複数フィールド結合の実行

このチュートリアルでは、集計パイプラインを構築し、コレクションに対して集計を実行し、選択した言語を使用して結果を表示する方法を説明します。

このタスクについて

このチュートリアルでは、製品情報を記述するコレクションのデータと、カスタマーの注文を記述する別のコレクションのデータを組み合わせる方法を説明します。結果には、2020 で注文された製品の一覧と、各注文に関する詳細が表示されます。

この集計では、$lookup を使用して複数フィールド結合を実行します。複数結合フィールドは、2 つのコレクションのドキュメント内に対応するフィールドが複数ある場合に発生します。集計では、対応するフィールドでこれらのドキュメントを照合し、両方の情報を 1 つのドキュメントに結合します。

始める前に

➤ 右上の[ 言語選択 ] ドロップダウンメニューを使用して、以下の例の言語を設定するか、 MongoDB Shell を選択します。

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

注文には1つの製品のみを含めることができます。集計では複数フィールド結合を使用して、製品ドキュメントを、その製品の注文を表すドキュメントと照合します。この集計は、 ordersコレクション内のドキュメントの product_name フィールドと product_variation フィールドに対応する、productsコレクション内のドキュメントの name フィールドと variation フィールドによってコレクションを結合します。

orders コレクションと products コレクションを作成するには、insertMany() メソッドを使用します。

db.orders.deleteMany({})
db.orders.insertMany( [   {      customer_id: "elise_smith@myemail.com",      orderdate: new Date("2020-05-30T08:35:52Z"),      product_name: "Asus Laptop",      product_variation: "Standard Display",      value: 431.43,   },   {      customer_id: "tj@wheresmyemail.com",      orderdate: new Date("2019-05-28T19:13:32Z"),      product_name: "The Day Of The Triffids",      product_variation: "2nd Edition",      value: 5.01,   },   {      customer_id: "oranieri@warmmail.com",      orderdate: new Date("2020-01-01T08:25:37Z"),      product_name: "Morphy Richards Food Mixer",      product_variation: "Deluxe",      value: 63.13,   },   {      customer_id: "jjones@tepidmail.com",      orderdate: new Date("2020-12-26T08:55:46Z"),      product_name: "Asus Laptop",      product_variation: "Standard Display",      value: 429.65,   }] )

db.products.deleteMany({})
db.products.insertMany( [   {      name: "Asus Laptop",      variation: "Ultra HD",      category: "ELECTRONICS",      description: "Great for watching movies"   },   {      name: "Asus Laptop",      variation: "Standard Display",      category: "ELECTRONICS",      description: "Good value laptop for students"   },   {      name: "The Day Of The Triffids",      variation: "1st Edition",      category: "BOOKS",      description: "Classic post-apocalyptic novel"   },   {      name: "The Day Of The Triffids",      variation: "2nd Edition",      category: "BOOKS",      description: "Classic post-apocalyptic novel"   },   {      name: "Morphy Richards Food Mixer",      variation: "Deluxe",      category: "KITCHENWARE",      description: "Luxury mixer turning good cakes into great"   }] )

テンプレートアプリの作成

この集計チュートリアルに従う前に、新しいCアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、「Cドライバーを使い始める」のガイドを参照してください。

Cドライバーで集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、agg-tutorial.cというファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

