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연산자

$avg (집계)

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 구문
  • 행동
  • 예시

정의

버전 5.0에서 변경됨

$avg

숫자 값의 평균값을 반환합니다. $avg는 숫자가 아닌 값을 무시합니다.

$avg 이 단계에서 사용할 수 있습니다:

  • $addFields

  • $bucket

  • $bucketAuto

  • $group

  • { 5} 표현식을 포함하는$match단계$expr

  • $project

  • $replaceRoot

  • $replaceWith

  • $set

  • $setWindowFields (MongoDB 5.0부터 사용 가능)

구문

$bucket, $bucketAuto, $group, $setWindowFields 단계에서 사용될 때 $avg 구문은 다음과 같습니다.

{ $avg: <expression> }

지원되는 다른 단계에서 사용되는 경우 $avg은 다음 두 가지 구문 중 하나를 갖습니다.

  • $avg 는 피연산자로 지정된 표현식 하나를 갖습니다:

    { $avg: <expression> }

  • $avg 는 피연산자로 지정된 표현식 목록을 갖습니다:

    { $avg: [ <expression1>, <expression2> ... ]  }

표현식에 대한 자세한 내용은 표현식 연산자를 참조하세요.

행동

숫자가 아니거나 누락된 값

$avg는 누락된 값을 포함하여 숫자가 아닌 값을 무시합니다. 평균의 모든 피연산자가 숫자가 아닌 경우 $avg는 0 값의 평균이 정의되지 않았으므로 null을 반환합니다.

배열 피연산자

$group 단계에서 표현식이 배열로 해석되면 $avg가 피연산자를 숫자가 아닌 값으로 취급합니다.

지원되는 다른 단계에서도 마찬가지입니다:

  • 단일 표현식 을 피연산자로 사용하는 경우 표현식 이 배열 로 해석되면 은 배열 을 탐색하여 배열 의 숫자 요소에 연산을 수행하여 단일 값을$avg 반환합니다.

  • 표현식 목록을 피연산자로 사용하는 경우 표현식이 배열$avg 로 해석되는 경우 은 배열 로 이동하지 않고 대신 배열 을 숫자가 아닌 값으로 처리합니다.

예시

$group 단계에서 사용하기

다음 문서가 포함된 sales collection을 생각해 보세요.

{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-01-01T08:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-02-03T09:00:00Z") }
{ "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 5, "date" : ISODate("2014-02-03T09:05:00Z") }
{ "_id" : 4, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T08:00:00Z") }
{ "_id" : 5, "item" : "xyz", "price" : 5, "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-02-15T09:12:00Z") }

item 필드를 기준으로 문서를 그룹화하는 다음 연산은 $avg 축적자를 사용하여 각 그룹에 대한 평균 금액과 평균 수량을 계산합니다.

db.sales.aggregate(
   [
     {
       $group:
         {
           _id: "$item",
           avgAmount: { $avg: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
           avgQuantity: { $avg: "$quantity" }
         }
     }
   ]
)

이 연산은 다음과 같은 결과를 반환합니다.

{ "_id" : "xyz", "avgAmount" : 37.5, "avgQuantity" : 7.5 }
{ "_id" : "jkl", "avgAmount" : 20, "avgQuantity" : 1 }
{ "_id" : "abc", "avgAmount" : 60, "avgQuantity" : 6 }

$project 단계에서 사용하기

students 컬렉션에 포함된 문서는 다음과 같습니다.

{ "_id": 1, "quizzes": [ 10, 6, 7 ], "labs": [ 5, 8 ], "final": 80, "midterm": 75 }
{ "_id": 2, "quizzes": [ 9, 10 ], "labs": [ 8, 8 ], "final": 95, "midterm": 80 }
{ "_id": 3, "quizzes": [ 4, 5, 5 ], "labs": [ 6, 5 ], "final": 78, "midterm": 70 }

다음 예에서는 $project단계에서 $avg를 사용하여 평균 퀴즈 점수, 평균 랩 점수, 기말고사 및 중간고사 평균을 계산합니다.

db.students.aggregate([
   { $project: { quizAvg: { $avg: "$quizzes"}, labAvg: { $avg: "$labs" }, examAvg: { $avg: [ "$final", "$midterm" ] } } }
])

이 연산을 수행하면 다음 문서가 생성됩니다.

