Docs Menu
Docs Home
/
MongoDB 매뉴얼
/
참조
/
연산자
/
집계 파이프라인 단계

$unionWith (집계)

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 구문
  • 고려 사항
  • 중복 결과
  • $unionWith 샤드 컬렉션
  • 데이터 정렬
  • Atlas Search 지원
  • 제한 사항
  • 예시
  • Union of Yearly Data Collections에서 판매 보고서 만들기
  • 보고서 1: 연도별, 스토어 및 품목별 모든 판매량
  • 보고서 2: 품목별 매출 애그리게이션
  • 지정된 문서로 유니온 만들기

정의

$unionWith

두 개의 집계를 단일 결과 집합으로 결합합니다. $unionWith은 결합된 결과 세트(중복 항목 포함)를 다음 단계로 출력합니다.

결합된 결과 집합 문서가 출력되는 순서는 지정되지 않습니다.

구문

$unionWith 단계에는 다음과 같은 구문이 있습니다.

{ $unionWith: { coll: "<collection>", pipeline: [ <stage1>, ... ] } }

처리하지 않고 지정된 collection의 모든 문서를 포함하려면 간단한 양식을 사용할 수 있습니다.

{ $unionWith: "<collection>" }  // Include all documents from the specified collection

$unionWith 단계에서는 다음 필드가 있는 문서를 사용합니다.

필드
필요성
설명

coll

pipeline이 생략된 경우 필수입니다. 그렇지 않은 경우 선택 사항입니다.

결과 설정하다 에 포함하려는 파이프라인 결과가 있는 컬렉션 또는 뷰입니다.

coll 필드를 생략하는 경우 첫 번째 단계가 $documents인 pipeline 필드를 지정해야 합니다.

파이프라인

coll이 생략된 경우 필수입니다. 그렇지 않은 경우 선택 사항입니다.

입력 문서에 적용할 집계 파이프라인입니다.

  • coll을 지정하면 파이프라인은 coll의 문서에 적용됩니다.

  • coll을 생략하면 파이프라인 라인이 파이프라인의 단계에 있는 문서에 $documents 적용됩니다. 예시 는 지정된 문서로 유니온 만들기를 참조하세요.

파이프라인 은 및 단계를 $out 포함할 $merge 수 없습니다. v 부터6.0 pipeline 는 파이프라인 내부의 첫 번째 $search 단계로 Atlas Search 단계를 포함할 수 있습니다. 학습 보려면 Atlas Search 지원을 참조하세요.

$unionWith 작업은 다음 SQL 문에 해당합니다.

SELECT *
FROM Collection1
WHERE ...
UNION ALL
SELECT *
FROM Collection2
WHERE ...

고려 사항

중복 결과

이전 단계와 $unionWith 단계의 결과를 합친 결과에는 중복이 포함될 수 있습니다.

예를 들어 suppliers collection과 warehouses collection을 만듭니다.

db.suppliers.insertMany([
  { _id: 1, supplier: "Aardvark and Sons", state: "Texas" },
  { _id: 2, supplier: "Bears Run Amok.", state: "Colorado"},
  { _id: 3, supplier: "Squid Mark Inc. ", state: "Rhode Island" },
])
db.warehouses.insertMany([
  { _id: 1, warehouse: "A", region: "West", state: "California" },
  { _id: 2, warehouse: "B", region: "Central", state: "Colorado"},
  { _id: 3, warehouse: "C", region: "East", state: "Florida" },
])

다음 집계는 suppliers 및 warehouse collection의 state 필드 프로젝션 결과를 결합합니다.

db.suppliers.aggregate([
   { $project: { state: 1, _id: 0 } },
   { $unionWith: { coll: "warehouses", pipeline: [ { $project: { state: 1, _id: 0 } } ]} }
])

결과 집합에 중복된 항목이 포함되어 있는 경우.

{ "state" : "Texas" }
{ "state" : "Colorado" }
{ "state" : "Rhode Island" }
{ "state" : "California" }
{ "state" : "Colorado" }
{ "state" : "Florida" }

중복 항목을 제거하려면 $group 단계를 포함하여 state 필드별로 그룹화할 수 있습니다.

db.suppliers.aggregate([
   { $project: { state: 1, _id: 0 } },
   { $unionWith: { coll: "warehouses", pipeline: [ { $project: { state: 1, _id: 0 } } ]} },
   { $group: { _id: "$state" } }
])

집합에 더 이상 중복된 항목이 포함되지 않는 경우.

