Docs Menu
Docs Home
/
MongoDB 매뉴얼
/
집계 작업
/
참조
/
단계

$unwind (집계)

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 호환성
  • 구문
  • 동작
  • 예시
  • 추가 리소스

정의

$unwind

입력 문서에서 배열 필드를 분해해 각 요소에 대한 문서를 출력합니다. 각 출력 문서는 배열 필드의 값이 요소로 대체된 입력 문서입니다.

호환성

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 $unwind 사용할 수 있습니다.

  • MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스

  • MongoDB Enterprise: MongoDB의 구독 기반 자체 관리 버전

  • MongoDB Community: MongoDB의 소스 사용 가능 무료 자체 관리 버전

구문

필드 경로 피연산자 또는 문서 피연산자를 전달하여 배열 필드를 해제할 수 있습니다.

필드 경로 피연산자

배열 필드 경로를 $unwind로 전달할 수 있습니다. 이 구문을 사용할 때 $unwind는 필드 값이 null이거나 누락되었거나 빈 배열인 경우 문서를 출력하지 않습니다.

{ $unwind: <field path> }

필드 경로를 지정할 때 필드 이름 앞에 달러 기호 $를 붙이고 따옴표로 묶습니다.

옵션이 있는 문서 피연산자

$unwind에 문서를 전달하여 다양한 동작 옵션을 지정할 수 있습니다.

{
  $unwind:
    {
      path: <field path>,
      includeArrayIndex: <string>,
      preserveNullAndEmptyArrays: <boolean>
    }
}
필드
유형
설명
문자열

배열 필드의 필드 경로입니다. 필드 경로를 지정하려면 필드 이름 앞에 달러 기호 $를 붙이고 따옴표로 묶습니다.

문자열

선택 사항. 요소의 배열 인덱스를 저장할 새 필드의 이름입니다. 이름은 달러 기호 $로 시작할 수 없습니다.

부울

선택 사항.

  • true인 경우 path가 null, 누락되었거나 빈 배열이면 $unwind는 문서를 출력합니다.

  • false인 경우 path가 null, 누락되었거나 빈 배열이면 $unwind는 문서를 출력하지 않습니다.

기본값은 false입니다.

동작

Non-Array Field Path(비배열 필드 경로)

  • 피연산자가 배열로 해석되지 않지만 누락되지 않았거나 null 또는 빈 배열인 경우 $unwind는 피연산자를 단일 요소 배열로 취급합니다.

  • 피연산자가 null이거나, 누락되었거나, 빈 배열 $unwind 인 경우 preserveNullAndEmptyArray 옵션에 설정된 동작을 따릅니다.

누락된 필드

입력 문서에 존재하지 않는 필드의 경로를 지정하거나 필드가 빈 배열인 경우 $unwind는 기본적으로 입력 문서를 무시하고 해당 입력 문서에 대한 문서를 출력하지 않습니다.

배열 필드가 누락되었거나, 널 또는 빈 배열이 있는 문서를 출력하려면 preserveNullAndEmptyArrays 옵션을 사용합니다.

예시

배열 Unwind

mongosh에서 다음 문서를 사용하여 inventory 라는 이름의 샘플 컬렉션을 만듭니다.

db.inventory.insertOne({ "_id" : 1, "item" : "ABC1", sizes: [ "S", "M", "L"] })

다음 집계는 $unwind 단계를 사용하여 sizes 배열의 각 요소에 대한 문서를 출력합니다.

db.inventory.aggregate( [ { $unwind : "$sizes" } ] )

이 연산은 다음과 같은 결과를 반환합니다.

{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC1", "sizes" : "L" }

각 문서는 이제 원래 sizes 배열의 값을 보유하는 sizes 필드의 값을 제외하고 입력 문서와 동일합니다.

누락되었거나 배열이 아닌 값

clothing 컬렉션을 살펴봅시다.

db.clothing.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "Shirt", "sizes": [ "S", "M", "L"] },
  { "_id" : 2, "item" : "Shorts", "sizes" : [ ] },
  { "_id" : 3, "item" : "Hat", "sizes": "M" },
  { "_id" : 4, "item" : "Gloves" },
  { "_id" : 5, "item" : "Scarf", "sizes" : null }
])

$unwind는 sizes 필드를 단일 요소 배열로 취급합니다.

  • 필드가 존재합니다,

  • 값은 null이 아니며

  • 값은 빈 배열이 아닙니다.