{ "_id" : 1, "quizAvg" : 7.666666666666667, "labAvg" : 6.5, "examAvg" : 77.5 }
{ "_id" : 2, "quizAvg" : 9.5, "labAvg" : 8, "examAvg" : 87.5 }
{ "_id" : 3, "quizAvg" : 4.666666666666667, "labAvg" : 5.5, "examAvg" : 74 }

$setWindowFields 단계에서 사용하기

버전 5.0에 추가.

캘리포니아주(CA)와 워싱턴주(WA)의 케이크 판매량이 포함된 cakeSales collection을 생성합니다.

db.cakeSales.insertMany( [
   { _id: 0, type: "chocolate", orderDate: new Date("2020-05-18T14:10:30Z"),
     state: "CA", price: 13, quantity: 120 },
   { _id: 1, type: "chocolate", orderDate: new Date("2021-03-20T11:30:05Z"),
     state: "WA", price: 14, quantity: 140 },
   { _id: 2, type: "vanilla", orderDate: new Date("2021-01-11T06:31:15Z"),
     state: "CA", price: 12, quantity: 145 },
   { _id: 3, type: "vanilla", orderDate: new Date("2020-02-08T13:13:23Z"),
     state: "WA", price: 13, quantity: 104 },
   { _id: 4, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-05-18T16:09:01Z"),
     state: "CA", price: 41, quantity: 162 },
   { _id: 5, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-01-08T06:12:03Z"),
     state: "WA", price: 43, quantity: 134 }
] )

이 예시에서는 $setWindowFields 단계에서 $avg를 사용하여 각 state에 대한 케이크 판매량 quantity의 이동 평균을 출력합니다.

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: "$state",
         sortBy: { orderDate: 1 },
         output: {
            averageQuantityForState: {
               $avg: "$quantity",
               window: {
                  documents: [ "unbounded", "current" ]
               }
            }
         }
      }
   }
] )

예시:

  • partitionBy: "$state" 는 collection의 문서를 state로 파티셔닝합니다. CA 및 WA에 대한 파티션이 있습니다.

  • sortBy: { orderDate: 1 } 각 파티션의 문서를 orderDate을 기준으로 오름차순(1)으로 정렬하므로, 가장 이른 orderDate이 첫 번째가 됩니다.

  • output 문서 창의 문서에 $avg를 사용해 averageQuantityForState 필드를 이동 평균 quantity로 설정합니다.

    창에는 출력에서 unbounded 하한과 current 문서 사이의 문서가 포함되어 있습니다. 즉, $avg는 파티션의 시작과 현재 문서 사이의 문서에 대한 이동 평균 quantity를 반환합니다.

이 출력에서는 CA 및 WA의 최대 quantity가 averageQuantityForState 필드에 표시됩니다.

{ "_id" : 4, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-05-18T16:09:01Z"),
  "state" : "CA", "price" : 41, "quantity" : 162, "averageQuantityForState" : 162 }
{ "_id" : 0, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2020-05-18T14:10:30Z"),
  "state" : "CA", "price" : 13, "quantity" : 120, "averageQuantityForState" : 141 }
{ "_id" : 2, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2021-01-11T06:31:15Z"),
  "state" : "CA", "price" : 12, "quantity" : 145, "averageQuantityForState" : 142.33333333333334 }
{ "_id" : 5, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-01-08T06:12:03Z"),
  "state" : "WA", "price" : 43, "quantity" : 134, "averageQuantityForState" : 134 }
{ "_id" : 3, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2020-02-08T13:13:23Z"),
  "state" : "WA", "price" : 13, "quantity" : 104, "averageQuantityForState" : 119 }
{ "_id" : 1, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2021-03-20T11:30:05Z"),
  "state" : "WA", "price" : 14, "quantity" : 140, "averageQuantityForState" : 126 }

돌아가기

$atanh

다음

$binarySize

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