db.コレクション.aggregate()（mongoshメソッド）

パラメーター

db.collection.aggregate() は以下のパラメーターを取ります。

Error Handling

If an error occurs, the aggregate() helper throws an exception.

カーソルの動作

では、mongosh aggregate()カーソルがvar キーワードを使用して変数に割り当てられていない場合、mongosh は最大20 回までカーソルを自動的に反復します。 でのカーソルの処理については、「 mongoshでカーソルを反復する mongosh」を参照してください。

集計から返されるカーソルは、評価済みカーソル（最初のバッチが取得されたカーソル）で動作する次のようなカーソル メソッドのみをサポートします。

詳細については、以下を参照してください。

• Aggregation Pipeline

• 集計リファレンス

• 集計パイプラインの制限

• aggregate

セッション

セッション内で作成されたカーソルの場合、セッション外で getMore を呼び出すことはできません。

同様に、セッション外で作成されたカーソルの場合、セッション内で getMore を呼び出すことはできません。

トランザクション

aggregate() は分散トランザクション内で使用できます。

ただし、トランザクション内では以下のステージは許可されません。

• $collStats

• $currentOp

• $indexStats

• $listLocalSessions

• $listSessions

• $out

• $merge

• $planCacheStats

また、explain オプションも指定できません。

• トランザクションの外部で作成されたカーソルの場合、トランザクション内で getMore を呼び出せません。

• トランザクション内で作成されたカーソルの場合、トランザクション外で getMore を呼び出せません。

クライアントの切断

$out または $merge ステージを含まない aggregate() 操作の場合。

aggregate() を発行したクライアントが操作が完了する前に切断された場合、 MongoDB はkillOp を使用して aggregate() を終了としてマークします。

グループ化と合計の計算

次の集計操作では、ステータスが "A" と等しいドキュメントを選択し、一致するドキュメントをcust_id フィールドでループ化し、amount フィールドの合計から各cust_id フィールドの total を計算し、結果をtotal フィールドで降順にソートします。

db.orders.aggregate( [
   { $match: { status: "A" } },
   { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
   { $sort: { total: -1 } }
] )

この操作は、次のドキュメントを持つカーソルを返します。

[
   { _id: "xyz1", total: 100 },
   { _id: "abc1", total: 75 }
]

mongosh iterates the returned cursor automatically to print the results. See Iterate a Cursor in mongosh for handling cursors manually in mongosh.

集計パイプライン操作に関する情報を返します。

次の例では、db.collection.explain() を使用して、集計パイプラインの実行プランに関する詳細情報を表示します。

db.orders.explain().aggregate( [
   { $match: { status: "A" } },
   { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
   { $sort: { total: -1 } }
] )

この操作は集計パイプラインの処理を詳述するドキュメントを返します。たとえば、このドキュメントにはどのインデックスが操作に使用されたかなどの詳細が示されます。[1] orders コレクションがシャーディングされたコレクションの場合は、シャード間の作業分担やマージ操作、ターゲットクエリの場合にはターゲットシャードもドキュメントに表示されます。

executionStats または allPlansExecution 説明モードを db.collection.explain() メソッドに渡すと、より冗長な説明出力を表示できます。

相互作用: allowDiskUseByDefault

MongoDB 6.0 以降、 100 MB 以上のメモリを必要とするパイプライン ステージでは、デフォルトで一時ファイルをディスクに書き込みます。これらの一時ファイルはパイプラインの実行中ずっと残り、インスタンスのストレージ容量に影響を与える可能性があります。以前のバージョンの MongoDB では、この動作を有効にするには、個々の find コマンドと aggregate コマンドに { allowDiskUse: true } を渡す必要がありました。

個々の find と aggregate コマンドは、次のいずれかの方法で allowDiskUseByDefault パラメーターを上書きできます。

• allowDiskUseByDefaultが false に設定されている場合に { allowDiskUse: true } を使用して一時ファイルをディスクに書き込むことを許可する

• allowDiskUseByDefault が true に設定されている場合に { allowDiskUse: false } を使用して一時ファイルがディスクに書き込むことを禁止する

プロファイラー ログ メッセージと診断ログ メッセージには、メモリ制限のために集計ステージで一時ファイルにデータが書込まれた場合、usedDisk インジケーターが含められます。

詳細については、「集計パイプラインの制限」を参照してください。

初期バッチ サイズの指定

カーソルの初期バッチ サイズを指定するには、cursor オプションに次の構文を使用します。

cursor: { batchSize: <int> }

たとえば、次の集計操作では、カーソルの初期バッチサイズとして 0 を指定します。

db.orders.aggregate(
                     [
                       { $match: { status: "A" } },
                       { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
                       { $sort: { total: -1 } },
                       { $limit: 2 }
                     ],
                     {
                       cursor: { batchSize: 0 }
                     }
                   )

初期バッチのサイズを指定する { cursor: { batchSize: 0 } } ドキュメントは、1 個めのバッチが空であることを示します。このバッチサイズは、サーバー側での目立った作業なしに、カーソルやエラーメッセージをすばやく返すのに便利です。

後続の getMore 操作（最初のバッチの後）のバッチ サイズを指定するには、getMore コマンドを実行する際に batchSize フィールドを使用します。

mongosh iterates the returned cursor automatically to print the results. See Iterate a Cursor in mongosh for handling cursors manually in mongosh.

