집계
정의
aggregate
집계 파이프라인을 사용하여 집계 작업을 수행합니다. 파이프라인을 통해 사용자는 일련의 단계 기반 조작으로 컬렉션 또는 기타 소스의 데이터를 처리할 수 있습니다.
팁
mongosh
에서 이 명령은db.aggregate()
및db.collection.aggregate()
도우미 메서드 또는watch()
도우미 메서드를 통해 실행할 수도 있습니다.헬퍼 메서드는
mongosh
사용자에게 편리하지만 데이터베이스 명령과 동일한 수준의 정보를 반환하지 못할 수 있습니다. 편의가 필요하지 않거나 추가 리턴 필드가 필요한 경우 데이터베이스 명령을 사용합니다.
호환성
이 명령은 다음 환경에서 호스팅되는 배포에서 사용할 수 있습니다.
MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스
중요
이 명령은 M0, M2 및 M5 클러스터에서 제한적으로 지원 됩니다. 자세한 내용은 지원되지 않는 명령을 참조하세요.
MongoDB Enterprise: MongoDB의 구독 기반 자체 관리 버전
MongoDB Community: MongoDB의 소스 사용 가능 무료 자체 관리 버전
구문
버전 5.0에서 변경됨
명령은 다음과 같은 구문을 가집니다:
db.runCommand( { aggregate: "<collection>" || 1, pipeline: [ <stage>, <...> ], explain: <boolean>, allowDiskUse: <boolean>, cursor: <document>, maxTimeMS: <int>, bypassDocumentValidation: <boolean>, readConcern: <document>, collation: <document>, hint: <string or document>, comment: <any>, writeConcern: <document>, let: <document> // Added in MongoDB 5.0 } )
명령 필드
aggregate
명령은 다음 필드를 인수로 사용합니다.
필드 | 유형 | 설명 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
aggregate | 문자열 | 집계 파이프라인의 입력 역할을 하는 컬렉션 또는 뷰의 이름입니다. 컬렉션에 구애받지 않는 명령에는 1 을 사용합니다. | ||||||||||
pipeline | 배열 | 문서 스트림을 집계 파이프라인의 일부로 처리하고 변환하는 집계 파이프라인 단계의 배열입니다. | ||||||||||
explain | 부울 | 선택 사항. 파이프라인 처리에 대한 정보를 반환하도록 지정합니다. 다중 문서 트랜잭션에서는 사용할 수 없습니다. | ||||||||||
| 부울 | 선택 사항. 이 옵션을 사용하여 특정 쿼리에 대한
MongoDB 6.0부터 자세한 내용은 프로파일러 로그 메시지 및 진단 로그 메시지에는 메모리 제한으로 인해 집계 단계에서 임시 파일에 데이터를 쓴 경우 | ||||||||||
cursor | 문서 | 커서 객체 생성을 제어하는 옵션이 포함된 문서를 지정합니다. MongoDB는
| ||||||||||
maxTimeMS | non-negative integer | 선택 사항. 시간 제한을 밀리초 단위로 지정합니다. MongoDB는 | ||||||||||
bypassDocumentValidation | 부울 | |||||||||||
readConcern | 문서 | 선택 사항. 읽기 고려를 지정합니다.
가능한 읽기 고려 수준은 다음과 같습니다.
읽기 고려 수준에 대한 자세한 내용은 읽기 고려 수준을 참조하세요.
| ||||||||||
collation | 문서 | 선택 사항. 작업에 사용할 데이터 정렬을 지정합니다. 데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다. 데이터 정렬 옵션의 구문은 다음과 같습니다:
데이터 정렬을 지정할 때 데이터 정렬이 지정되지 않았지만 컬렉션에 기본 데이터 정렬이 있는 경우( 컬렉션 또는 연산에 대한 데이터 정렬이 지정되지 않은 경우, MongoDB는 이전 버전에서 문자열 비교에 사용된 간단한 이진 비교를 사용합니다. 한 연산에 대해 여러 데이터 정렬을 지정할 수 없습니다. 예를 들어 필드별로 서로 다른 데이터 정렬을 지정할 수 없으며 정렬과 함께 찾기를 수행하는 경우 찾기 와 정렬에서 각각 다른 데이터 정렬을 사용하는 것은 허용되지 않습니다. | ||||||||||
hint | 문자열 또는 문서 | 선택 사항. 집계에 사용할 인덱스입니다. 인덱스는 집계가 실행되는 초기 컬렉션/뷰에 있습니다. 인덱스 이름 또는 인덱스 사양 문서로 인덱스를 지정합니다.
