 초과할 수 있습니다.

    중요

    $graphLookup 예외

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

집계 API

PHP 라이브러리는 집계 파이프라인을 생성하기 위해 다음과 같은 API를 제공합니다.

  • 배열 API: 집계 단계를 지정하는 배열을 전달하여 집계 파이프라인을 생성합니다.

  • 애그리게이션 빌더: 팩토리 메서드를 사용하여 애플리케이션 더 유형 안전하고 디버깅할 수 있도록 하는 집계 파이프라인을 만듭니다.

다음 섹션에서는 각 API 설명하고 집계 파이프라인 생성에 대한 예제를 제공합니다.

Array API

집계 수행하려면 다음 코드와 같이 파이프라인 단계가 BSON 문서로 포함된 배열 MongoDB\Collection::aggregate() 메서드에 전달합니다.

$pipeline = [
    ['<stage>' => <parameters>],
    ['<stage>' => <parameters>],
    ...
];
$cursor = $collection->aggregate($pipeline);

이 섹션의 예제에서는 Atlas 샘플 데이터 세트 의 sample_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.

필터 및 그룹 예제

다음 코드 예시 에서는 뉴욕의 각 자치구에 있는 베이커리 수의 개수를 생성합니다. 이를 위해 다음 단계가 포함된 집계 파이프라인 을 사용합니다.

  1. cuisine 필드 에 'Bakery'값이 포함된 문서를 필터하다 하는 $match 단계

  2. $ 그룹 그룹 를 사용하여 일치하는 문서를 borough 필드 별로 그룹화하여 각 고유 값에 대한 문서 수를 누적합니다.

$pipeline = [
    ['$match' => ['cuisine' => 'Bakery']],
    ['$group' => ['_id' => '$borough', 'count' => ['$sum' => 1]]],
];
$cursor = $collection->aggregate($pipeline);
foreach ($cursor as $doc) {
    echo json_encode($doc), PHP_EOL;
}
{"_id":"Brooklyn","count":173}
{"_id":"Queens","count":204}
{"_id":"Bronx","count":71}
{"_id":"Staten Island","count":20}
{"_id":"Missing","count":2}
{"_id":"Manhattan","count":221}

애그리게이션 설명

MongoDB 가 작업을 실행하는 방법에 대한 정보를 보려면 MongoDB 쿼리 플래너에게 설명 을 지시하면 됩니다. MongoDB 는 작업을 설명할 때 실행 계획 과 성능 통계를 반환합니다. 실행 계획은 MongoDB 가 작업을 완료할 수 있는 잠재적인 방법입니다. MongoDB 에 작업 설명을 지시하면 MongoDB 가 실행한 계획과 거부된 실행 계획이 모두 반환됩니다.

집계 작업을 설명하려면 MongoDB\Operation\Aggregate 객체 를 구성하고 데이터베이스, 컬렉션 및 파이프라인 단계를 매개변수로 전달합니다. 그런 다음 MongoDB\Operation\Aggregate 객체 를 MongoDB\Collection::explain() 메서드에 전달합니다.

다음 예시 이전 섹션의 집계 작업을 설명하도록 MongoDB 에 지시합니다.

$pipeline = [
    ['$match' => ['cuisine' => 'Bakery']],
    ['$group' => ['_id' => '$borough', 'count' => ['$sum' => 1]]],
];
$aggregate = new MongoDB\Operation\Aggregate(
    $collection->getDatabaseName(),
    $collection->getCollectionName(),
    $pipeline
);
$result = $collection->explain($aggregate);
echo json_encode($result), PHP_EOL;
{"explainVersion":"2","queryPlanner":{"namespace":"sample_restaurants.restaurants",
"indexFilterSet":false,"parsedQuery":{"cuisine":{"$eq":"Bakery"}},"queryHash":"865F14C3",
"planCacheKey":"D56D6F10","optimizedPipeline":true,"maxIndexedOrSolutionsReached":false,
"maxIndexedAndSolutionsReached":false,"maxScansToExplodeReached":false,"winningPlan":{
... }

집계 빌더

집계 빌더를 사용하여 집계 파이프라인 만들려면 다음 작업을 수행합니다.

  1. 파이프라인 단계를 저장 배열 만듭니다.

