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집계 파이프라인 단계

$facet (집계)

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 호환성
  • 구문
  • 고려 사항
  • 행동
  • 예시

정의

$facet

버전 3.4에 새로 추가되었습니다.

동일한 입력 문서 세트에 대해 단일 단계에서 여러 개의 집계 파이프라인을 처리합니다. 각 하위 파이프라인에는 출력 문서에 자체 필드가 있으며, 여기서 결과는 문서 배열로 저장됩니다.

$facet 단계를 사용하면 단일 집계 단계 내에서 여러 차원 또는 패싯의 데이터를 특성화하는 다면적 집계를 생성할 수 있습니다. 다면적 패싯 집계는 데이터 탐색 및 분석을 안내하는 여러 필터와 분류를 제공합니다. 소매업체는 일반적으로 패싯을 사용하여 제품 가격, 제조업체, 크기 등에 대한 필터를 만들어 검색 결과의 범위를 좁힙니다.

입력 문서는 한 번만 $facet 단계로 전달됩니다. $facet를 사용하면 입력 문서를 여러 번 검색할 필요 없이 동일한 입력 문서 집합에 대해 다양한 집계를 얻을 수 있습니다.

호환성

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 $facet 사용할 수 있습니다.

  • MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스

구문

$facet 단계의 형식은 다음과 같습니다.

{ $facet:
    {
      <outputField1>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
      <outputField2>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
      ...
    }
}

지정된 파이프라인 각각의 출력 필드 이름을 지정합니다.

고려 사항

$facet의 각 단계가 실행될 때마다 결과 문서는 100메가바이트로 제한됩니다. $facet은 디스크로 유출될 수 없으므로 allowDiskUse 플래그는 100메가바이트 크기 제한에 영향을 주지 않습니다.

최종 출력 문서에는 16메가바이트 BSON 문서 크기 제한이 적용됩니다. 16메가바이트를 초과하면 집계에서 오류가 발생합니다.

팁

다음도 참조하세요.

집계 파이프라인 제한

행동

패싯과 관련된 집계 단계에서는 수신 문서를 분류하고 그룹화합니다. 다양한 $facet 하위 파이프라인의 <stage>에 다음과 같은 패싯 관련 단계를 지정해 다면적 집계를 수행할 수 있습니다.

다른 집계 단계도 $facet과 함께 사용할 수 있지만 다음과 같은 예외가 있습니다.

$facet 내의 각 하위 파이프라인에는 정확히 동일한 입력 문서 집합이 전달됩니다. 이러한 하위 파이프라인은 서로 완전히 독립적이며 각 하위 파이프라인의 문서 배열 출력은 출력 문서의 별도 필드에 저장됩니다. 한 하위 파이프라인의 출력은 동일한 $facet 단계 내에서 다른 하위 파이프라인의 입력으로 사용할 수 없습니다. 추가 집계가 필요한 경우 $facet 뒤에 단계를 추가하고 원하는 하위 파이프라인 출력의 필드 이름 <outputField>를 지정합니다.

인덱스 사용하기

파이프라인 순서에 따라 $facet 단계에서 인덱스를 사용하는 방식이 결정됩니다.

  • $facet 단계가 파이프라인의 첫 번째 단계인 경우 이 단계에서는 COLLSCAN을 수행합니다. $facet 단계가 파이프라인의 첫 번째 단계인 경우에는 인덱스를 사용하지 않습니다.

  • $facet 단계가 파이프라인의 후반부에 있고 이전 단계에서 인덱스를 사용한 경우, 실행 중에 $facet은 COLLSCAN을 트리거하지 않습니다.

예를 들어 $facet 단계 앞에 오는 $match 또는 $sort 단계는 인덱스를 사용할 수 있으며 $facet은 COLLSCAN을 트리거하지 않습니다.

최적화 제안 사항은 집계 파이프라인 최적화를 참조하세요.

예시

재고가 다음 artwork 컬렉션에 저장된 온라인 스토어를 가정해 보겠습니다.