| ||||||||||
comment | any | 선택 사항. 이 명령에 첨부할 사용자 제공 코멘트입니다. 설정되면 이 설명은 다음 위치에서 이 명령의 레코드와 함께 표시됩니다.
댓글은 유효한 모든 BSON types (문자열, 정수, 객체, 배열 등)이 될 수 있습니다.
| ||||||||||
writeConcern | 문서 | |||||||||||
let | 문서 | 선택 사항. 변수 목록이 있는 문서를 지정합니다. 이를 통해 쿼리 텍스트에서 변수를 분리하여 명령 가독성을 향상시킬 수 있습니다. 문서 구문은 다음과 같습니다:
변수는 표현식에서 반환된 값으로 설정되며 이후에는 변경할 수 없습니다. 명령에서 변수 값에 액세스하려면 변수를 사용하여 파이프라인
버전 5.0에 추가. |
MongoDB는 cursor
옵션 없이 aggregate
명령을 사용하는 것을 제거합니다. 단, 명령에 explain
옵션이 포함된 경우는 제외됩니다. explain
옵션을 포함하지 않으면 커서 옵션을 지정해야 합니다.
기본 배치 크기로 커서를 표시하려면
cursor: {}
을 지정합니다.기본 배치 크기가 아닌 커서를 표시하려면
cursor: { batchSize: <num> }
을 사용합니다.
집계 파이프라인에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
세션
세션 내에서 생성된 커서의 경우 세션 외부에서 getMore
을(를) 호출할 수 없습니다.
마찬가지로 세션 외부에서 만든 커서의 경우 세션 내부에서 getMore
를 호출할 수 없습니다.
세션 유휴 시간 초과
MongoDB 드라이버와 mongosh
는 승인되지 않은 쓰기 작업을 제외한 모든 작업을 서버 세션과 연결합니다. 세션과 명시적으로 연결되지 않은 작업(예: Mongo.startSession()
사용)의 경우, MongoDB 드라이버와 mongosh
는 암시적 세션을 생성하고 이를 작업과 연결합니다.
세션이 30분 이상 유휴 상태인 경우, MongoDB 서버는 해당 세션을 만료된 것으로 표시하고 언제든지 세션을 종료할 수 있습니다. MongoDB 서버가 세션을 종료하면 진행 중인 모든 작업과 해당 세션과 관련된 열린 커서도 종료됩니다. 여기에는 noCursorTimeout()
또는 30분보다 큰 maxTimeMS()
로 구성된 커서가 포함됩니다.
커서를 반환하는 작업의 경우 커서가 30분 이상 유휴 상태일 수 있는 경우 명시적 세션 내에서 Mongo.startSession()
을 사용하여 작업을 실행하고 refreshSessions
명령을 사용하여 세션을 주기적으로 새로 고칩니다. 자세한 내용은 세션 유휴 시간 초과를 참조하세요.
트랜잭션
aggregate
는 분산 트랜잭션 내에서 사용할 수 있습니다.
그러나 다음 단계는 트랜잭션 내에서 허용되지 않습니다.
explain
옵션도 지정할 수 없습니다.
트랜잭션 외부에서 생성된 커서의 경우 트랜잭션 내부에서
getMore
을(를) 호출할 수 없습니다.트랜잭션에서 생성된 커서의 경우 트랜잭션 외부에서
getMore
를 호출할 수 없습니다.