 { "_id" : "California" }
 { "_id" : "Texas" }
 { "_id" : "Florida" }
 { "_id" : "Colorado" }
 { "_id" : "Rhode Island" }

$unionWith 샤드 컬렉션

$unionWith 단계가 $lookup 파이프라인의 일부인 경우 $unionWith coll을 샤드할 수 없습니다. 예를 들어 다음 집계 작업에서는 inventory_q1 컬렉션을 샤드할 수 없습니다.

db.suppliers.aggregate([
   {
      $lookup: {
         from: "warehouses",
         let: { order_item: "$item", order_qty: "$ordered" },
         pipeline: [
            ...
            { $unionWith: { coll: "inventory_q1", pipeline: [ ... ] } },
            ...
         ],
         as: "stockdata"
      }
   }
])

데이터 정렬

db.collection.aggregate() 에 데이터 정렬이 포함된 경우 다른 데이터 정렬은 무시하고 해당 데이터 정렬이 작업에 사용됩니다.

db.collection.aggregate()에 데이터 정렬이 포함되어 있지 않은 경우 db.collection.aggregate() 메서드는 db.collection.aggregate() 이(가) 실행되는 최상위 collection/view에 대해 데이터 정렬을 사용합니다.

  • unionWith coll collection인 경우 해당 콜레이션은 무시됩니다.

  • $unionWith coll이 보기인 경우 해당 컬렉션의 데이터 정렬은 최상위 컬렉션/보기의 데이터 정렬과 일치해야 합니다. 그렇지 않으면 작동 오류가 발생합니다.

Atlas Search 지원

MongoDB 6.0부터 $unionWith 파이프라인에서 Atlas Search $search 또는 $searchMeta 단계를 지정하여 Atlas 클러스터에서 컬렉션을 검색할 수 있습니다. $search 또는 $searchMeta 단계는 $unionWith 파이프라인 내의 첫 번째 단계여야 합니다.

[{
  "$unionWith": {
    "coll": <collection-name>,
    "pipeline": [{
      "$search": {
        "<operator>": {
          <operator-specification>
        }
      },
      ...
    }]
  }
}]
[{
  "$unionWith": {
    "coll": <collection-name>,
    "pipeline": [{
      "$searchMeta": {
        "<collector>": {
          <collector-specification>
        }
      },
      ...
    }]
  }
}]

$search를 사용한 $unionWith의 예시를 보려면 Atlas Search 튜토리얼 $unionWith를 사용하여 Atlas Search $search 쿼리 실행하기를 참조하세요.

제한 사항

제한 사항
설명

트랜잭션

집계 파이프라인 은 트랜잭션 내에서 를 사용할 $unionWith 수 없습니다.

샤딩된 Collection

단계가 $lookup $unionWith 파이프라인 의 일부인 경우 $ 샤딩된 coll 을 샤딩할 수 없습니다.

$out

$unionWith 파이프라인 은 단계를 $out 포함할 수 없습니다.

$merge

$unionWith 파이프라인 은 단계를 $merge 포함할 수 없습니다.

예시

Union of Yearly Data Collections에서 판매 보고서 만들기

다음 예시에서는 $unionWith 단계를 사용하여 collection을 결합하고 여러 컬렉션의 결과를 반환합니다. 이 예시에서 각 collection에는 1년간의 판매 데이터가 포함되어 있습니다.

샘플 데이터 채우기

  1. 다음 문서로 sales_2017 컬렉션을 생성합니다.

    db.sales_2017.insertMany( [
      { store: "General Store", item: "Chocolates", quantity: 150 },
      { store: "ShopMart", item: "Chocolates", quantity: 50 },
      { store: "General Store", item: "Cookies", quantity: 100 },
      { store: "ShopMart", item: "Cookies", quantity: 120 },
      { store: "General Store", item: "Pie", quantity: 10 },
      { store: "ShopMart", item: "Pie", quantity: 5 }
    ] )

  2. 다음 문서로 sales_2018 컬렉션을 생성합니다.

    db.sales_2018.insertMany( [
      { store: "General Store", item: "Cheese", quantity: 30 },
      { store: "ShopMart", item: "Cheese", quantity: 50 },
      { store: "General Store", item: "Chocolates", quantity: 125 },
      { store: "ShopMart", item: "Chocolates", quantity: 150 },
      { store: "General Store", item: "Cookies", quantity: 200 },
      { store: "ShopMart", item: "Cookies", quantity: 100 },
      { store: "ShopMart", item: "Nuts", quantity: 100 },
      { store: "General Store", item: "Pie", quantity: 30 },
      { store: "ShopMart", item: "Pie", quantity: 25 }
    ] )

  3. 다음 문서로 sales_2019 컬렉션을 생성합니다.

    db.sales_2019.insertMany( [
      { store: "General Store", item: "Cheese", quantity: 50 },
      { store: "ShopMart", item: "Cheese", quantity: 20 },
      { store: "General Store", item: "Chocolates", quantity: 125 },
      { store: "ShopMart", item: "Chocolates", quantity: 150 },
      { store: "General Store", item: "Cookies", quantity: 200 },
      { store: "ShopMart", item: "Cookies", quantity: 100 },
      { store: "General Store", item: "Nuts", quantity: 80 },
      { store: "ShopMart", item: "Nuts", quantity: 30 },
      { store: "General Store", item: "Pie", quantity: 50 },
      { store: "ShopMart", item: "Pie", quantity: 75 }
    ] )