$unwind를 사용하여 sizes 배열을 확장합니다.

db.clothing.aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes" } } ] )

$unwind 작업은 다음을 반환합니다.

{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'S' },
{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'M' },
{ _id: 1, item: 'Shirt', sizes: 'L' },
{ _id: 3, item: 'Hat', sizes: 'M' }

  • 문서 "_id": 1에서 sizes 는 채워진 배열입니다. $unwind는 sizes 필드에 있는 각 요소에 대한 문서를 반환합니다.

  • 문서 "_id": 3에서 sizes는 단일 요소 배열로 해석됩니다.

  • sizes 필드를 단일 요소 배열로 축소할 수 없기 때문에 문서 "_id": 2, "_id": 4 및 "_id": 5은 아무 것도 반환하지 않습니다.

참고

{ path: <FIELD> } 구문은 선택 사항입니다. 다음 $unwind 작업은 동일합니다.

db.clothing.aggregate( [ { $unwind: "$sizes" } ] )
db.clothing.aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes" } } ] )

preserveNullAndEmptyArrays 개인정보 정책에 includeArrayIndex

preserveNullAndEmptyArrays 및 includeArrayIndex 예시에서는 다음 컬렉션을 사용합니다.

db.inventory2.insertMany([
   { "_id" : 1, "item" : "ABC", price: NumberDecimal("80"), "sizes": [ "S", "M", "L"] },
   { "_id" : 2, "item" : "EFG", price: NumberDecimal("120"), "sizes" : [ ] },
   { "_id" : 3, "item" : "IJK", price: NumberDecimal("160"), "sizes": "M" },
   { "_id" : 4, "item" : "LMN" , price: NumberDecimal("10") },
   { "_id" : 5, "item" : "XYZ", price: NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
])

preserveNullAndEmptyArrays

다음 $unwind 작업은 preserveNullAndEmptyArrays 옵션을 사용하여 sizes 필드가 null이거나, 누락되었거나, 빈 배열인 문서를 포함합니다.

db.inventory2.aggregate( [
   { $unwind: { path: "$sizes", preserveNullAndEmptyArrays: true } }
] )

출력에는 sizes 필드가 null이거나 누락되었거나 빈 배열인 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L" }
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", "price" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "LMN", "price" : NumberDecimal("10") }
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "price" : NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }

includeArrayIndex

다음 $unwind 연산은 includeArrayIndex 옵션을 사용하여 출력에 배열 인덱스를 포함합니다.

db.inventory2.aggregate( [
  {
    $unwind:
      {
        path: "$sizes",
        includeArrayIndex: "arrayIndex"
      }
   }])

이 작업은 sizes 배열을 해제하고 새 arrayIndex 필드에 배열 색인을 포함합니다. sizes 필드가 채워진 배열로 확인되지 않지만 누락되거나 null이거나 빈 배열인 경우 arrayIndex 필드는 null입니다.

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S", "arrayIndex" : NumberLong(0) }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M", "arrayIndex" : NumberLong(1) }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L", "arrayIndex" : NumberLong(2) }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M", "arrayIndex" : null }

Unwound 값으로 그룹화

mongosh에서 다음 문서를 사용하여 inventory2라는 이름의 샘플 컬렉션을 만듭니다.

db.inventory2.insertMany([
  { "_id" : 1, "item" : "ABC", price: NumberDecimal("80"), "sizes": [ "S", "M", "L"] },
  { "_id" : 2, "item" : "EFG", price: NumberDecimal("120"), "sizes" : [ ] },
  { "_id" : 3, "item" : "IJK", price: NumberDecimal("160"), "sizes": "M" },
  { "_id" : 4, "item" : "LMN" , price: NumberDecimal("10") },
  { "_id" : 5, "item" : "XYZ", price: NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
])

다음 파이프라인은 sizes 배열을 해제하고 해제된 크기 값을 기준으로 결과 문서를 그룹화합니다.

db.inventory2.aggregate( [
   // First Stage
   {
     $unwind: { path: "$sizes", preserveNullAndEmptyArrays: true }
   },
   // Second Stage
   {
     $group:
       {
         _id: "$sizes",
         averagePrice: { $avg: "$price" }
       }
   },
   // Third Stage
   {
     $sort: { "averagePrice": -1 }
   }
] )
첫 번째 단계:

$unwind 단계는 sizes 배열의 각 요소에 대해 새 문서를 출력합니다. 이 단계에서는 preserveNullAndEmptyArrays 옵션을 사용하여 sizes 필드가 누락되었거나, null이거나, 빈 배열이 있는 문서를 출력에 포함합니다. 이 단계에서는 아래 문서를 다음 단계로 전달합니다.