중요
대부분의 경우 분산 트랜잭션은 단일 문서 쓰기에 비해 더 큰 성능 비용이 발생하므로 분산 트랜잭션의 가용성이 효과적인 스키마 설계를 대체할 수는 없습니다. 대부분의 시나리오에서 비정규화된 데이터 모델 (내장된 문서 및 배열) 은 계속해서 데이터 및 사용 사례에 최적일 것입니다. 즉, 대부분의 시나리오에서 데이터를 적절하게 모델링하면 분산 트랜잭션의 필요성이 최소화됩니다.
추가 트랜잭션 사용 고려 사항(예: 런타임 제한 및 oplog 크기 제한)은 프로덕션 고려사항을 참조하세요.
클라이언트 연결 해제
aggregate
또는 $out
단계를 포함하지 $merge
않는 작업의 경우:
MongoDB 4.2부터 aggregate
를 발급한 클라이언트가 작업이 완료되기 전에 연결을 끊는 경우, MongoDB는 aggregate
를 사용하여 를killOp
을 종료로 표시합니다.
쿼리 설정
버전 8.0에 추가 되었습니다.
쿼리 설정을 사용하여 인덱스 힌트를 설정하고, 작업 거부 필터 및 기타 필드를 설정할 수 있습니다. 해당 설정은 전체 클러스터의 쿼리 형태에 적용됩니다. 클러스터는 종료 후에도 설정을 유지합니다.
쿼리 옵티마이저는 쿼리 계획 중 추가 입력으로 쿼리 설정을 사용하여 쿼리를 실행할 계획에 영향을 미칩니다. 쿼리 설정을 사용하여 쿼리 형태를 차단할 수도 있습니다.
쿼리 설정을 추가하고 예시를 살펴보려면 setQuerySettings
를 참조하세요.
find
, distinct
및 aggregate
명령에 대한 쿼리 설정을 추가할 수 있습니다.
쿼리 설정은 더 많은 기능을 제공하며 더 이상 사용되지 않는 인덱스 필터보다 선호됩니다.
쿼리 설정을 제거 하려면 removeQuerySettings
를 사용합니다. 쿼리 설정을 가져오려면 집계 파이프라인 에서 $querySettings
단계를 사용합니다.
Stable API
Stable API V1을 사용하는 경우:
aggregate
명령에서는 다음 단계를 사용할 수 없습니다.aggregate
명령에explain
필드를 포함하지 마세요. 이를 포함하면 서버에서 APIStrictError 오류를 반환합니다.$collStats
단계를 사용하는 경우count
필드만 사용할 수 있습니다. 다른$collStats
필드는 사용할 수 없습니다.
예시
MongoDB는 cursor
옵션 없이 aggregate
명령을 사용하는 것을 제거합니다. 단, 명령에 explain
옵션이 포함된 경우는 제외됩니다. explain
옵션을 포함하지 않으면 커서 옵션을 지정해야 합니다.
기본 배치 크기로 커서를 표시하려면
cursor: {}
을 지정합니다.기본 배치 크기가 아닌 커서를 표시하려면
cursor: { batchSize: <num> }
을 사용합니다.
대부분의 사용자는 aggregate
명령을 직접 실행하는 대신 mongosh
에 제공된 db.collection.aggregate()
헬퍼 또는 드라이버에서 동등한 도우미를 사용해야 합니다. 2.6 이상에서는 db.collection.aggregate()
헬퍼가 항상 커서를 반환합니다.
명령 구문을 보여주는 처음 두 가지 예시를 제외하고 이 페이지의 예시에서는 db.collection.aggregate()
헬퍼를 사용합니다.
다단계 파이프라인을 통한 데이터 애그리게이션
컬렉션 articles
에는 다음과 같은 문서가 포함되어 있습니다.
