$bucketAuto（聚合）
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定义
$bucketAuto根据指定的表达式，将接收到的文档归类到特定数量的群组中（称为“存储桶”）。自动确定存储桶边界，以尝试将文档均匀地分配到指定数量的存储桶中。
每个存储桶在输出中都表示为文档。每个存储桶的文档包含：
指定存储桶边界的
_id对象。_id.min字段指定存储桶的包含下限。_id.max字段指定存储桶的上边界。此边界对于数列中的最后一个存储桶具有包含性，但对所有其他存储桶具有独占性。
包含存储桶中的文档数量的
count字段。如果未指定output文档，则默认包含count字段。
$bucketAuto阶段具有以下形式：{ $bucketAuto: { groupBy: <expression>, buckets: <number>, output: { <output1>: { <$accumulator expression> }, ... } granularity: <string> } } 字段类型说明groupBy表达式(expression)buckets整型一个 32 位正整数，用于指定将输入文档按组分到的存储桶的数量。output文档可选。文档，它指定了除
_id字段之外要包含在输出文档中的字段。 要指定要包含的字段，必须使用累加器表达式：<outputfield1>: { <accumulator>: <expression1> }, ... 指定
output时，输出文档不包含默认的count字段。明确指定count表达式为output文档的一部分，以便包含：output: { <outputfield1>: { <accumulator>: <expression1> }, ... count: { $sum: 1 } } granularity字符串可选。 指定 首选数字系列 的string 用于确保计算出的边界边以首选舍入数或其10 次方结束。
仅当所有
groupBy值都是数值且没有一个是NaN时可用。支持的
granularity值为："R5""R10""R20""R40""R80""1-2-5"
"E6""E12""E24""E48""E96""E192""POWERSOF2"
Considerations
$bucketAuto 和内存限制
$bucketAuto 阶段的 RAM 限制为 100 MB。默认情况下，如果阶段超出此限制，$bucketAuto 将返回错误。要为阶段处理留出更多空间，请使用 allowDiskUse 选项使聚合管道阶段能够将数据写入临时文件。
行为
如果出现以下情况，则相应值可能小于指定的存储桶数量：
输入文档的数量小于指定的存储桶数。
groupBy表达式的唯一值的数量小于buckets的指定数量。granularity的间隔数量少于buckets的数量。granularity不够精细，无法将文档平均分布到指定数量的buckets。
如果 groupBy 表达式引用数组或文档，那么在确定存储桶边界之前，值的排列顺序与 $sort 中使用的顺序相同。
文档在存储桶中的均匀分布取决于 groupBy 字段的关联基数或唯一值的数量。如果关联基数不够高，$bucketAuto 阶段可能无法将结果平均分布于各个存储桶。
粒度
$bucketAuto接受可选的granularity 参数，该参数确保所有存储桶的边界遵循指定的 首选数字系列 。使用首选数字系列可以更好地控制在groupBy表达式中的值范围中设置存储桶边界的位置。 当groupBy表达式的范围呈指数扩展时，它们还可用于帮助以对数方式均匀地设置存储桶边界。
Renard 数列
Renard 数列是一组数字，其计算方法是取 10 的 5、10、20、40 或 80 次方根，然后包括与该根的各次方相对应的值，这些值介于 1.0 到 10.0 之间（在 R80 的情况下为 10.3）。
将 granularity 设置为 R5、R10、R20、R40 或 R80 以将存储桶边界限制为数列的值。当 groupBy值（R80为10.3）超出 1.0 到 10.0 范围时，该数列的值将乘以 10 的幂。
例子
R5序列基于 10 的五次方根（1.58），并包括该根的各种幂（四舍五入），直到达到 10。R5序列的推导如下：
10 0/5 = 1
10 1 / 5 = 1.584 ~ 1.6
10 2 / 5 = 2.511 ~ 2.5
10 3 / 5 = 3.981 ~ 4.0
10 4 / 5 = 6.309 ~ 6.3
10 5/5 = 10
同样的方法也适用于其他 Renard 数列，可提供更细的粒度，即 1.0 和 10.0 之间的更多间隔（R80 为 10.3）。
E 系列
E 数列与Renard数列相似，因为它们将从1.0到10.0的区间再除以第6 、 12 、 24 、 48 、 96个，或具有特定相对误差的十进制的192方根。
将granularity设置为E6 、 E12 、 E24 、 E48 、 E96或E192以将存储桶边界限制为数列的值。 当groupBy值在1之外时，该数列的值将乘以10的幂。 0更改为10 。 0范围。 要了解有关 E 系列及其各自相对误差的更多信息，请参阅 首选数字系列 。
1-2-5 系列
1-2-5 数列的行为类似于三值 Renard 数列（如果存在这样的数列数）。
将 granularity 设置为 1-2-5 可将存储桶边界限制为 10 的三次方根的各个幂（四舍五入到一位有效数字）。
例子
以下值属于 1-2-5 系列：0.1、0.2、0.5、1、2、5、10、20、50、100、200、500、1000 等等...