{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "price" : NumberDecimal("80"), "sizes" : "L" }
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", "price" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "price" : NumberDecimal("160"), "sizes" : "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "LMN", "price" : NumberDecimal("10") }
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "price" : NumberDecimal("5.75"), "sizes" : null }
두 번째 단계:

$group 단계에서는 sizes만큼 문서를 그룹화하고 각 크기의 평균 가격을 계산합니다. 이 단계에서는 다음 문서를 다음 단계로 전달합니다.

{ "_id" : "S", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "L", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "M", "averagePrice" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : null, "averagePrice" : NumberDecimal("45.25") }
세 번째 단계:

$sort 단계에서는 문서를 내림차순으로 averagePrice씩 정렬합니다. 이 연산은 다음과 같은 결과를 반환합니다.

{ "_id" : "M", "averagePrice" : NumberDecimal("120") }
{ "_id" : "L", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : "S", "averagePrice" : NumberDecimal("80") }
{ "_id" : null, "averagePrice" : NumberDecimal("45.25") }

팁

다음도 참조하세요.

임베디드 배열 풀기

mongosh에서 다음 문서를 사용하여 sales라는 이름의 샘플 컬렉션을 만듭니다.

db.sales.insertMany([
  {
    _id: "1",
    "items" : [
     {
      "name" : "pens",
      "tags" : [ "writing", "office", "school", "stationary" ],
      "price" : NumberDecimal("12.00"),
      "quantity" : NumberInt("5")
     },
     {
      "name" : "envelopes",
      "tags" : [ "stationary", "office" ],
      "price" : NumberDecimal("19.95"),
      "quantity" : NumberInt("8")
     }
    ]
  },
  {
    _id: "2",
    "items" : [
     {
      "name" : "laptop",
      "tags" : [ "office", "electronics" ],
      "price" : NumberDecimal("800.00"),
      "quantity" : NumberInt("1")
     },
     {
      "name" : "notepad",
      "tags" : [ "stationary", "school" ],
      "price" : NumberDecimal("14.95"),
      "quantity" : NumberInt("3")
     }
    ]
  }
])

다음 작업은 태그별로 판매된 품목을 그룹화하고 각 태그당 총 판매량을 계산합니다.

db.sales.aggregate([
  // First Stage
  { $unwind: "$items" },
  // Second Stage
  { $unwind: "$items.tags" },
  // Third Stage
  {
    $group:
      {
        _id: "$items.tags",
        totalSalesAmount:
          {
            $sum: { $multiply: [ "$items.price", "$items.quantity" ] }
          }
      }
  }
])
첫 번째 단계

첫 번째 $unwind 단계는 items 배열의 각 요소에 맞게 새 문서를 출력합니다.

{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : [ "writing", "office", "school", "stationary" ], "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : [ "stationary", "office" ], "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : [ "office", "electronics" ], "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : [ "stationary", "school" ], "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
두 번째 단계

두 번째 $unwind 단계에서는 items.tags 배열의 각 요소에 대해 새 문서를 출력합니다.

{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "writing", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "school", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "pens", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("12.00"), "quantity" : 5 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "1", "items" : { "name" : "envelopes", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("19.95"), "quantity" : 8 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : "office", "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "laptop", "tags" : "electronics", "price" : NumberDecimal("800.00"), "quantity" : 1 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : "stationary", "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
{ "_id" : "2", "items" : { "name" : "notepad", "tags" : "school", "price" : NumberDecimal("14.95"), "quantity" : 3 } }
세 번째 단계

$group 단계에서는 문서를 태그별로 그룹화하고 각 태그가 있는 항목의 총 판매 금액을 계산합니다.

{ "_id" : "writing", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("60.00") }
{ "_id" : "stationary", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("264.45") }
{ "_id" : "electronics", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("800.00") }
{ "_id" : "school", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("104.85") }
{ "_id" : "office", "totalSalesAmount" : NumberDecimal("1019.60") }

팁

다음도 참조하세요.

추가 리소스

돌아가기

$unset

다음

$vectorSearch