{ _id: ObjectId("52769ea0f3dc6ead47c9a1b2"), author: "abc123", title: "zzz", tags: [ "programming", "database", "mongodb" ] }
다음 예시에서는 articles
컬렉션에 대해 aggregate
연산을 수행하여 컬렉션에 나타나는 tags
배열의 각 고유 요소의 개수를 계산합니다.
db.runCommand( { aggregate: "articles", pipeline: [ { $project: { tags: 1 } }, { $unwind: "$tags" }, { $group: { _id: "$tags", count: { $sum : 1 } } } ], cursor: { } } )
mongosh
에서 이 작업은 다음과 같이 db.collection.aggregate()
도우미를 사용할 수 있습니다.
db.articles.aggregate( [ { $project: { tags: 1 } }, { $unwind: "$tags" }, { $group: { _id: "$tags", count: { $sum : 1 } } } ] )
관리 데이터베이스에서 $currentOp 사용
다음 예는 관리 데이터베이스에서 두 단계로 구성된 파이프라인을 실행합니다. 첫 번째 단계에서는 $currentOp
ㅈㅏㄱ업을 실행하고 두 번째 단계에서는 해당 작업의 결과를 필터링합니다.
db.adminCommand( { aggregate : 1, pipeline : [ { $currentOp : { allUsers : true, idleConnections : true } }, { $match : { shard : "shard01" } } ], cursor : { } } )
참고
aggregate
명령은 컬렉션을 지정하지 않고 대신 {aggregate: 1}
형식을 취합니다. 초기 $currentOp
단계가 컬렉션에서 입력을 가져오지 않기 때문입니다. 이는 나머지 파이프라인이 사용하는 자체 데이터를 생성합니다.
이처럼 컬렉션이 없는 집계를 실행하는 데 도움이 되는 새로운 db.aggregate()
헬퍼가 추가되었습니다. 위의 집계는 이 예시처럼 실행할 수도 있습니다.
집계 작업에 대한 정보 반환
다음 집계 작업은 선택적 필드인 explain
을 true
로 설정하여 집계 작업에 대한 정보를 반환합니다.
db.orders.aggregate([ { $match: { status: "A" } }, { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } }, { $sort: { total: -1 } } ], { explain: true } )
참고
explain 출력은 릴리스 간에 변경될 수 있습니다.
다음과의 상호 작용 allowDiskUseByDefault
MongoDB 6.0부터 실행에 100 메가바이트 이상의 메모리가 필요한 파이프라인 단계에서 기본적으로 임시 파일을 디스크에 씁니다. 이러한 임시 파일은 파이프라인 실행 기간 동안 지속되며 인스턴스의 스토리지 공간에 영향을 줄 수 있습니다. MongoDB의 이전 버전에서는 이 동작을 활성화하려면 개별 find
및 aggregate
명령에 { allowDiskUse: true }
을 전달해야 합니다.
개별 find
및 aggregate
명령은 다음 방법 중 하나를 통해 allowDiskUseByDefault
매개변수를 재정의할 수 있습니다:
1}이 로 설정된 경우 을 사용하여 임시 파일을 디스크에 쓰는 것을 허용합니다.
{ allowDiskUse: true }
allowDiskUseByDefault
false
1}이 로 설정된 경우 을 사용하여 임시 파일을 디스크에 쓰는 것을 금지합니다.
{ allowDiskUse: false }
allowDiskUseByDefault
true
프로파일러 로그 메시지 및 진단 로그 메시지에는 메모리 제한으로 인해 집계 단계에서 임시 파일에 데이터를 쓴 경우 usedDisk
표시기가 포함됩니다.
배치 크기 지정 데이터 집계
초기 배치 크기를 지정하려면 다음 예와 같이 cursor
필드에 batchSize
를 지정합니다.
db.orders.aggregate( [ { $match: { status: "A" } }, { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } }, { $sort: { total: -1 } }, { $limit: 2 } ], { cursor: { batchSize: 0 } } )
초기 배치 크기의 크기를 지정하는 { cursor: { batchSize: 0 } }
문서는 비어 있는 첫 번째 배치를 나타냅니다. 이 배치 크기는 중요한 서버 쪽 작업을 수행하지 않고 커서 또는 오류 메시지를 빠르게 반환하는 데 유용합니다.
후속 getMore
작업(초기 배치 이후)에 대한 배치 크기를 지정하려면 getMore
명령을 실행할 때 batchSize
필드를 사용합니다.