“2 的次方”序列
将 granularity 设置为 POWERSOF2，可将存储桶边界限制为 2 的幂次。
例子
以下数字遵循“2 的次方”序列：
2 0 = 1
2 1 = 2
2 2 = 4
2 3 = 8
2 4 = 16
2 5 = 32
依此类推...
一个常见的实现方式是，诸如内存之类的各种计算机组件通常遵循首选数的 POWERSOF2 集合：
1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, and so on....
比较不同的颗粒度
以下操作演示了指定不同的 granularity 值会如何影响 $bucketAuto 确定存储桶边界的方式。things 集合的 _id 的值从 0 到 99 不等：
{ _id: 0 } { _id: 1 } ... { _id: 99 }
将 granularity 的不同值替换为以下操作：
db.things.aggregate( [ { $bucketAuto: { groupBy: "$_id", buckets: 5, granularity: <granularity> } } ] )
下表中的结果表明不同的 granularity 值如何产生不同的存储桶边界：
粒度 | 结果 | 注意 |
|---|---|---|
无粒度 | { "_id" : { "min" : 0, "max" : 20 }, "count" : 20 } { "_id" : { "min" : 20, "max" : 40 }, "count" : 20 } { "_id" : { "min" : 40, "max" : 60 }, "count" : 20 } { "_id" : { "min" : 60, "max" : 80 }, "count" : 20 } { "_id" : { "min" : 80, "max" : 99 }, "count" : 20 } | |
R20 | { "_id" : { "min" : 0, "max" : 20 }, "count" : 20 } { "_id" : { "min" : 20, "max" : 40 }, "count" : 20 } { "_id" : { "min" : 40, "max" : 63 }, "count" : 23 } { "_id" : { "min" : 63, "max" : 90 }, "count" : 27 } { "_id" : { "min" : 90, "max" : 100 }, "count" : 10 } | |
E24 | { "_id" : { "min" : 0, "max" : 20 }, "count" : 20 } { "_id" : { "min" : 20, "max" : 43 }, "count" : 23 } { "_id" : { "min" : 43, "max" : 68 }, "count" : 25 } { "_id" : { "min" : 68, "max" : 91 }, "count" : 23 } { "_id" : { "min" : 91, "max" : 100 }, "count" : 9 } | |
1-2-5 | { "_id" : { "min" : 0, "max" : 20 }, "count" : 20 } { "_id" : { "min" : 20, "max" : 50 }, "count" : 30 } { "_id" : { "min" : 50, "max" : 100 }, "count" : 50 } | 指定的存储桶数超过数列中的区间数。 |
POWERSOF2 | { "_id" : { "min" : 0, "max" : 32 }, "count" : 32 } { "_id" : { "min" : 32, "max" : 64 }, "count" : 32 } { "_id" : { "min" : 64, "max" : 128 }, "count" : 36 } | 指定的存储桶数超过数列中的区间数。 |
例子
请考虑包含以下文档的集合 artwork：
{ "_id" : 1, "title" : "The Pillars of Society", "artist" : "Grosz", "year" : 1926, "price" : NumberDecimal("199.99"), "dimensions" : { "height" : 39, "width" : 21, "units" : "in" } } { "_id" : 2, "title" : "Melancholy III", "artist" : "Munch", "year" : 1902, "price" : NumberDecimal("280.00"), "dimensions" : { "height" : 49, "width" : 32, "units" : "in" } } { "_id" : 3, "title" : "Dancer", "artist" : "Miro", "year" : 1925, "price" : NumberDecimal("76.04"), "dimensions" : { "height" : 25, "width" : 20, "units" : "in" } } { "_id" : 4, "title" : "The Great Wave off Kanagawa", "artist" : "Hokusai", "price" : NumberDecimal("167.30"), "dimensions" : { "height" : 24, "width" : 36, "units" : "in" } } { "_id" : 5, "title" : "The Persistence of Memory", "artist" : "Dali", "year" : 1931, "price" : NumberDecimal("483.00"), "dimensions" : { "height" : 20, "width" : 