  2. 각 단계에 대해 원하는 집계 단계와 동일한 이름을 공유하는 Stage 에서 팩토리 메서드를 호출합니다. 예시 들어 $unwind 단계를 만들려면 Stage::unwind() 메서드를 호출합니다.

  3. Stage 메서드 본문 내에서 Query, Expression 또는 Accumulator 와 같은 다른 빌더 클래스의 메서드를 사용하여 집계 사양을 표현합니다.

다음 코드는 집계 파이프라인 구성을 위한 템플릿을 보여줍니다.

$pipeline = [
    Stage::<factory method>(
        <stage specification>
    ),
    Stage::<factory method>(
        <stage specification>
    ),
    ...
];
$cursor = $collection->aggregate($pipeline);

이 섹션의 예제는 MongoDB Server 매뉴얼에서 발췌한 것입니다. 각 예시 집계 작업을 테스트하기 위해 데이터베이스 에 삽입할 수 있는 샘플 데이터에 대한 링크를 제공합니다.

팁

빌더와의 운영

빌더 사용하여 찾기 및 업데이트 작업과 같은 비애그리게이션 작업을 지원 수 있습니다. 자세한 학습 은 빌더를 사용한 작업 가이드 참조하세요.

필터 및 그룹 예제

이 예시 에서는 서버 매뉴얼의 단계 참조 참조의 개수, 합계 및 평균 계산 섹션에 제공된 샘플 데이터를 사용합니다.$group

다음 코드 예시 2014 연도의 각 날짜의 총 판매 금액, 평균 판매 수량, 판매 횟수를 계산합니다. 이를 위해 다음 단계가 포함된 집계 파이프라인 사용합니다.

  1. 연도가 인 필드 포함된 문서를 필터하다 하는 $match 단계 date 2014

  2. $ 그룹 단계를 통해 문서를 날짜별로 그룹 하고 각 그룹 의 총 판매량, 평균 판매량, 판매량을 계산합니다.

  3. $sort 단계를 사용하여 각 그룹 의 총 판매 금액을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

$pipeline = [
    MongoDB\Builder\Stage::match(
        date: [
            MongoDB\Builder\Query::gte(new MongoDB\BSON\UTCDateTime(new DateTimeImmutable('2014-01-01'))),
            MongoDB\Builder\Query::lt(new MongoDB\BSON\UTCDateTime(new DateTimeImmutable('2015-01-01'))),
        ],
    ),
    MongoDB\Builder\Stage::group(
        _id: MongoDB\Builder\Expression::dateToString(MongoDB\Builder\Expression::dateFieldPath('date'), '%Y-%m-%d'),
        totalSaleAmount: MongoDB\Builder\Accumulator::sum(
            MongoDB\Builder\Expression::multiply(
                MongoDB\Builder\Expression::numberFieldPath('price'),
                MongoDB\Builder\Expression::numberFieldPath('quantity'),
            ),
        ),
        averageQuantity: MongoDB\Builder\Accumulator::avg(
            MongoDB\Builder\Expression::numberFieldPath('quantity'),
        ),
        count: MongoDB\Builder\Accumulator::sum(1),
    ),
    MongoDB\Builder\Stage::sort(
        totalSaleAmount: MongoDB\Builder\Type\Sort::Desc,
    ),
];
$cursor = $collection->aggregate($pipeline);
foreach ($cursor as $doc) {
    echo json_encode($doc), PHP_EOL;
}
{"_id":"2014-04-04","totalSaleAmount":{"$numberDecimal":"200"},"averageQuantity":15,"count":2}
{"_id":"2014-03-15","totalSaleAmount":{"$numberDecimal":"50"},"averageQuantity":10,"count":1}
{"_id":"2014-03-01","totalSaleAmount":{"$numberDecimal":"40"},"averageQuantity":1.5,"count":2}

내장된 배열 풀기 예제

이 예시 서버 매뉴얼의 단계 참조에 있는 $unwind 내장된 배열 풀기 섹션에 제공된 샘플 데이터를 사용합니다.

다음 코드 예시 에서는 판매된 품목을 태그별로 그룹화하고 각 태그를 지정하다 의 총 판매 금액을 계산합니다. 이를 위해 다음 단계가 포함된 집계 파이프라인 사용합니다.

  1. 배열 의 각 요소에 대해 별도의 문서 출력하는$unwind 단계 items

  2. $unwind 단계를 통해 items.tags 배열의 각 요소에 대해 별도의 문서 출력합니다.