데이터 정렬 지정
데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다.
컬렉션 myColl
에는 다음 문서가 있습니다.
{ _id: 1, category: "café", status: "A" } { _id: 2, category: "cafe", status: "a" } { _id: 3, category: "cafE", status: "a" }
다음 집계 작업에는 데이터 정렬 옵션이 포함됩니다.
db.myColl.aggregate( [ { $match: { status: "A" } }, { $group: { _id: "$category", count: { $sum: 1 } } } ], { collation: { locale: "fr", strength: 1 } } );
필드에 대한 설명은 데이터 정렬 문서를 참조하세요.
인덱스 힌트
다음 문서를 사용하여 컬렉션 foodColl
를 생성합니다.
db.foodColl.insertMany( [ { _id: 1, category: "cake", type: "chocolate", qty: 10 }, { _id: 2, category: "cake", type: "ice cream", qty: 25 }, { _id: 3, category: "pie", type: "boston cream", qty: 20 }, { _id: 4, category: "pie", type: "blueberry", qty: 15 } ] )
다음 인덱스를 만듭니다:
db.foodColl.createIndex( { qty: 1, type: 1 } ); db.foodColl.createIndex( { qty: 1, category: 1 } );
다음 집계 작업에는 지정된 인덱스를 강제로 사용하는 hint
옵션이 포함되어 있습니다.
db.foodColl.aggregate( [ { $sort: { qty: 1 }}, { $match: { category: "cake", qty: 10 } }, { $sort: { type: -1 } } ], { hint: { qty: 1, category: 1 } } )
기본 읽기 고려 재정의
기본 읽기 고려 수준을 재정의하려면 readConcern
옵션을 사용하세요. getMore
명령은 원래 aggregate
명령에 지정된 readConcern
수준을 사용합니다.
$out
또는 $merge
단계는 읽기 고려 "linearizable"
과 함께 사용할 수 없습니다. 즉, db.collection.aggregate()
에 "linearizable"
읽기 고려를 지정하면 파이프라인에 둘 중 그 어떤 단계도 포함할 수 없습니다.
복제본 세트에 대한 다음 작업은 대부분의 노드에 기록된 것으로 확인된 데이터의 가장 최근 복제본을 읽을 수 있도록 "majority"
의 읽기 고려를 지정합니다.
중요
$out
단계를 포함하는 집계에 대해 읽기 고려(read concern) 레벨"majority"
(을)를 지정할 수 있습니다.읽기 고려 수준에 관계없이 노드의 최신 데이터는 시스템에 있는 데이터의 최신 버전을 반영하지 않을 수 있습니다.
db.restaurants.aggregate( [ { $match: { rating: { $lt: 5 } } } ], { readConcern: { level: "majority" } } )
단일 스레드가 자신의 쓰기를 읽을 수 있도록 하려면 복제본 세트의 프라이머리에 대해 "majority"
읽기 고려 및 "majority"
쓰기 고려를 사용합니다.
에서 변수 사용 let
버전 5.0에 추가.
명령의 다른 곳에서 액세스할 수 있는 변수를 정의하려면 let
옵션을 사용합니다.
케이크 맛에 대한 판매가 포함된 컬렉션 cakeSales
를 생성합니다.
db.cakeSales.insertMany( [ { _id: 1, flavor: "chocolate", salesTotal: 1580 }, { _id: 2, flavor: "strawberry", salesTotal: 4350 }, { _id: 3, flavor: "cherry", salesTotal: 2150 } ] )
다음 예제입니다.
salesTotal
가 3000보다 큰 케이크(_id
가 2인 케이크)를 검색합니다.let
에서targetTotal
변수를 정의하고,$gt
에서$$targetTotal
으로 참고됩니다.
db.runCommand( { aggregate: db.cakeSales.getName(), pipeline: [ { $match: { $expr: { $gt: [ "$salesTotal", "$$targetTotal" ] } } }, ], cursor: {}, let: { targetTotal: 3000 } } )