照合の指定

照合を指定すると、大文字・小文字やアクセント記号など、文字列を比較するための言語独自のルールを指定できます。

restaurants コレクションには、次のドキュメントがあります。

db.restaurants.insertMany( [
   { _id: 1, category: "café", status: "Open" },
   { _id: 2, category: "cafe", status: "open" },
   { _id: 3, category: "cafE", status: "open" }
] )

次の集計操作には 照合オプションが含まれます。

db.restaurants.aggregate(
   [
      { $match: { status: "Open" } },
      {
         $group: {
            _id: "$category",
            count: { $sum: 1 }
         }
      }
   ],
   { collation: { locale: "fr", strength: 1 } }
)

[ { _id: 'café', count: 3 } ]

この集計では、strength: 1 を使用して照合を指定しています。つまり、照合では大文字と小文字と文字の別個の違いを無視します。以下はその結果です。

• $match フィルターはコレクション内のすべてのドキュメントを照合し、それらのドキュメントを $group ステージに渡します。

• $group ステージでは、categoryフィールドの文字のバリエーションの違いを無視し、すべてのドキュメントを単一のグループにします。

照合フィールドの説明については、照合ドキュメントを参照してください。

インデックスの hint

次のドキュメントを使用してコレクション food を作成します。

db.food.insertMany( [
   { _id: 1, category: "cake", type: "chocolate", qty: 10 },
   { _id: 2, category: "cake", type: "ice cream", qty: 25 },
   { _id: 3, category: "pie", type: "boston cream", qty: 20 },
   { _id: 4, category: "pie", type: "blueberry", qty: 15 }
] )

下記のインデックスを作成します。

db.food.createIndex( { qty: 1, type: 1 } );
db.food.createIndex( { qty: 1, category: 1 } );

下記の集計操作には、指定されたインデックスの使用を強制する hint オプションが含まれています。

db.food.aggregate(
   [ { $sort: { qty: 1 }}, { $match: { category: "cake", qty: 10  } }, { $sort: { type: -1 } } ],
   { hint: { qty: 1, category: 1 } }
)

[readConcern] の上書き readConcern

操作の読み取り保証（read concern）を指定するには、readConcern オプションを使用します。

You cannot use the $out or the $merge stage in conjunction with read concern "linearizable". That is, if you specify "linearizable" read concern for db.collection.aggregate(), you cannot include either stages in the pipeline.

レプリカセットに対する次の操作では、大多数のノードに書き込まれたことが確認されたデータの最新のコピーを読み取るために、"majority" の 読み取り保証を指定します。

db.restaurants.aggregate(
   [ { $match: { rating: { $lt: 5 } } } ],
   { readConcern: { level: "majority" } }
)

コメントの指定

コレクション「movies」には次のような形式のドキュメントが含まれています。

db.movies.insertOne(
   {
      _id: ObjectId("599b3b54b8ffff5d1cd323d8"),
      title: "Jaws",
      year: 1975,
      imdb: "tt0073195"
   }
)

次の集計操作では、1995 年に制作された映画が検索し、comment オプションを含めて、logs、db.system.profile コレクション、およびdb.currentOp 内の追跡情報を提供します。

db.movies.aggregate( [ { $match: { year : 1995 } } ], { comment : "match_all_movies_from_1995" } ).pretty()

プロファイリングが有効になっているシステムでは、以下で示すように、system.profile コレクションにクエリを実行して、すべての最新の類似した集計を確認できます。

db.system.profile.find( { "command.aggregate": "movies", "command.comment" : "match_all_movies_from_1995" } ).sort( { ts : -1 } ).pretty()

このクエリでは、プロファイラーの結果セットが次の形式で返されます。

{
  "op" : "command",
  "ns" : "video.movies",
  "command" : {
    "aggregate" : "movies",
    "pipeline" : [
      {
        "$match" : {
          "year" : 1995
        }
      }
    ],
    "comment" : "match_all_movies_from_1995",
    "cursor" : {
    },
    "$db" : "video"
  },
  ...
}

アプリケーションは、システム内の特定の操作をより簡単に追跡または識別できるように、コメントに任意の情報をエンコードできます。たとえば、プロセス ID、スレッド ID、クライアントのホスト名、コマンドを発行したユーザーを含む文字列コメントを添付できます。

変数の使用 let

コマンド内の他の場所からアクセスできる変数を定義するには let オプションを使用します。

さまざまなフレーバーのケーキの売上情報を含むコレクション cakeSales を作成するとします。

db.cakeSales.insertMany( [
   { _id: 1, flavor: "chocolate", salesTotal: 1580 },
   { _id: 2, flavor: "strawberry", salesTotal: 4350 },
   { _id: 3, flavor: "cherry", salesTotal: 2150 }
] )

次の例：

• salesTotal が3000より大きいケーキ、つまり _id が 2 のケーキを検索します。

• let で targetTotal 変数を定義します。これは $gt で $$targetTotal として参照されます。

db.cakeSales.aggregate(
   [
      { $match: {
         $expr: { $gt: [ "$salesTotal", "$$targetTotal" ] }
      } }
   ],
   { let: { targetTotal: 3000 } }
)