  3. $ 그룹 단계를 통해 태그를 지정하다 값을 기준으로 문서를 그룹 하고 각 태그를 지정하다 있는 품목의 총 판매 금액을 계산합니다.

$pipeline = [
    MongoDB\Builder\Stage::unwind(MongoDB\Builder\Expression::arrayFieldPath('items')),
    MongoDB\Builder\Stage::unwind(MongoDB\Builder\Expression::arrayFieldPath('items.tags')),
    MongoDB\Builder\Stage::group(
        _id: MongoDB\Builder\Expression::fieldPath('items.tags'),
        totalSalesAmount: MongoDB\Builder\Accumulator::sum(
            MongoDB\Builder\Expression::multiply(
                MongoDB\Builder\Expression::numberFieldPath('items.price'),
                MongoDB\Builder\Expression::numberFieldPath('items.quantity'),
            ),
        ),
    ),
];
$cursor = $collection->aggregate($pipeline);
foreach ($cursor as $doc) {
    echo json_encode($doc), PHP_EOL;
}
{"_id":"office","totalSalesAmount":{"$numberDecimal":"1019.60"}}
{"_id":"school","totalSalesAmount":{"$numberDecimal":"104.85"}}
{"_id":"stationary","totalSalesAmount":{"$numberDecimal":"264.45"}}
{"_id":"electronics","totalSalesAmount":{"$numberDecimal":"800.00"}}
{"_id":"writing","totalSalesAmount":{"$numberDecimal":"60.00"}}

단일 동등성 조인 예제

이 예시 서버 매뉴얼의 단계 참조에 있는 $lookup을 사용하여 단일 동등성 조인 수행 섹션에 제공된 샘플 데이터를 사용합니다.$lookup

다음 코드 예시 orders 컬렉션 의 item 필드 와 inventory 컬렉션 의 sku 필드 사용하여 orders 컬렉션 의 문서를 inventory 컬렉션 의 문서와 조인합니다.

이를 위해 이 예시 데이터를 조회 할 컬렉션 과 로컬 및 외부 필드 이름을 지정하는 $lookup 단계가 포함된 집계 파이프라인 사용합니다.

$pipeline = [
    MongoDB\Builder\Stage::lookup(
        from: 'inventory',
        localField: 'item',
        foreignField: 'sku',
        as: 'inventory_docs',
    ),
];
/* Performs the aggregation on the orders collection */
$cursor = $collection->aggregate($pipeline);
foreach ($cursor as $doc) {
    echo json_encode($doc), PHP_EOL;
}
{"_id":1,"item":"almonds","price":12,"quantity":2,"inventory_docs":[{"_id":1,"sku":"almonds","description":"product 1","instock":120}]}
{"_id":2,"item":"pecans","price":20,"quantity":1,"inventory_docs":[{"_id":4,"sku":"pecans","description":"product 4","instock":70}]}
{"_id":3,"inventory_docs":[{"_id":5,"sku":null,"description":"Incomplete"},{"_id":6}]}

추가 정보

MongoDB PHP 라이브러리를 사용하여 복잡한 집계 파이프라인을 생성하는 튜토리얼을 보려면 MongoDB 개발자 센터에서 바닐라 PHP 및 MongoDB 를 사용한 복잡한 집계 파이프 라인을 참조하세요.

집계 빌더를 사용하여 구축된 집계 파이프라인의 더 많은 예제를 보려면 GitHub의 PHP 라이브러리 소스 코드 에서 단계 클래스 테스트 제품군 을 참조하세요.

MongoDB Server 매뉴얼

이 가이드 에서 설명하는 주제에 대해 학습 보려면 MongoDB Server 매뉴얼의 다음 페이지를 참조하세요.

Atlas Search 및 Vector Search

Atlas Search 기능 사용하여 전체 텍스트 검색을 수행할 수 있습니다. 자세히 학습 Atlas Search 가이드 참조하세요.

Atlas Vector Search 기능 사용하여 벡터 임베딩에 대한 유사성 검색을 수행할 수 있습니다. 자세히 학습 Atlas Vector Search 가이드 참조하세요.

API 문서

이 가이드 에서 설명하는 메서드에 대해 학습 보려면 다음 API 설명서를 참조하세요.

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