집계 파이프라인

총 주문 수량 계산

다음 집계 파이프라인 예시에는 두 단계가 포함되어 있으며 피자 이름별로 그룹화된 미디엄 사이즈 피자의 총 주문 수량을 반환합니다.

db.orders.aggregate( [
   // Stage 1: Filter pizza order documents by pizza size
   {
      $match: { size: "medium" }
   },
   // Stage 2: Group remaining documents by pizza name and calculate total quantity
   {
      $group: { _id: "$name", totalQuantity: { $sum: "$quantity" } }
   }
] )

$match 단계:

• 피자 주문 문서를 size가 medium인 피자로 필터링합니다.

• 남아있는 문서를 $group 단계로 전달합니다.

$group 단계:

• 나머지 문서를 피자 name별로 그룹화합니다.

• $sum을 사용하여 각 피자 name의 총 주문 quantity을 계산합니다. 총계는 집계 파이프라인에서 반환된 totalQuantity 필드에 저장됩니다.

출력 예시:

[
   { _id: 'Cheese', totalQuantity: 50 },
   { _id: 'Vegan', totalQuantity: 10 },
   { _id: 'Pepperoni', totalQuantity: 20 }
]

총 주문 금액 및 평균 주문 수량 계산

다음 예에서는 두 날짜 사이의 총 피자 주문 금액과 평균 주문 수량을 계산합니다.

db.orders.aggregate( [
   // Stage 1: Filter pizza order documents by date range
   {
      $match:
      {
         "date": { $gte: new ISODate( "2020-01-30" ), $lt: new ISODate( "2022-01-30" ) }
      }
   },
   // Stage 2: Group remaining documents by date and calculate results
   {
      $group:
      {
         _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },
         totalOrderValue: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
         averageOrderQuantity: { $avg: "$quantity" }
      }
   },
   // Stage 3: Sort documents by totalOrderValue in descending order
   {
      $sort: { totalOrderValue: -1 }
   }
 ] )

$match 단계:

• $gte과 $lt을 사용하여 지정된 날짜 범위의 피자 주문 문서를 필터링합니다

• 남아있는 문서를 $group 단계로 전달합니다.

$group 단계:

• $dateToString을 사용하여 문서를 날짜별로 그룹화합니다.

• 각 그룹에 대해 다음 사항을 계산합니다:

  • $sum 및 $multiply를 사용한 총 주문 금액.

  • $avg를 사용해 평균 주문 수량.

• 그룹화된 문서를 $sort 단계로 전달합니다.

$sort 단계:

• 각 그룹의 총 주문 금액을 기준으로 내림차순으로(-1) 문서를 정렬합니다.

• 정렬된 문서를 반환합니다.

출력 예시:

[
   { _id: '2022-01-12', totalOrderValue: 790, averageOrderQuantity: 30 },
   { _id: '2021-03-13', totalOrderValue: 770, averageOrderQuantity: 15 },
   { _id: '2021-03-17', totalOrderValue: 630, averageOrderQuantity: 30 },
   { _id: '2021-01-13', totalOrderValue: 350, averageOrderQuantity: 10 }
]

집계 표현식 및 연산자

일부 집계 파이프라인 단계에서는 표현식을 허용합니다. 연산자는 입력 표현식을 기반으로 값을 계산합니다.

MongoDB 쿼리 언어에서는 다음 구성 요소에서 표현식을 빌드할 수 있습니다.

예를 들어, { $add: [ 3, "$inventory.total" ] }은 $add 연산자와 두 개의 입력 표현식으로 구성된 표현식입니다.

• 상수 3

• 필드 경로 표현식 "$inventory.total"

표현식은 입력 문서의 경로 inventory.total에 있는 값에 3을 더한 결과를 반환합니다.

필드 경로

필드 경로 표현식은 입력 문서의 필드에 액세스 하는 데 사용됩니다. 필드 경로 를 지정하려면 필드 이름 또는 점으로 구분된 필드 경로 ( 필드 가 내장된 문서 에 있는 경우) 앞에 달러 기호 를 $ 붙입니다. 예를 예시"$user" user "$user.name" 필드 의 필드 경로 를 지정하려면 를 사용하고, 포함된 "user.name" 필드 의 필드 경로 를 지정하려면 을 사용합니다.

"$<field>" , "$$CURRENT.<field>"에 해당하며, 여기서 CURRENT는 특정 단계에서 달리 명시되지 않는 한 현재 객체의 루트로 기본 설정되는 시스템 변수입니다.

자세한 내용 및 예시는 필드 경로를 참조하세요.

집계 파이프라인 제한 사항

집계 파이프라인에는 값 유형 및 결과 크기에 제한이 있습니다. 집계 파이프라인 제한을 참조하세요.

집계 파이프라인 및 샤드 컬렉션

집계 파이프라인은 샤드 컬렉션의 작업을 지원합니다. 집계 파이프라인 및 샤드 컬렉션을 참조하세요.

맵 리듀스의 대안으로서의 집계 파이프라인

MongoDB 5.0부터 맵 리듀스는 더 이상 사용되지 않습니다.

• 맵 리듀스 대신 집계 파이프라인을 사용해야 합니다. 집계 파이프라인은 맵 리듀스보다 성능과 유용성 측면에서 더 우수합니다.

• $group, $merge 등과 같은 집계 파이프라인 단계를 사용하여 맵 리듀스 작업을 다시 작성할 수 있습니다.

• 사용자 지정 기능이 필요한 맵 리듀스 작업의 경우 $accumulator 및 $function 집계 연산자를 사용할 수 있습니다. 이러한 연산자를 사용하여 JavaScript에서 사용자 지정 집계 표현식을 정의할 수 있습니다.

맵 리듀스 대안으로서의 집계 파이프라인 예시는 다음을 참조하세요.

• 맵-리듀스에서 집계 파이프라인으로의 전환

• 맵-리듀스 예시