$stdDevSamp(聚合)
定义
5.0 版本中的更改。
计算输入值的样本标准偏差。 如果这些值包含要概括总体数据的数据总体样本,则使用此值。 $stdDevSamp
忽略非数值。
如果这些值代表整个数据总体,或者您不希望对更大的数据总体进行概括,请改用 $stdDevPop
。
$stdDevSamp
可在以下阶段使用:
$setWindowFields
(从 MongoDB 5.0 开始提供)
语法
当在 $bucket
、$bucketAuto
、$group
和 $setWindowFields
阶段使用时,$stdDevSamp
具有以下语法:
{ $stdDevSamp: <expression> }
在其他受支持的阶段中使用时,$stdDevSamp
具有两种语法之一:
$stdDevSamp
有一个指定的表达式作为其操作数:{ $stdDevSamp: <expression> } $stdDevSamp
有一个指定表达式组成的列表作为其操作数:{ $stdDevSamp: [ <expression1>, <expression2> ... ] }
$stdDevSamp
的参数可以是任何表达式,只要其解析为数组即可。
有关表达式的更多信息,请参阅表达式。
行为
非数值
$stdDevSamp
会忽略非数字值。如果所有求和操作数均非数字,则 $stdDevSamp
会返回 null
。
单值
如果样本由单个数值组成,$stdDevSamp
将返回 null
。
数组操作数
在 $group
和 $setWindowFields
阶段,如果表达式解析为数组,则 $stdDevSamp
将操作数视为非数值。
在其他支持的阶段:
使用单个表达式作为其操作数,如果表达式解析为大量,则
$stdDevSamp
会遍历该大量,对大量的数字元素进行操作以返回单个值。将表达式列表作为其操作数,如果任何表达式解析为大量,
$stdDevSamp
不会遍历该大量,而是将该大量视为非数字值。
窗口值
忽略窗口中的非数字值、
null
值和缺失字段。如果窗口为空,则返回
null
。如果窗口包含
NaN
值,则返回null
。如果窗口包含
Infinity
值,则返回null
。如果前面的点都不适用,则返回
double
值。
示例
在 $group
阶段中使用
collection users
包含具有以下字段的文档:
{_id: 0, username: "user0", age: 20} {_id: 1, username: "user1", age: 42} {_id: 2, username: "user2", age: 28} ...
要计算用户样本的标准偏差,以下聚合操作首先使用 $sample
管道对 100 位用户进行采样,然后使用 $stdDevSamp
计算采样用户的标准偏差。
db.users.aggregate( [ { $sample: { size: 100 } }, { $group: { _id: null, ageStdDev: { $stdDevSamp: "$age" } } } ] )
该操作返回如下结果:
{ "_id" : null, "ageStdDev" : 7.811258386185771 }
在 $setWindowFields
阶段中使用
版本 5.0 中的新增功能。
创建cakeSales
集合,其中包含加利福尼亚州 ( CA
) 和华盛顿州 ( WA
) 的蛋糕销售情况:
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 } ] )
本示例在 $setWindowFields
阶段使用 $stdDevSamp
,为每个 state
输出蛋糕销售的 quantity
值的示例标准差:
db.cakeSales.aggregate( [ { $setWindowFields: { partitionBy: "$state", sortBy: { orderDate: 1 }, output: { stdDevSampQuantityForState: { $stdDevSamp: "$quantity", window: { documents: [ "unbounded", "current" ] } } } } } ] )
在示例中:
partitionBy: "$state"
按state
对集合中的文档分区。CA
和WA
都有分区。sortBy: { orderDate: 1 }
按orderDate
以升序 (1
) 对每个分区中的文档进行排序,因此最早的orderDate
位于最前面。
output
stdDevSampQuantityForState
使用在quantity
文档 窗口中运行的$stdDevSamp
将 字段设置为 值的样本标准差。该窗口包含介于
unbounded
下限与输出中current
文档之间的文档。这意味着$stdDevSamp
会返回分区开始和当前文档之间的文档的quantity
值的样本标准差。
在此输出中, CA
和WA
的样本标准偏差quantity
值显示在stdDevSampQuantityForState
字段中:
{ "_id" : 4, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-05-18T16:09:01Z"), "state" : "CA", "price" : 41, "quantity" : 162, "stdDevSampQuantityForState" : null } { "_id" : 0, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2020-05-18T14:10:30Z"), "state" : "CA", "price" : 13, "quantity" : 120, "stdDevSampQuantityForState" : 29.698484809834994 } { "_id" : 2, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2021-01-11T06:31:15Z"), "state" : "CA", "price" : 12, "quantity" : 145, "stdDevSampQuantityForState" : 21.1266025033211 } { "_id" : 5, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-01-08T06:12:03Z"), "state" : "WA", "price" : 43, "quantity" : 134, "stdDevSampQuantityForState" : null } { "_id" : 3, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2020-02-08T13:13:23Z"), "state" : "WA", "price" : 13, "quantity" : 104, "stdDevSampQuantityForState" : 21.213203435596427 } { "_id" : 1, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2021-03-20T11:30:05Z"), "state" : "WA", "price" : 14, "quantity" : 140, "stdDevSampQuantityForState" : 19.28730152198591 }