#include <stdio.h>#include <bson/bson.h>#include <mongoc/mongoc.h>
int main(void){    mongoc_init();
    // Replace the placeholder with your connection string.    char *uri = "<connection string>";    mongoc_client_t* client = mongoc_client_new(uri);
    // Get a reference to relevant collections.    // ... mongoc_collection_t *some_coll = mongoc_client_get_collection(client, "agg_tutorials_db", "some_coll");    // ... mongoc_collection_t *another_coll = mongoc_client_get_collection(client, "agg_tutorials_db", "another_coll");
    // Delete any existing documents in collections if needed.    // ... {    // ...     bson_t *filter = bson_new();    // ...     bson_error_t error;    // ...     if (!mongoc_collection_delete_many(some_coll, filter, NULL, NULL, &error))    // ...     {    // ...         fprintf(stderr, "Delete error: %s\n", error.message);    // ...     }    // ...     bson_destroy(filter);    // ... }
    // Insert sample data into the collection or collections.    // ... {    // ...     size_t num_docs = ...;    // ...     bson_t *docs[num_docs];    // ...    // ...     docs[0] = ...;    // ...    // ...     bson_error_t error;    // ...     if (!mongoc_collection_insert_many(some_coll, (const bson_t **)docs, num_docs, NULL, NULL, &error))    // ...     {    // ...         fprintf(stderr, "Insert error: %s\n", error.message);    // ...     }    // ...    // ...     for (int i = 0; i < num_docs; i++)    // ...     {    // ...         bson_destroy(docs[i]);    // ...     }    // ... }
    {        const bson_t *doc;
        // Add code to create pipeline stages.        bson_t *pipeline = BCON_NEW("pipeline", "[",        // ... Add pipeline stages here.        "]");
        // Run the aggregation.        // ... mongoc_cursor_t *results = mongoc_collection_aggregate(some_coll, MONGOC_QUERY_NONE, pipeline, NULL, NULL);
        bson_destroy(pipeline);
        // Print the aggregation results.        while (mongoc_cursor_next(results, &doc))        {            char *str = bson_as_canonical_extended_json(doc, NULL);            printf("%s\n", str);            bson_free(str);        }        bson_error_t error;        if (mongoc_cursor_error(results, &error))        {            fprintf(stderr, "Aggregation error: %s\n", error.message);        }
        mongoc_cursor_destroy(results);    }
    // Clean up resources.    // ... mongoc_collection_destroy(some_coll);    mongoc_client_destroy(client);    mongoc_cleanup();
    return EXIT_SUCCESS;}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、 Cスタートガイドの接続文字列の作成ステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

char *uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017";

