$bucketAuto（集計ステージ）

定義

$bucketAuto

指定された式に基づいて、受信したドキュメントをバケットと呼ばれる特定の数のグループに分類します。指定された数のバケットにドキュメントを均等に分散するために、バケット境界が自動的に決定されます。

各バケットは、出力ではドキュメントとして表されます。各バケットのドキュメントには、次の内容が含まれています。

バケットの境界を指定する_idオブジェクト。
- _id.minフィールドは、バケットの包括的下限を指定します。
- _id.maxフィールドはバケットの上限を指定します。この限界は、シリーズの最後のバケットを除くすべてのバケットに対して排他的です。ここでは包括的です。
バケット内のドキュメント数を含むcountフィールド。 outputドキュメントが指定されていない場合、 countフィールドはデフォルトで含まれます。

$bucketAuto ステージの形式は次のとおりです。

{  $bucketAuto: {      groupBy: <expression>,      buckets: <number>,      output: {         <output1>: { <$accumulator expression> },         ...      }      granularity: <string>  }}

フィールド	タイプ	説明
`groupBy`	式	ドキュメントをグループ化するための式。フィールドパスを指定するには、フィールド名の前にドル記号（`$`）を付け、引用符で囲みます。
`buckets`	integer	入力ドキュメントがグループ化されるバケット数を指定する正の 32 ビット整数。
`output`	ドキュメント	任意。 `_id`フィールド以外で出力ドキュメントに含めるフィールドを指定するドキュメント。含めるフィールドを指定するには、アキュムレータ式を使用する必要があります。 `<outputfield1>: { <accumulator>: <expression1> },...` `output`が指定されている場合、デフォルトの`count`フィールドは出力ドキュメントに含まれません。次のとおり、 `output`ドキュメントの一部として`count`式を明示的に指定して含めます。 `output: { <outputfield1>: { <accumulator>: <expression1> }, ... count: { $sum: 1 }}`
`granularity`	string	任意。計算された境界エッジが希望する丸数またはその累乗で終わるようにするために使用する希望の数系列を指定する string10 。すべての`groupBy`値が数値で、いずれも`NaN`でない場合にのみ使用できます。 `granularity` でサポートされている値は、`"R5"`、`"R10"`、`"R20"`、`"R40"`、`"R80"`、`"1-2-5"`、`"E6"`、`"E12"`、`"E24"`、`"E48"`、`"E96"`、`"E192"`、および`"POWERSOF2"`です。

Considerations

`$bucketAuto` およびメモリ制限

$bucketAuto ステージには 100 メガバイトのRAM制限があります。デフォルトでは、ステージがこの制限を超えると、 MongoDB は一時ファイルを自動的にディスクに書込みます。詳細については、allowDiskUseByDefault を参照してください。

Tip

集計パイプラインの制限

動作

次の場合には、指定されたバケット数を下回る可能性があります。

入力ドキュメント数が指定されたバケット数より小さいです。
groupBy式の一意の値の数は、 bucketsの指定された数より小さいです。
granularityの間隔はbucketsの数より少ないです。
granularityは、指定された数のbucketsにドキュメントを均等に分散するのに十分ではありません。

groupBy式が配列またはドキュメントを参照する場合、バケット境界を決定する前に、 $sortと同じ順序で値が配置されます。

バケット間でのドキュメントの均等な分散は、 groupByフィールドの濃度または一意の値の数によって異なります。濃度が十分に高くない場合、$bucketAuto ステージは結果をバケット間で均等に分散しない可能性があります。

粒度

$bucketAuto は任意の granularity パラメータを受け入れ、すべてのバケットの境界が指定された優先番号系列に準拠しているようにします。優先数値系列を使用すると、 groupBy式の値の範囲内でバケット境界が設定される場所をより制御できます。また、groupBy 式の範囲が指数的に式するときに、バケット境界を対数で均等に設定するためにも使用できます。

シャードシリーズ

レナード数値系列は、5^番目の、10^番目の、20^番目の、40^番目の、または 10 のルートのいずれかを取得して得られる数値のセットであり、1.0 から 10.0 までの値に^等しいルートの累乗を含みます（10.3 では 10.3 （ R80の場合）。

バケット境界を系列内の値に制限するには、 granularityをR5 、 R10 、 R20 、 R40 、またはR80に設定します。 groupByの値が 1.0 から 10.0（ R80では 10.3）の範囲外の場合、系列の値は 10 の累乗を掛けます。

例

R5系列は 10 の 5 のルート（1.58）に基づいており、10 に達するまでこのルートのさまざまな累乗（丸め）が含まれます。 R5シリーズは次のように派生します。

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

より細かい粒度、つまり 1.0 から 10.0（ R80では 10.3）の間隔が長くなります。

E シリーズ

E 番号系列は 1.010.0、からまでの間隔を6^th 、 th 、12^{th 、 th 、} th ごとに細分化されている点で、 Renid シリーズ244896192と似ています。、またはと特定の相対エラーを持つ 10 のルート。

バケット境界を系列内の値に制限するには、granularity を E6、E12、E24、E48、E96、または E192 に設定します。シリーズの値は、groupBy の値が 1.0 から 10.0 の範囲外にある場合、10 の累乗を掛けます。E シリーズとそれぞれの相対的なエラーの詳細については、優先番号シリーズを参照してください。

1-2-5 シリーズ

1-2-5シリーズは、 3 値のRapid シリーズのように動作します（このようなシリーズが存在する場合）。

granularityを1-2-5に設定すると、バケット境界を 10 の 3 ルート（1 桁に丸められた）のさまざまな累乗に制限します。

例

次の値は1-2-5シリーズの一部です。0.1、0.2、0.5、1、2、5、10、20、50、100、200、500、1000、など

2 つの系列の累乗

バケット境界を 2 の累乗の数値に制限するには、 granularityをPOWERSOF2に設定します。

例

次の数値は 2 つの系列の累乗に依存します。

2 ⁰ = 1
2 ¹ = 2
2 ² = 4
2 ³ = 8
2 ⁴ = 16
2 ⁵ = 32
などです。

一般的な実装は、メモリなどのさまざまなコンピューターコンポーネントがPOWERSOF2の優先番号のセットに頻繁に結合される方法を示しています。

1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, and so on....