24, "units" : "in" } } { "_id" : 6, "title" : "Composition VII", "artist" : "Kandinsky", "year" : 1913, "price" : NumberDecimal("385.00"), "dimensions" : { "height" : 30, "width" : 46, "units" : "in" } } { "_id" : 7, "title" : "The Scream", "artist" : "Munch", "price" : NumberDecimal("159.00"), "dimensions" : { "height" : 24, "width" : 18, "units" : "in" } } { "_id" : 8, "title" : "Blue Flower", "artist" : "O'Keefe", "year" : 1918, "price" : NumberDecimal("118.42"), "dimensions" : { "height" : 24, "width" : 20, "units" : "in" } }
单分面聚合
在以下操作中，根据 price 字段中的值将输入文档分为四个存储桶：
db.artwork.aggregate( [ { $bucketAuto: { groupBy: "$price", buckets: 4 } } ] )
该操作将返回以下文档：
{ "_id" : { "min" : NumberDecimal("76.04"), "max" : NumberDecimal("159.00") }, "count" : 2 } { "_id" : { "min" : NumberDecimal("159.00"), "max" : NumberDecimal("199.99") }, "count" : 2 } { "_id" : { "min" : NumberDecimal("199.99"), "max" : NumberDecimal("385.00") }, "count" : 2 } { "_id" : { "min" : NumberDecimal("385.00"), "max" : NumberDecimal("483.00") }, "count" : 2 }
多分面聚合
$bucketAuto阶段可用于$facet阶段，以对来自artwork的同一组输入文档处理多个聚合管道。
以下聚合管道根据 price、year 和计算出的 area 将 artwork 集合的文档分组到存储桶：
db.artwork.aggregate( [ { $facet: { "price": [ { $bucketAuto: { groupBy: "$price", buckets: 4 } } ], "year": [ { $bucketAuto: { groupBy: "$year", buckets: 3, output: { "count": { $sum: 1 }, "years": { $push: "$year" } } } } ], "area": [ { $bucketAuto: { groupBy: { $multiply: [ "$dimensions.height", "$dimensions.width" ] }, buckets: 4, output: { "count": { $sum: 1 }, "titles": { $push: "$title" } } } } ] } } ] )
该操作将返回以下文档：
{ "area" : [ { "_id" : { "min" : 432, "max" : 500 }, "count" : 3, "titles" : [ "The Scream", "The Persistence of Memory", "Blue Flower" ] }, { "_id" : { "min" : 500, "max" : 864 }, "count" : 2, "titles" : [ "Dancer", "The Pillars of Society" ] }, { "_id" : { "min" : 864, "max" : 1568 }, "count" : 2, "titles" : [ "The Great Wave off Kanagawa", "Composition VII" ] }, { "_id" : { "min" : 1568, "max" : 1568 }, "count" : 1, "titles" : [ "Melancholy III" ] } ], "price" : [ { "_id" : { "min" : NumberDecimal("76.04"), "max" : NumberDecimal("159.00") }, "count" : 2 }, { "_id" : { "min" : NumberDecimal("159.00"), "max" : NumberDecimal("199.99") }, "count" : 2 }, { "_id" : { "min" : NumberDecimal("199.99"), "max" : NumberDecimal("385.00") }, "count" : 2 }, { "_id" : { "min" : NumberDecimal("385.00"), "max" : NumberDecimal("483.00") }, "count" : 2 } ], "year" : [ { "_id" : { "min" : null, "max" : 1913 }, "count" : 3, "years" : [ 1902 ] }, { "_id" : { "min" : 1913, "max" : 1926 }, "count" : 3, "years" : [ 1913, 1918, 1925 ] }, { "_id" : { "min" : 1926, "max" : 1931 }, "count" : 2, "years" : [ 1926, 1931 ] } ] }