Definición
$bucketAutoClasifica los documentos entrantes en un número específico de grupos, denominados buckets, según una expresión especificada. Los límites de los buckets se determinan de manera automática con el objetivo de distribuir uniformemente los documentos en el número especificado de buckets.
Cada contenedor se representa como un documento en la salida. El documento de cada contenedor contiene:
Un objeto
_idque especifica los límites del depósito.El campo
_id.minespecifica el límite inferior inclusivo para el depósito.El campo
_id.maxespecifica el límite superior del grupo. Este límite es exclusivo para todos los grupos, excepto para el último grupo de la serie, donde es inclusivo.
Un campo
countque contiene el número de documentos en el bucket. El campocountestá incluido por defecto cuando el documentooutputno está especificado.
El
$bucketAutoEl escenario tiene la siguiente forma:{ $bucketAuto: { groupBy: <expression>, buckets: <number>, output: { <output1>: { <$accumulator expression> }, ... } granularity: <string> } } CampoTipoDescripcióngroupByexpresión
bucketsentero
Un entero positivo de 32bits que especifica la cantidad de grupos en los que se agrupan los documentos de entrada.
outputDocumento
Opcional. Un documento que especifica los campos que se incluirán en los documentos de salida, además del
_idcampo. Para especificar el campo que se incluirá, se deben usar expresiones de acumulador:<outputfield1>: { <accumulator>: <expression1> }, ... El campo predeterminado
countno se incluye en el documento de salida cuando se especificaoutput. Especifique explícitamente la expresióncountcomo parte del documentooutputpara incluirla:output: { <outputfield1>: { <accumulator>: <expression1> }, ... count: { $sum: 1 } } granularitystring
Opcional. Una cadena que especifica la serie numérica preferida. utilizar para garantizar que los bordes de los límites calculados terminen en números redondos preferidos o sus potencias de 10.
Disponible solo si todos los valores
groupByson numéricos y ninguno de ellos esNaN.Los valores admitidos de
granularityson:"R5""R10""R20""R40""R80""1-2-5"
"E6""E12""E24""E48""E96""E192""POWERSOF2"
Considerations
$bucketAuto y restricciones de memoria
La etapa tiene un límite $bucketAuto de 100 megabytes de RAM. De forma predeterminada, si la etapa supera este límite, MongoDB escribe automáticamente archivos temporales en el disco. Para más detalles,allowDiskUseByDefault consulte.
Comportamiento
Puede haber menos del número especificado de depósitos si:
La cantidad de documentos de entrada es menor que la cantidad de contenedores especificada.
La cantidad de valores únicos de la expresión
groupByes menor que la cantidad especificada debuckets.El
granularitytiene menos intervalos que el número debuckets.El
granularityno es lo suficientemente fino para distribuir uniformemente los documentos en la cantidad especificada debuckets.
Si la groupBy expresión hace referencia a una matriz o un documento, los valores se organizan utilizando el mismo orden que en antes de determinar los límites del $sort depósito.
La distribución uniforme de los documentos entre los buckets depende de la cardinalidad (o el número de valores únicos) del campo groupBy. Si la cardinalidad no es lo suficientemente alta, la etapa $bucketAuto podría no distribuir los resultados uniformemente entre los buckets.
Granularidad
El parámetro $bucketAuto acepta un granularity parámetro opcional que garantiza que los límites de todos los segmentos se ajusten a una serie numérica preferida. El uso de una serie numérica preferida proporciona mayor control sobre dónde se establecen los límites de los segmentos dentro del rango de valores de la groupBy expresión. También se pueden usar para establecer los límites de los segmentos de forma logarítmica y uniforme cuando el rango de la groupBy expresión escala exponencialmente.
Serie Renard
La serie de números de Renard son conjuntos de números derivados al tomar la 5 10 20 40 80 raíz -ésima, -ésima, -ésima, -ésima o -ésima de 10 y luego incluir varias potencias de la raíz que equivalen a valores entre 1.0 y 10.0 10(.3 en el caso R80 de).
Establezca granularity en R5, R10, R20, R40 o R80 para restringir los límites de los segmentos a los valores de la serie. Los valores de la serie se multiplican por una potencia de 10 cuando los valores de groupBy están fuera del rango de 1.0 a 10.0 (10.3 para R80).
Ejemplo
La serie R5 se basa en la raíz quinta de 10, que es 1.58, e incluye varias potencias de esta raíz (redondeadas) hasta llegar a 10. La serie R5 se deriva de la siguiente manera:
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
El mismo enfoque se aplica a las demás series Renard para ofrecer una mayor granularidad, es decir, más intervalos entre 1.0 y 10.0 (10.3 para R80).
