$median（聚合）

操作类型

在 $group 阶段，$median 是累加器，计算窗口中所有文档的值。

在 $project 阶段，$median 是一个聚合表达式，用于计算每个文档的值。

在 $setWindowFields 阶段中，$median 像聚合表达式一样返回每个文档的结果，但该结果是通过诸如累加器之类的文档组计算得出的。

计算注意事项

在 $group 阶段中，$median 始终使用近似计算方法。

在 $project 阶段，即使指定了近似方法，$median 也可能使用离散计算方法。

在 $setWindowFields 阶段，工作负载决定了 $median 使用的计算方法。

即使在相同的数据集上，计算出的 $median 收益的百分位数也可能不同。这是因为算法计算的是近似值。

重复样本可能会导致歧义。如果存在大量重复样本，百分位值可能无法代表实际的样本分布。考虑所有样本都相同的数据集。数据集中的所有值都位于或低于任何百分位数。“第 50 百分位数”的值实际上代表 0 或 100% 的样本。

数组输入

如果在 $project 阶段使用 $median 作为聚合表达式，则可以使用数组作为输入。$median 会忽略非数字数组值。

语法为：

{
   $median:
      {
         input: [ <expression1, <expression2>, ..., <expressionN> ],
         method: <string>
      }
}

窗口功能

通过窗口函数，您可以计算出相邻文档移动“窗口”的结果。当每份文档通过管道时，$setWindowFields 阶段：

• 重新计算当前窗口中的文档集

• 计算集合中所有文档的值

• 返回该文档的单个值

您可以在 $setWindowFields 阶段使用 $median 来计算时间序列或其他相关数据的滚动统计数据。

在 $setWindowField 阶段使用 $median 时，input 值必须是字段名。如果输入数组而不是字段名称，则操作将失败。

使用$median 作为累加器

创建计算中位数值的累加器：

db.testScores.aggregate( [
   {
      $group: {
         _id: null,
         test01_median: {
            $median: {
               input: "$test01",
               method: 'approximate'
            }
         }
      }
   }
] )

输出：

{ _id: null, test01_median: 62 }

_id 字段值为 null，因此 $group 选择集合中的所有文档。

$median 累加器从 test01 字段获取输入数据。$median 计算该字段的中位数值，在本例中为 62。

$median在$project 阶段使用

在 $group 阶段，$median 是累加器，计算所有文档的单个值。在 $project 阶段，$median 是一个聚合表达式，用于计算每个文档的值。

您可以在 $project 阶段使用字段名称或数组作为输入。

db.testScores.aggregate( [
   {
      $project: {
         _id: 0,
         studentId: 1,
         testMedians: {
            $median: {
               input: [ "$test01", "$test02", "$test03" ],
               method: 'approximate'
            }
         }
      }
   }
] )

输出：

{ studentId: '2345', testMedians: 80 },
{ studentId: '2356', testMedians: 79 },
{ studentId: '2358', testMedians: 78 },
{ studentId: '2367', testMedians: 72 },
{ studentId: '2369', testMedians: 60 }

当 $median 是聚合表达式时，每个 studentId 都有一个结果。

$median在$setWindowField 阶段使用

如需根据本地数据趋势确定百分位值，请使用 $setWindowField 聚合管道阶段的 $median。

此示例创建了一个筛选分数的窗口：

db.testScores.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         sortBy: { test01: 1 },
         output: {
            test01_median: {
               $median: {
                  input: "$test01",
                  method: 'approximate'
               },
               window: {
                  range: [ -3, 3 ]
               }
            }
         }
      }
   },
   {
      $project: {
         _id: 0,
         studentId: 1,
         test01_median: 1
      }
   }
] )

输出：

{ studentId: '2356', test01_median: 60 },
{ studentId: '2369', test01_median: 60 },
{ studentId: '2345', test01_median: 60 },
{ studentId: '2367', test01_median: 64 },
{ studentId: '2358', test01_median: 64 }

在此示例中，每个文档的中位数计算还包含该文档之前和之后的三个文档的数据。