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

mongoc_collection_t *products = mongoc_client_get_collection(client, "agg_tutorials_db", "products");mongoc_collection_t *orders = mongoc_client_get_collection(client, "agg_tutorials_db", "orders");
{    bson_t *filter = bson_new();    bson_error_t error;    if (!mongoc_collection_delete_many(products, filter, NULL, NULL, &error))    {        fprintf(stderr, "Delete error: %s\n", error.message);    }    if (!mongoc_collection_delete_many(orders, filter, NULL, NULL, &error))    {        fprintf(stderr, "Delete error: %s\n", error.message);    }    bson_destroy(filter);}
{    size_t num_docs = 5;    bson_t *product_docs[num_docs];
    product_docs[0] = BCON_NEW(        "name", BCON_UTF8("Asus Laptop"),        "variation", BCON_UTF8("Ultra HD"),        "category", BCON_UTF8("ELECTRONICS"),        "description", BCON_UTF8("Great for watching movies"));
    product_docs[1] = BCON_NEW(        "name", BCON_UTF8("Asus Laptop"),        "variation", BCON_UTF8("Standard Display"),        "category", BCON_UTF8("ELECTRONICS"),        "description", BCON_UTF8("Good value laptop for students"));
    product_docs[2] = BCON_NEW(        "name", BCON_UTF8("The Day Of The Triffids"),        "variation", BCON_UTF8("1st Edition"),        "category", BCON_UTF8("BOOKS"),        "description", BCON_UTF8("Classic post-apocalyptic novel"));
    product_docs[3] = BCON_NEW(        "name", BCON_UTF8("The Day Of The Triffids"),        "variation", BCON_UTF8("2nd Edition"),        "category", BCON_UTF8("BOOKS"),        "description", BCON_UTF8("Classic post-apocalyptic novel"));
    product_docs[4] = BCON_NEW(        "name", BCON_UTF8("Morphy Richards Food Mixer"),        "variation", BCON_UTF8("Deluxe"),        "category", BCON_UTF8("KITCHENWARE"),        "description", BCON_UTF8("Luxury mixer turning good cakes into great"));
    bson_error_t error;    if (!mongoc_collection_insert_many(products, (const bson_t **)product_docs, num_docs, NULL, NULL, &error))    {        fprintf(stderr, "Insert error: %s\n", error.message);    }
    for (int i = 0; i < num_docs; i++)    {        bson_destroy(product_docs[i]);    }}
{    size_t num_docs = 4;    bson_t *order_docs[num_docs];
    order_docs[0] = BCON_NEW(        "customer_id", BCON_UTF8("elise_smith@myemail.com"),        "orderdate", BCON_DATE_TIME(1590822952000UL), // 2020-05-30T08:35:52Z        "product_name", BCON_UTF8("Asus Laptop"),        "product_variation", BCON_UTF8("Standard Display"),        "value", BCON_DOUBLE(431.43));
    order_docs[1] = BCON_NEW(        "customer_id", BCON_UTF8("tj@wheresmyemail.com"),        "orderdate", BCON_DATE_TIME(1559063612000UL), // 2019-05-28T19:13:32Z        "product_name", BCON_UTF8("The Day Of The Triffids"),        "product_variation", BCON_UTF8("2nd Edition"),        "value", BCON_DOUBLE(5.01));
    order_docs[2] = BCON_NEW(        "customer_id", BCON_UTF8("oranieri@warmmail.com"),        "orderdate", BCON_DATE_TIME(1577869537000UL), // 2020-01-01T08:25:37Z        "product_name", BCON_UTF8("Morphy Richards Food Mixer"),        "product_variation", BCON_UTF8("Deluxe"),        "value", BCON_DOUBLE(63.13));
    order_docs[3] = BCON_NEW(        "customer_id", BCON_UTF8("jjones@tepidmail.com"),        "orderdate", BCON_DATE_TIME(1608976546000UL), // 2020-12-26T08:55:46Z        "product_name", BCON_UTF8("Asus Laptop"),        "product_variation", BCON_UTF8("Standard Display"),        "value", BCON_DOUBLE(429.65));
    bson_error_t error;    if (!mongoc_collection_insert_many(orders, (const bson_t **)order_docs, num_docs, NULL, NULL, &error))    {        fprintf(stderr, "Insert error: %s\n", error.message);    }
    for (int i = 0; i < num_docs; i++)    {        bson_destroy(order_docs[i]);    }}

テンプレートアプリの作成

集計チュートリアルに従う前に、新しいC++アプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、「 C++を使い始める」チュートリアルを参照してください。

C++ドライバーの使用の詳細については、APIドキュメントを参照してください。

C++ドライバーで集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、agg-tutorial.cppというファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

#include <iostream>#include <bsoncxx/builder/basic/document.hpp>#include <bsoncxx/builder/basic/kvp.hpp>#include <bsoncxx/json.hpp>#include <mongocxx/client.hpp>#include <mongocxx/instance.hpp>#include <mongocxx/pipeline.hpp>#include <mongocxx/uri.hpp>#include <chrono>
using bsoncxx::builder::basic::kvp;using bsoncxx::builder::basic::make_document;using bsoncxx::builder::basic::make_array;
int main() {   mongocxx::instance instance;
   // Replace the placeholder with your connection string.   mongocxx::uri uri("<connection string>");   mongocxx::client client(uri);
   auto db = client["agg_tutorials_db"];   // Delete existing data in the database, if necessary.   db.drop();
   // Get a reference to relevant collections.   // ... auto some_coll = db["..."];   // ... auto another_coll = db["..."];
   // Insert sample data into the collection or collections.   // ... some_coll.insert_many(docs);
   // Create an empty pipelne.   mongocxx::pipeline pipeline;
   // Add code to create pipeline stages.   // pipeline.match(make_document(...));
   // Run the aggregation and print the results.   auto cursor = orders.aggregate(pipeline);   for (auto&& doc : cursor) {      std::cout << bsoncxx::to_json(doc, bsoncxx::ExtendedJsonMode::k_relaxed) << std::endl;   }}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、 C++を使い始めるチュートリアルの接続文字列の作成ステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

mongocxx::uri uri{"mongodb+srv://mongodb-example:27017"};