Serie E
Las series de números E son similares a las series de Renard en que subdividen el intervalo de 1.0 a 10.0 por 6 la12 ª, 24 ª, 48 ª, 96 ª,ª o 192 ª raíz de diez con un error relativo particular.
Establezca granularity E6E12E24E48en,,,, E96 o E192 para restringir los límites de los intervalos a los valores de la serie. Los valores de la serie se multiplican por una potencia de 10 cuando los groupBy valores de 1 están0 fuera 10 del0 rango de. a.. Para obtener más información sobre la serie E y sus respectivos errores relativos, consulte las series numéricas preferidas.
Serie 1-2-5
La 1-2-5 serie se comporta como una serie de Renard de tres valores, si tal serie existiera.
Establezca granularity en 1-2-5 para restringir los límites del depósito a varias potencias de la tercera raíz de 10, redondeadas a un dígito significativo.
Ejemplo
Los siguientes valores forman parte de la serie 1-2-5: 0.1, 0.2, 0.5, 1, 2, 5, 10, 20, 50, 100, 200, 500, 1000, y así sucesivamente...
Serie de potencias de dos
Establezca granularity en POWERSOF2 para restringir los límites del depósito a números que sean una potencia de dos.
Ejemplo
Los siguientes números se adhieren a la serie de potencia de dos:
2 0 = 1
2 1 = 2
2 2 = 4
2 3 = 8
2 4 = 16
2 5 = 32
etcétera...
Una implementación común es cómo varios componentes de la computadora, como la memoria, a menudo se adhieren al conjunto POWERSOF2 de números preferidos:
1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, and so on....
Comparación de diferentes granularidades
La siguiente operación demuestra cómo la especificación de diferentes valores para granularity afecta la forma en que $bucketAuto determina los límites del depósito. Una colección de things tiene un _id numerado del 0 al 99:
{ _id: 0 } { _id: 1 } ... { _id: 99 }
Se sustituyen diferentes valores para granularity en la siguiente operación:
db.things.aggregate( [ { $bucketAuto: { groupBy: "$_id", buckets: 5, granularity: <granularity> } } ] )
Los resultados en la siguiente tabla demuestran cómo los diferentes valores para granularity producen diferentes límites de segmento:
Granularidad | Resultados | notas |
|---|---|---|
Sin granularidad | { "_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 } | El número especificado de cubos excede el número de intervalos en la serie. |
PODEROS DE2 | { "_id" : { "min" : 0, "max" : 32 }, "count" : 32 } { "_id" : { "min" : 32, "max" : 64 }, "count" : 32 } { "_id" : { "min" : 64, "max" : 128 }, "count" : 36 } | El número especificado de cubos excede el número de intervalos en la serie. |
Ejemplos
Considere una colección artwork con los siguientes documentos:
{ "_id" : 1, "title" : "The Pillars of Society", "artist" : "Grosz", "year" : 1926, "price" : Decimal128("199.99"), "dimensions" : { "height" : 39, "width" : 21, "units" : "in" } } { "_id" : 2, "title" : "Melancholy III", "artist" : "Munch", "year" : 1902, "price" : Decimal128("280.00"), "dimensions" : { "height" : 49, "width" : 32, "units" : "in" } } { "_id" : 3, "title" : "Dancer", "artist" : "Miro", "year" : 1925, "price" : Decimal128("76.04"), "dimensions" : { "height" : 25, "width" : 20, "units" : "in" } } { "_id" : 4, "title" : "The Great Wave off Kanagawa", "artist" : "Hokusai", "price" : Decimal128("167.30"), "dimensions" : { "height" : 24, "width" : 36, "units" : "in" } } { "_id" : 5, "title" : "The Persistence of Memory", "artist" : "Dali", "year" : 1931, "price" : Decimal128("483.00"), "dimensions" : { "height" : 20, "width" : 24, "units" : "in" } } { "_id" : 6, "title" : "Composition VII", "artist" : "Kandinsky", "year" : 1913, "price" : Decimal128("385.00"), "dimensions" : { "height" : 30, "width" : 46, "units" : "in" } } { "_id" : 7, "title" : "The Scream", "artist" : "Munch", "price" : Decimal128("159.00"), "dimensions" : { "height" : 24, "width" : 18, "units" : "in" } } { "_id" : 8, "title" : "Blue Flower", "artist" : "O'Keefe", "year" : 1918, "price" : Decimal128("118.42"), "dimensions" : { "height" : 24, "width" : 20, "units" : "in" } }
Agregación de una sola faceta
En la siguiente operación, los documentos de entrada se agrupan en cuatro grupos según los valores del campo price:
db.artwork.aggregate( [ { $bucketAuto: { groupBy: "$price", buckets: 4 } } ] )
La operación devuelve los siguientes documentos:
{ "_id" : { "min" : Decimal128("76.04"), "max" : Decimal128("159.00") }, "count" : 2 } { "_id" : { "min" : Decimal128("159.00"), "max" : Decimal128("199.99") }, "count" : 2 } { "_id" : { "min" : Decimal128("199.99"), "max" : Decimal128("385.00") }, "count" : 2 } { "_id" : { "min" : Decimal128("385.00"), "max" : Decimal128("483.00") }, "count" : 2 }
Agregación multifacética
La etapa$bucketAutose puede utilizar dentro de la etapa$facetpara procesar múltiples canales de agregación en el mismo conjunto de documentos de entrada de artwork.