{ "_id" : 1, "title" : "The Pillars of Society", "artist" : "Grosz", "year" : 1926,
  "price" : NumberDecimal("199.99"),
  "tags" : [ "painting", "satire", "Expressionism", "caricature" ] }
{ "_id" : 2, "title" : "Melancholy III", "artist" : "Munch", "year" : 1902,
  "price" : NumberDecimal("280.00"),
  "tags" : [ "woodcut", "Expressionism" ] }
{ "_id" : 3, "title" : "Dancer", "artist" : "Miro", "year" : 1925,
  "price" : NumberDecimal("76.04"),
  "tags" : [ "oil", "Surrealism", "painting" ] }
{ "_id" : 4, "title" : "The Great Wave off Kanagawa", "artist" : "Hokusai",
  "price" : NumberDecimal("167.30"),
  "tags" : [ "woodblock", "ukiyo-e" ] }
{ "_id" : 5, "title" : "The Persistence of Memory", "artist" : "Dali", "year" : 1931,
  "price" : NumberDecimal("483.00"),
  "tags" : [ "Surrealism", "painting", "oil" ] }
{ "_id" : 6, "title" : "Composition VII", "artist" : "Kandinsky", "year" : 1913,
  "price" : NumberDecimal("385.00"),
  "tags" : [ "oil", "painting", "abstract" ] }
{ "_id" : 7, "title" : "The Scream", "artist" : "Munch", "year" : 1893,
  "tags" : [ "Expressionism", "painting", "oil" ] }
{ "_id" : 8, "title" : "Blue Flower", "artist" : "O'Keefe", "year" : 1918,
  "price" : NumberDecimal("118.42"),
  "tags" : [ "abstract", "painting" ] }

다음 작업은 MongoDB의 패싯 기능을 사용하여 태그, 가격, 생성 연도 등 여러 차원으로 분류된 스토어 인벤토리를 고객에게 제공합니다. 이 $facet 단계에는 $sortByCount, $bucket, 또는 $bucketAuto를 사용하여 이 멀티 패싯 집계를 수행하는 세 개의 하위 파이프라인이 있습니다. artwork의 입력 문서는 작업 시작 시 데이터베이스에서 단 한 번만 가져옵니다.

db.artwork.aggregate( [
  {
    $facet: {
      "categorizedByTags": [
        { $unwind: "$tags" },
        { $sortByCount: "$tags" }
      ],
      "categorizedByPrice": [
        // Filter out documents without a price e.g., _id: 7
        { $match: { price: { $exists: 1 } } },
        {
          $bucket: {
            groupBy: "$price",
            boundaries: [  0, 150, 200, 300, 400 ],
            default: "Other",
            output: {
              "count": { $sum: 1 },
              "titles": { $push: "$title" }
            }
          }
        }
      ],
      "categorizedByYears(Auto)": [
        {
          $bucketAuto: {
            groupBy: "$year",
            buckets: 4
          }
        }
      ]
    }
  }
])

연산은 다음 문서를 반환합니다.

{
  "categorizedByYears(Auto)" : [
    // First bucket includes the document without a year, e.g., _id: 4
    { "_id" : { "min" : null, "max" : 1902 }, "count" : 2 },
    { "_id" : { "min" : 1902, "max" : 1918 }, "count" : 2 },
    { "_id" : { "min" : 1918, "max" : 1926 }, "count" : 2 },
    { "_id" : { "min" : 1926, "max" : 1931 }, "count" : 2 }
  ],
  "categorizedByPrice" : [
    {
      "_id" : 0,
      "count" : 2,
      "titles" : [
        "Dancer",
        "Blue Flower"
      ]
    },
    {
      "_id" : 150,
      "count" : 2,
      "titles" : [
        "The Pillars of Society",
        "The Great Wave off Kanagawa"
      ]
    },
    {
      "_id" : 200,
      "count" : 1,
      "titles" : [
        "Melancholy III"
      ]
    },
    {
      "_id" : 300,
      "count" : 1,
      "titles" : [
        "Composition VII"
      ]
    },
    {
      // Includes document price outside of bucket boundaries, e.g., _id: 5
      "_id" : "Other",
      "count" : 1,
      "titles" : [
        "The Persistence of Memory"
      ]
    }
  ],
  "categorizedByTags" : [
    { "_id" : "painting", "count" : 6 },
    { "_id" : "oil", "count" : 4 },
    { "_id" : "Expressionism", "count" : 3 },
    { "_id" : "Surrealism", "count" : 2 },
    { "_id" : "abstract", "count" : 2 },
    { "_id" : "woodblock", "count" : 1 },
    { "_id" : "woodcut", "count" : 1 },
    { "_id" : "ukiyo-e", "count" : 1 },
    { "_id" : "satire", "count" : 1 },
    { "_id" : "caricature", "count" : 1 }
  ]
}

돌아가기

$currentOp

다음

$geoNear