定義
バージョン 5.0 の新機能。
曲線下面積の近似値を返します。この値は、隣接するドキュメントの各セットがスクリプトを形成する スクリプトのルールを使用して計算されます
統合間隔の ステージの
$setWindowFieldssortBy フィールド値。
$integralは$setWindowFieldsステージでのみ使用可能です。
$integral 構文:
{ $integral: { input: <expression>, unit: <time unit> }}$integral 次のフィールドを持つドキュメントを取ります。
動作
ウィンドウを省略すると、上限と下限がないデフォルトのウィンドウが使用されます。
例
メートル デバイスによって 30 秒間隔で測定された電気使用量をキロバイト単位で含むpowerConsumptionコレクションを作成します。
db.powerConsumption.insertMany( [ { powerMeterID: "1", timeStamp: new Date( "2020-05-18T14:10:30Z" ), kilowatts: 2.95 }, { powerMeterID: "1", timeStamp: new Date( "2020-05-18T14:11:00Z" ), kilowatts: 2.7 }, { powerMeterID: "1", timeStamp: new Date( "2020-05-18T14:11:30Z" ), kilowatts: 2.6 }, { powerMeterID: "1", timeStamp: new Date( "2020-05-18T14:12:00Z" ), kilowatts: 2.98 }, { powerMeterID: "2", timeStamp: new Date( "2020-05-18T14:10:30Z" ), kilowatts: 2.5 }, { powerMeterID: "2", timeStamp: new Date( "2020-05-18T14:11:00Z" ), kilowatts: 2.25 }, { powerMeterID: "2", timeStamp: new Date( "2020-05-18T14:11:30Z" ), kilowatts: 2.75 }, { powerMeterID: "2", timeStamp: new Date( "2020-05-18T14:12:00Z" ), kilowatts: 2.82 }] )この例では、 ステージの$integral $setWindowFieldsを使用して、各メートルデバイスによって測定されたエします。
db.powerConsumption.aggregate( [ { $setWindowFields: { partitionBy: "$powerMeterID", sortBy: { timeStamp: 1 }, output: { powerMeterKilowattHours: { $integral: { input: "$kilowatts", unit: "hour" }, window: { range: [ "unbounded", "current" ], unit: "hour" } } } } }] )この例では、次のことが行われます。
partitionBy: "$powerMeterID"はコレクション内のドキュメントをpowerMeterIDで分割します。sortBy: { timeStamp: 1 }は、各パーティション内のドキュメントをtimeStampで昇順（1）に並べ替えるので、最も古いtimeStampが最初になります。
この出力例では、1 メートルと 2 メートルで測定された消費量がpowerMeterKilowattHoursフィールドに表示されています。
{ "_id" : ObjectId("60cbdc3f833dfeadc8e62863"), "powerMeterID" : "1", "timeStamp" : ISODate("2020-05-18T14:10:30Z"), "kilowatts" : 2.95, "powerMeterKilowattHours" : 0 }{ "_id" : ObjectId("60cbdc3f833dfeadc8e62864"), "powerMeterID" : "1", "timeStamp" : ISODate("2020-05-18T14:11:00Z"), "kilowatts" : 2.7, "powerMeterKilowattHours" : 0.023541666666666666 }{ "_id" : ObjectId("60cbdc3f833dfeadc8e62865"), "powerMeterID" : "1", "timeStamp" : ISODate("2020-05-18T14:11:30Z"), "kilowatts" : 2.6, "powerMeterKilowattHours" : 0.045625 }{ "_id" : ObjectId("60cbdc3f833dfeadc8e62866"), "powerMeterID" : "1", "timeStamp" : ISODate("2020-05-18T14:12:00Z"), "kilowatts" : 2.98, "powerMeterKilowattHours" : 0.068875 }{ "_id" : ObjectId("60cbdc3f833dfeadc8e62867"), "powerMeterID" : "2", "timeStamp" : ISODate("2020-05-18T14:10:30Z"), "kilowatts" : 2.5, "powerMeterKilowattHours" : 0 }{ "_id" : ObjectId("60cbdc3f833dfeadc8e62868"), "powerMeterID" : "2", "timeStamp" : ISODate("2020-05-18T14:11:00Z"), "kilowatts" : 2.25, "powerMeterKilowattHours" : 0.019791666666666666 }{ "_id" : ObjectId("60cbdc3f833dfeadc8e62869"), "powerMeterID" : "2", "timeStamp" : ISODate("2020-05-18T14:11:30Z"), "kilowatts" : 2.75, "powerMeterKilowattHours" : 0.040625 }{ "_id" : ObjectId("60cbdc3f833dfeadc8e6286a"), "powerMeterID" : "2", "timeStamp" : ISODate("2020-05-18T14:12:00Z"), "kilowatts" : 2.82, "powerMeterKilowattHours" : 0.06383333333333334 }Tip
IoT 電力消費に関する追加の例については、電子書籍『 MongoDB の実用的な集計 』を参照してください。