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

auto products = db["products"];auto orders = db["orders"];
std::vector<bsoncxx::document::value> product_docs = {    bsoncxx::from_json(R"({        "name": "Asus Laptop",        "variation": "Ultra HD",        "category": "ELECTRONICS",        "description": "Great for watching movies"    })"),    bsoncxx::from_json(R"({        "name": "Asus Laptop",        "variation": "Standard Display",        "category": "ELECTRONICS",        "description": "Good value laptop for students"    })"),    bsoncxx::from_json(R"({        "name": "The Day Of The Triffids",        "variation": "1st Edition",        "category": "BOOKS",        "description": "Classic post-apocalyptic novel"    })"),    bsoncxx::from_json(R"({        "name": "The Day Of The Triffids",        "variation": "2nd Edition",        "category": "BOOKS",        "description": "Classic post-apocalyptic novel"    })"),    bsoncxx::from_json(R"({        "name": "Morphy Richards Food Mixer",        "variation": "Deluxe",        "category": "KITCHENWARE",        "description": "Luxury mixer turning good cakes into great"    })")};
products.insert_many(product_docs); // Might throw an exception
std::vector<bsoncxx::document::value> order_docs = {    bsoncxx::from_json(R"({        "customer_id": "elise_smith@myemail.com",        "orderdate": {"$date": 1590821752000},        "product_name": "Asus Laptop",        "product_variation": "Standard Display",        "value": 431.43    })"),    bsoncxx::from_json(R"({        "customer_id": "tj@wheresmyemail.com",        "orderdate": {"$date": 1559062412000},        "product_name": "The Day Of The Triffids",        "product_variation": "2nd Edition",        "value": 5.01    })"),    bsoncxx::from_json(R"({        "customer_id": "oranieri@warmmail.com",        "orderdate": {"$date": 1577861137000},        "product_name": "Morphy Richards Food Mixer",        "product_variation": "Deluxe",        "value": 63.13    })"),    bsoncxx::from_json(R"({        "customer_id": "jjones@tepidmail.com",        "orderdate": {"$date": 1608972946000},        "product_name": "Asus Laptop",        "product_variation": "Standard Display",        "value": 429.65    })")};
orders.insert_many(order_docs); // Might throw an exception

テンプレートアプリの作成

この集計チュートリアルに従う前に、新しいC#/ .NETアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、 C# .NETドライバークイックスタートガイドを参照してください。

C#/ .NETドライバーで集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、次のコードを Program.csファイルに貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

using MongoDB.Driver;using MongoDB.Bson;using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
// Define data model classes.// ... public class MyClass { ... }
// Replace the placeholder with your connection string.var uri = "<connection string>";var client = new MongoClient(uri);var aggDB = client.GetDatabase("agg_tutorials_db");
// Get a reference to relevant collections.// ... var someColl = aggDB.GetCollection<MyClass>("someColl");// ... var anotherColl = aggDB.GetCollection<MyClass>("anotherColl");
// Delete any existing documents in collections if needed.// ... someColl.DeleteMany(Builders<MyClass>.Filter.Empty);
// Insert sample data into the collection or collections.// ... someColl.InsertMany(new List<MyClass> { ... });
// Add code to chain pipeline stages to the Aggregate() method.// ... var results = someColl.Aggregate().Match(...);
// Print the aggregation results.foreach (var result in results.ToList()){  Console.WriteLine(result);}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、 C#クイックスタートガイドの「Atlas で無料クラスターを設定する」のステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

var uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017";

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

注文には1つの製品のみを含めることができます。集計では複数フィールド結合を使用して、製品ドキュメントを、その製品の注文を表すドキュメントと照合します。この集計は、 ordersコレクション内のドキュメントの ProductName フィールドと ProductVariation フィールドに対応する、productsコレクション内のドキュメントの Name フィールドと Variation フィールドによってコレクションを結合します。

