集計操作

集計操作は、複数のドキュメントを処理し、計算結果を返します。集計操作を使用すると、次のことができます。

複数のドキュメントの値をグループ化します。
グループ化されたデータから単一の結果を計算します。
時間の経過に伴うデータの変化を分析します。
データの最新バージョンをクエリします。

MongoDBの集計演算子を使用すると、データを別のプラットフォームに移動せずにクラスターで分析を実行できます。

はじめる

集計操作を実行するには、次を使用できます。

集計パイプライン、推奨される方法です。
単一目的の集計メソッドで、集計パイプラインよりも機能が低くなります。

MongoDB Atlas でホストされている配置の UI で集計パイプラインを実行できます。

集計パイプライン

集計パイプラインは、ドキュメントを処理する 1 つ以上のステージで構成されます。これらのドキュメントは、コレクション、ビュー、または特別に設計されたステージから取得されます。

各ステージは、入力ドキュメントに対して操作を実行します。例、ステージでは $filter ドキュメント、$group ドキュメント、および値の計算が可能です。ステージが出力するドキュメントは、パイプラインの次のステージに渡されます。

集計パイプラインは、ドキュメントのグループの結果を返す場合があります。「集計パイプラインによる更新」に示されているステージを使用して、集計パイプラインでドキュメントを更新することもできます。

注意

aggregation pipelinedb.collection.aggregate()collectionメソッドで実行されるは、パイプラインに$merge または$out ステージが含まれていない限り、内のドキュメントを変更しません。

aggregation pipelineの例

このページの例では、sample_mflixサンプルデータセットのデータを使用します。このデータセットを自己管理型MongoDB配置にロードする方法の詳細については、サンプルデータセットをロードするを参照してください。サンプルデータベースに変更を加えた場合、このページの例を実行するには、データベースを削除して再作成する必要がある場合があります。

次のパイプラインは、データベース内の最も多くの映画を監督した上位 3 人の監督を検索します。

$matchステージを使用して、監督がリストされている映画をフィルタリングします（監督フィールドが null または空であるドキュメントを除く）。

{
    $match : {
        "directors" : { $exists: true, $ne: null, $not: {$size: 0} }
    }
},

$matchステージでは、役員情報のない映画をフィルタリングで除外することで、パイプライン内のドキュメント数を削減します。次に、$unwind を使用してdirectory 配列を分解し、個々の役員ごとに映画をカウントできるようにします。

{
    $unwind : "$directors"
},

$groupを使用して、ドキュメントを役員名ごとにグループ化し、各監督の映画をカウントします。

{
    $group : {
    _id : "$directors",
    movieCount : {
        $sum: 1
        }
    }
},

$sortを使用して、残りのドキュメントを映画数の降順で並べ替えます。

{
    $sort : {
        movieCount : -1
    }
},

$limit上位 3 つの役員を返すには、を使用します。

{
    $limit : 3
}

完全なパイプライン:

db.movies.aggregate(
  [
    {
        $match : {
            "directors" : { $exists: true, $ne: null, $not: {$size: 0} }
        }
    },
    {
        $unwind : "$directors"
    },
    {
        $group : {
        _id : "$directors",
        movieCount : {
            $sum: 1
            }
        }
    },
    {
        $sort : {
            movieCount : -1
        }
    },
    {
        $limit : 3
    }
  ]
)

パイプラインは、次の結果を返します。

[
  { _id: 'Woody Allen', movieCount: 40 },
  { _id: 'Martin Scorsese', movieCount: 32 },
  { _id: 'Takashi Miike', movieCount: 31 }
]

サンプル入力ドキュメントを含む実行可能な例については、「完全なaggregation pipelineの例」を参照してください。

集計パイプラインの詳細については、集計パイプラインを参照してください。

単一目的の集計方法

単目的集計メソッドは、単一のコレクションのドキュメントを集計します。これらのメソッドは、集計パイプラインよりも機能が低くなります。

方式	説明
`db.collection.estimatedDocumentCount()`	collectionまたはビュー内のドキュメントのおおよその数を返します。
`db.collection.count()`	collectionまたはビュー内のドキュメントの数を返します。
`db.collection.distinct()`	指定されたフィールドに対して異なる値を持つドキュメントの範囲を返します。

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