$ファセット（集計ステージ）

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。

次の集計パイプラインでは、moviesコレクションを使用して、複数のdimensionsにわたる映画を分類します。A $match stage limits the input to movies with a runtime greater than 1,000 minutes. $facet ステージは、$sortByCount、$bucket、$bucketAuto を使用して 3 つのサブパイプラインを並行して実行します。MongoDB は操作の開始時に 1 回だけ moviesコレクションからinput documentを取得します。

db.movies.aggregate( [
  { $match: { runtime: { $gt: 1000 } } },
  {
    $facet: {
      "categorizedByGenres": [
        { $unwind: "$genres" },
        { $sortByCount: "$genres" }
      ],
      "categorizedByRuntime": [
        {
          $bucket: {
            groupBy: "$runtime",
            boundaries: [ 1000, 1200, 1400 ],
            default: "Other",
            output: {
              "count": { $sum: 1 },
              "titles": { $push: "$title" }
            }
          }
        }
      ],
      "categorizedByYear(Auto)": [
        {
          $bucketAuto: {
            groupBy: "$year",
            buckets: 4
          }
        }
      ]
    }
  }
] )

[
  {
    categorizedByGenres: [
      { _id: 'Sport', count: 1 },
      { _id: 'Documentary', count: 1 },
      { _id: 'Action', count: 1 },
      { _id: 'Drama', count: 1 },
      { _id: 'Adventure', count: 1 },
      { _id: 'History', count: 1 }
    ],
    categorizedByRuntime: [
      { _id: 1000, count: 1, titles: [ 'Baseball' ] },
      { _id: 1200, count: 1, titles: [ 'Centennial' ] }
    ],
    'categorizedByYear(Auto)': [
      { _id: { min: 1978, max: 1994 }, count: 1 },
      { _id: { min: 1994, max: 1994 }, count: 1 }
    ]
  }
]

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。

[BsonIgnoreExtraElements]
public class Movie
{
    [BsonId]
    public ObjectId Id { get; set; }
    [BsonElement("title")]
    public string Title { get; set; } = null!;
    [BsonElement("year")]
    public int? Year { get; set; }
    [BsonElement("runtime")]
    public int? Runtime { get; set; }
    [BsonElement("rated")]
    public string? Rated { get; set; }
    [BsonElement("metacritic")]
    public int Metacritic { get; set; }
    [BsonElement("plot")]
    public string? Plot { get; set; }
    [BsonElement("type")]
    public string? Type { get; set; }
    [BsonElement("cast")]
    public string[]? Cast { get; set; }
    [BsonElement("directors")]
    public string[]? Directors { get; set; }
    [BsonElement("writers")]
    public string[]? Writers { get; set; }
    [BsonElement("imdb")]
    public ImdbData? Imdb { get; set; }
}

MongoDB .NET/ C#ドライバーを使用して$facet 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 ファセット() メソッドを呼び出します。

次の例では、2 つの並列集計を実行するパイプラインステージを作成しています。最初の集計では、受信したドキュメントを、Runtimeフィールドの値により 5 つのグループに分散します。2 番目の集計では、Ratedフィールドの各値をカウントし、各値のカウントを上位 5 つの値に制限して返します。

var bucketPipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()
    .BucketAuto(
        groupBy: m => m.Runtime,
        buckets: 5);
var bucketFacet = AggregateFacet.Create(
    name: "Runtimes",
    pipeline: bucketPipeline);
var countLimitPipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()
    .SortByCount(m => m.Rated)
    .Limit(5);
var countFacet = AggregateFacet.Create(
    "Ratings", countLimitPipeline);
var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()
    .Facet(bucketFacet, countFacet);

{
  "Runtimes": [
    { "_id": { "min": null, "max": 89 }, "count": 4574 },
    { "_id": { "min": 89, "max": 97 }, "count": 4539 },
    { "_id": { "min": 97, "max": 106 }, "count": 4502 },
    { "_id": { "min": 106, "max": 121 }, "count": 4421 },
    { "_id": { "min": 121, "max": 1256 }, "count": 3313 }
  ],
  "Ratings": [
    { "_id": null, "count": 9894 },
    { "_id": "R", "count": 5537 },
    { "_id": "PG-13", "count": 2321 },
    { "_id": "PG", "count": 1852 },
    { "_id": "APPROVED", "count": 709 }
  ]
}

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 $facet 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 $facet 演算子を使用します。

次の例では、2 つの並列集計を実行するパイプラインステージを作成しています。最初の集計では、$bucketAuto ステージを使用して、受信したドキュメントを runtimeフィールドの値で 5 つのグループに分散します。2 番目の集計では、ratedフィールドの各値をカウントし、$sortByCount ステージと $limit ステージを使用して上位 5 つの値の数を返します。次に、この例では集計パイプラインを実行します。

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