  4. 다음 문서로 sales_2020 컬렉션을 생성합니다.

    db.sales_2020.insertMany( [
      { store: "General Store", item: "Cheese", quantity: 100, },
      { store: "ShopMart", item: "Cheese", quantity: 100},
      { store: "General Store", item: "Chocolates", quantity: 200 },
      { store: "ShopMart", item: "Chocolates", quantity: 300 },
      { store: "General Store", item: "Cookies", quantity: 500 },
      { store: "ShopMart", item: "Cookies", quantity: 400 },
      { store: "General Store", item: "Nuts", quantity: 100 },
      { store: "ShopMart", item: "Nuts", quantity: 200 },
      { store: "General Store", item: "Pie", quantity: 100 },
      { store: "ShopMart", item: "Pie", quantity: 100 }
    ] )

보고서 1: 연도별, 스토어 및 품목별 모든 판매량

다음 집계는 분기별 및 매장별 모든 매출을 나열하는 연간 매출 보고서를 생성합니다. 파이프라인은 $unionWith을 사용하여 모두의 컬렉션의 문서를 결합합니다.

db.sales_2017.aggregate( [
   { $set: { _id: "2017" } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2018", pipeline: [ { $set: { _id: "2018" } } ] } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2019", pipeline: [ { $set: { _id: "2019" } } ] } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2020", pipeline: [ { $set: { _id: "2020" } } ] } },
   { $sort: { _id: 1, store: 1, item: 1 } }
] )

특히 집계 파이프라인은 다음을 사용합니다.

  • 연도를 포함하도록 _id 필드를 업데이트하는 $set 단계.

  • 4개의 컬렉션에서 모든 문서를 결합하는 일련의 $unionWith 단계로, 각 컬렉션은 해당 문서의 $set 단계도 사용합니다.

  • _id(연도),store 및 item 를 기준으로 정렬하는 $sort단계.

파이프라인 출력:

{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 10 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 120 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 5 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 125 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 25 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 125 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Nuts", "quantity" : 80 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 20 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 75 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 500 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Nuts", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 300 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 400 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 100 }

보고서 2: 품목별 매출 애그리게이션

다음 집계는 항목당 판매 수량을 나열하는 판매 보고서를 만듭니다. 파이프라인은 $unionWith를 사용하여 4개 연도의 문서를 모두 결합합니다.

db.sales_2017.aggregate( [
   { $unionWith: "sales_2018" },
   { $unionWith: "sales_2019" },
   { $unionWith: "sales_2020" },
   { $group: { _id: "$item", total: { $sum: "$quantity" } } },
   { $sort: { total: -1 } }
] )

  • $unionWith 단계의 시퀀스는 지정된 컬렉션에서 파이프라인으로 문서를 검색합니다.

  • $group 단계는 item 필드를 기준으로 그룹화하고 $sum을(를) 사용하여 item당 총 판매 수량을 계산합니다.

  • $sort 단계에서는 total내림차순으로 문서를 정렬합니다.

파이프라인 출력:

{ "_id" : "Cookies", "total" : 1720 }
{ "_id" : "Chocolates", "total" : 1250 }
{ "_id" : "Nuts", "total" : 510 }
{ "_id" : "Pie", "total" : 395 }
{ "_id" : "Cheese", "total" : 350 }

지정된 문서로 유니온 만들기

$unionWith를 사용하여 pipeline 필드에 지정한 문서와 유니온을 수행할 수 있습니다. pipeline 필드에 $documents 단계를 지정하면 별도의 컬렉션에 저장되지 않은 문서와의 유니온이 수행됩니다.

컬렉션 cakeFlavors을 만듭니다:

db.cakeFlavors.insertMany( [
   { _id: 1, flavor: "chocolate" },
   { _id: 2, flavor: "strawberry" },
   { _id: 3, flavor: "cherry" }
] )

다음 $unionWith 작업은 pipeline $documents 필드에 지정된 문서와 유니온을 수행합니다.

db.cakeFlavors.aggregate( [
   {
      $unionWith: {
         pipeline: [
            {
               $documents: [
                  { _id: 4, flavor: "orange" },
                  { _id: 5, flavor: "vanilla", price: 20 }
               ]
            }
         ]
      }
   }
] )

출력:

[
   { _id: 1, flavor: 'chocolate' },
   { _id: 2, flavor: 'strawberry' },
   { _id: 3, flavor: 'cherry' },
   { _id: 4, flavor: 'orange' },
   { _id: 5, flavor: 'vanilla', price: 20 }
]

돌아가기

$sortByCount

다음

$unset