La siguiente pipeline de agregación agrupa los documentos de la colección artwork en cubos basados en price, year y el area calculado:
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" } } } } ] } } ] )
La operación devuelve el siguiente documento:
{ "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" : Decimal128("76.04"), "max" : Decimal128("159.00") }, "count" : 2 }, { "_id" : { "min" : Decimal128("159.00"), "max" : Decimal128("199.99") }, "count" : 2 }, { "_id" : { "min" : Decimal128("199.99"), "max" : Decimal128("385.00") }, "count" : 2 }, { "_id" : { "min" : Decimal128("385.00"), "max" : Decimal128("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 ] } ] }
Los ejemplos de C# en esta página utilizan la base de datos sample_mflix de los conjuntos de datos de muestra de Atlas. Para aprender a crear un clúster gratuito de MongoDB Atlas y cargar los conjuntos de datos de muestra, consulta Primeros pasos en la documentación del controlador de MongoDB .NET/C#.
La siguiente clase Movie modela los documentos en la colección sample_mflix.movies:
public class Movie { public ObjectId Id { get; set; } public int Runtime { get; set; } public string Title { get; set; } public string Rated { get; set; } public List<string> Genres { get; set; } public string Plot { get; set; } public ImdbData Imdb { get; set; } public int Year { get; set; } public int Index { get; set; } public string[] Comments { get; set; } [] public DateTime LastUpdated { get; set; } }
Nota
ConventionPack para Pascal Case
Las clases de C# en esta página utilizan Pascal case para los nombres de sus propiedades, pero los nombres de los campos en la colección de MongoDB utilizan camel case. Para tener en cuenta esta diferencia, se puede usar el siguiente código para registrar un ConventionPack cuando la aplicación se inicie:
var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() }; ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
Para utilizar el controlador MongoDB.NET/C# para agregar una $bucketAuto etapa a una canalización de agregación, llame al método BucketAuto() en un PipelineDefinition objeto.
El siguiente ejemplo crea una etapa de pipeline que distribuye uniformemente los documentos en cinco compartimentos según el valor de su campo Runtime:
var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>() .BucketAuto( groupBy: m => m.Runtime, buckets: 5);
Puede usar un objeto AggregateBucketAutoOptions para especificar un esquema numérico preferido para establecer los valores límite. El siguiente ejemplo realiza la misma $bucketAuto operación que el ejemplo anterior, pero también establece los límites del depósito en potencias 2 de:
var bucketAutoOptions = new AggregateBucketAutoOptions() { Granularity = new AggregateBucketAutoGranularity("POWERSOF2") }; var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>() .BucketAuto( groupBy: m => m.Runtime, buckets: 5, options: bucketAutoOptions);
Los ejemplos de Node.js en esta página utilizan la base de datos sample_mflix de los conjuntos de datos de muestra de Atlas. Para aprender a crear un clúster gratuito de MongoDB Atlas y cargar los conjuntos de datos de muestra, consulte Primeros pasos en la documentación del controlador de MongoDB Node.js.
Para utilizar el controlador de MongoDB Node.js para agregar una etapa de $bucketAuto a una canalización de agregación, utilice el Operador $bucketAuto en un objeto de canalización.
El siguiente ejemplo crea una etapa de canalización que distribuye los documentos uniformemente en cinco grupos según el valor de su campo runtime. A continuación, el ejemplo ejecuta la canalización de agregación:
const pipeline = [ { $bucketAuto: { groupBy: "$runtime", buckets: 5 } } ]; const cursor = collection.aggregate(pipeline); return cursor;
El siguiente ejemplo realiza la misma operación $bucketAuto que el ejemplo anterior, pero establece los límites del depósito como potencias de 2 mediante el parámetro granularity:
const pipeline = [ { $bucketAuto: { groupBy: "$runtime", buckets: 5, granularity: "POWERSOF2" } } ]; const cursor = collection.aggregate(pipeline); return cursor;
Obtén más información
Para aprender más sobre las etapas relacionadas del pipeline, consulta la guía $bucket.