異なる粒度の比較

次の操作は、 granularityに別の値を指定することが、 $bucketAutoのバケット境界の決定方法に影響することを示しています。 thingsのコレクションには、0 から 99 までの番号付けされた_idがあります。

{ _id: 0 }{ _id: 1 }...{ _id: 99 }

granularityの異なる値は次の操作に置き換えられます。

db.things.aggregate( [  {    $bucketAuto: {      groupBy: "$_id",      buckets: 5,      granularity: <granularity>    }  }] )

次の表の結果は、 granularityの異なる値によってどのように異なるバケット境界が生成されるかを示しています。

粒度	結果	ノート
粒度なし	{ "_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 }	指定されたバケット数がシリーズ内の間隔数を超えています。
POWERSOF2	{ "_id" : { "min" : 0, "max" : 32 }, "count" : 32 } { "_id" : { "min" : 32, "max" : 64 }, "count" : 32 } { "_id" : { "min" : 64、"max" : 128 }、"count" : 36 }	指定されたバケット数がシリーズ内の間隔数を超えています。

例

以下のドキュメントを持つ artwork コレクションを考えてみましょう。

{ "_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" } }

単一ファセット集計

次の操作では、入力ドキュメントは、 priceフィールドの値に従って 4 つのバケットにグループ化されます。

db.artwork.aggregate( [  {    $bucketAuto: {        groupBy: "$price",        buckets: 4    }  }] )

この操作により、次のドキュメントが返されます。

{  "_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}

ファセット集計

$bucketAutoステージは$facetステージ内で使用して、 artworkからの同じ入力ドキュメントセットに対して複数の集計パイプラインを処理できます。

次の集計パイプラインでは、 artworkコレクションのドキュメントを、 price 、 year 、および計算されたareaに基づいてバケットにグループ化します。

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" }            }          }        }      ]    }  }] )

この操作を実行すると次のドキュメントが返されます。

{  "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 ] }  ]}

このページのC#の例では、Atlasサンプルデータセットの sample_mflixデータベースを使用します。MongoDB Atlasクラスターを無料で作成して、サンプルデータセットをロードする方法については、 MongoDB .NET/ C#ドライバーのドキュメントの「開始」を参照してください。

次の Movie クラスは、sample_mflix.movies コレクション内のドキュメントをモデル化します。

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; }       [BsonElement("lastupdated")]    public DateTime LastUpdated { get; set; }}

注意

パスカルケースの ConventionPack

このページのC# クラスはプロパティ名にパスカルケースを使用していますが、MongoDB コレクションのフィールド名はキャメルケースを使用しています。この違いを考慮するために、アプリケーションが起動する際に次のコードを使用してConventionPackを登録してください。

var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);

MongoDB .NET/ C#ドライバーを使用して$bucketAuto ステージを集計パイプラインに追加するには、 PipelineDefinitionオブジェクトで Unwind() メソッドを呼び出します。

次の例では、Runtimeフィールドの値でドキュメントを 5 つのバケットに均等に分散するパイプラインステージを作成します。

var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()    .BucketAuto(        groupBy: m => m.Runtime,        buckets: 5);

AggregateBbucketAutoOptionsオブジェクトを使用して、境界値を設定するための数値ベースのスキームを指定できます。次の例では、前の例と同じ $bucketAuto操作を実行しますが、2 の累乗にバケット境界を設定します。

var bucketAutoOptions = new AggregateBucketAutoOptions(){    Granularity = new AggregateBucketAutoGranularity("POWERSOF2")};
var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()    .BucketAuto(        groupBy: m => m.Runtime,        buckets: 5,        options: bucketAutoOptions);

このページのNode.js の例では、Atlasサンプルデータセットの sample_mflixデータベースを使用します。無料のMongoDB Atlas cluster を作成し、サンプルデータセットをロードする方法については、 MongoDB Node.jsドライバーのドキュメントの開始を参照してください。

MongoDB Node.jsドライバーを使用して $bucketAuto ステージを集計パイプラインに追加するには、パイプラインオブジェクトで $bucketAuto 演算子を使用します。

次の例では、runtimeフィールドの値でドキュメントを 5 つのバケットに均等に分散するパイプラインステージを作成しています。次に、この例では集計パイプラインを実行します。

const pipeline = [  {    $bucketAuto: {      groupBy: "$runtime",      buckets: 5    }  }];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);return cursor;

次の例では、前の例と同じ $bucketAuto操作を実行しますが、granularity パラメータを使用してバケット境界を 2 の累乗として設定します。

const pipeline = [  {    $bucketAuto: {      groupBy: "$runtime",      buckets: 5,      granularity: "POWERSOF2"    }  }];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);return cursor;

詳細

関連するパイプラインステージの詳細については、$bucketガイドを参照してください。

戻る

$bucket

$changeStream