まず、products コレクションと orders コレクション内のデータをモデル化するためのC#クラスを作成します。

public class Product{  [BsonId]  public ObjectId Id { get; set; }  public string Name { get; set; }  public string Variation { get; set; }  public string Category { get; set; }  public string Description { get; set; }}
public class Order{  [BsonId]  public ObjectId Id { get; set; }  public string CustomerId { get; set; }  public DateTime OrderDate { get; set; }  public string ProductName { get; set; }  public string ProductVariation { get; set; }  public double Value { get; set; }}

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

var products = aggDB.GetCollection<Product>("products");var orders = aggDB.GetCollection<Order>("orders");products.DeleteMany(Builders<Product>.Filter.Empty);orders.DeleteMany(Builders<Order>.Filter.Empty);
products.InsertMany(new List<Product>{    new Product    {        Name = "Asus Laptop",        Variation = "Ultra HD",        Category = "ELECTRONICS",        Description = "Great for watching movies"    },    new Product    {        Name = "Asus Laptop",        Variation = "Standard Display",        Category = "ELECTRONICS",        Description = "Good value laptop for students"    },    new Product    {        Name = "The Day Of The Triffids",        Variation = "1st Edition",        Category = "BOOKS",        Description = "Classic post-apocalyptic novel"    },    new Product    {        Name = "The Day Of The Triffids",        Variation = "2nd Edition",        Category = "BOOKS",        Description = "Classic post-apocalyptic novel"    },    new Product    {        Name = "Morphy Richards Food Mixer",        Variation = "Deluxe",        Category = "KITCHENWARE",        Description = "Luxury mixer turning good cakes into great"    }});
orders.InsertMany(new List<Order>{    new Order    {        CustomerId = "elise_smith@myemail.com",        OrderDate = DateTime.Parse("2020-05-30T08:35:52Z"),        ProductName = "Asus Laptop",        ProductVariation = "Standard Display",        Value = 431.43    },    new Order    {        CustomerId = "tj@wheresmyemail.com",        OrderDate = DateTime.Parse("2019-05-28T19:13:32Z"),        ProductName = "The Day Of The Triffids",        ProductVariation = "2nd Edition",        Value = 5.01    },    new Order    {        CustomerId = "oranieri@warmmail.com",        OrderDate = DateTime.Parse("2020-01-01T08:25:37Z"),        ProductName = "Morphy Richards Food Mixer",        ProductVariation = "Deluxe",        Value = 63.13    },    new Order    {        CustomerId = "jjones@tepidmail.com",        OrderDate = DateTime.Parse("2020-12-26T08:55:46Z"),        ProductName = "Asus Laptop",        ProductVariation = "Standard Display",        Value = 429.65    }});

テンプレートアプリの作成

この集計チュートリアルに従う前に、新しいGoアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、 Go Driver クイックスタートガイドを参照してください。

Go Driver で集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、agg_tutorial.goというファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

package main
import (    "context"    "fmt"    "log"    "time"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/v2/bson"    "go.mongodb.org/mongo-driver/v2/mongo"    "go.mongodb.org/mongo-driver/v2/mongo/options")
// Define structs.// type MyStruct struct { ... }
func main() {    // Replace the placeholder with your connection string.    const uri = "<connection string>"
    client, err := mongo.Connect(options.Client().ApplyURI(uri))    if err != nil {        log.Fatal(err)    }
    defer func() {        if err = client.Disconnect(context.TODO()); err != nil {            log.Fatal(err)        }    }()
    aggDB := client.Database("agg_tutorials_db")
    // Get a reference to relevant collections.    // ... someColl := aggDB.Collection("...")    // ... anotherColl := aggDB.Collection("...")
    // Delete any existing documents in collections if needed.    // ... someColl.DeleteMany(context.TODO(), bson.D{})
    // Insert sample data into the collection or collections.    // ... _, err = someColl.InsertMany(...)
    // Add code to create pipeline stages.    // ... myStage := bson.D{{...}}
    // Create a pipeline that includes the stages.    // ... pipeline := mongo.Pipeline{...}
    // Run the aggregation.    // ... cursor, err := someColl.Aggregate(context.TODO(), pipeline)
    if err != nil {        log.Fatal(err)    }
    defer func() {        if err := cursor.Close(context.TODO()); err != nil {            log.Fatalf("failed to close cursor: %v", err)        }    }()
    // Decode the aggregation results.    var results []bson.D    if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {        log.Fatalf("failed to decode results: %v", err)    }
    // Print the aggregation results.    for _, result := range results {        res, _ := bson.MarshalExtJSON(result, false, false)        fmt.Println(string(res))    }}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、 Goクイックスタートガイドの「 MongoDBクラスターの作成」ステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

const uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017";

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

まず、products コレクションと orders コレクション内のデータをモデル化するためのGo構造体を作成します。

type Product struct {	Name        string	Variation   string	Category    string	Description string}
type Order struct {	CustomerID       string        `bson:"customer_id"`	OrderDate        bson.DateTime `bson:"orderdate"`	ProductName      string        `bson:"product_name"`	ProductVariation string        `bson:"product_variation"`	Value            float32       `bson:"value"`}

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

products := aggDB.Collection("products")orders := aggDB.Collection("orders")products.DeleteMany(context.TODO(), bson.D{})orders.DeleteMany(context.TODO(), bson.D{})
_, err = products.InsertMany(context.TODO(), []interface{}{	Product{		Name:        "Asus Laptop",		Variation:   "Ultra HD",		Category:    "ELECTRONICS",		Description: "Great for watching movies",	},	Product{		Name:        "Asus Laptop",		Variation:   "Standard Display",		Category:    "ELECTRONICS",		Description: "Good value laptop for students",	},	Product{		Name:        "The Day Of The Triffids",		Variation:   "1st Edition",		Category:    "BOOKS",		Description: "Classic post-apocalyptic novel",	},	Product{		Name:        "The Day Of The Triffids",		Variation:   "2nd Edition",		Category:    "BOOKS",		Description: "Classic post-apocalyptic novel",	},	Product{		Name:        "Morphy Richards Food Mixer",		Variation:   "Deluxe",		Category:    "KITCHENWARE",		Description: "Luxury mixer turning good cakes into great",	},})if err != nil {	log.Fatal(err)}
_, err = orders.InsertMany(context.TODO(), []interface{}{	Order{		CustomerID:       "elise_smith@myemail.com",		OrderDate:        bson.NewDateTimeFromTime(time.Date(2020, 5, 30, 8, 35, 52, 0, time.UTC)),		ProductName:      "Asus Laptop",		ProductVariation: "Standard Display",		Value:            431.43,	},	Order{		CustomerID:       "tj@wheresmyemail.com",		OrderDate:        bson.NewDateTimeFromTime(time.Date(2019, 5, 28, 19, 13, 32, 0, time.UTC)),		ProductName:      "The Day Of The Triffids",		ProductVariation: "2nd Edition",		Value:            5.01,	},	Order{		CustomerID:       "oranieri@warmmail.com",		OrderDate:        bson.NewDateTimeFromTime(time.Date(2020, 1, 1, 8, 25, 37, 0, time.UTC)),		ProductName:      "Morphy Richards Food Mixer",		ProductVariation: "Deluxe",		Value:            63.13,	},	Order{		CustomerID:       "jjones@tepidmail.com",		OrderDate:        bson.NewDateTimeFromTime(time.Date(2020, 12, 26, 8, 55, 46, 0, time.UTC)),		ProductName:      "Asus Laptop",		ProductVariation: "Standard Display",		Value:            429.65,	},})if err != nil {	log.Fatal(err)}

テンプレートアプリの作成

集計チュートリアルに従う前に、新しいJavaアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、Javaドライバーを使い始めるのガイドを参照してください。

Java Sync Driver で集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、AggTutorial.javaというファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

package org.example;
// Modify imports for each tutorial as needed.import com.mongodb.client.*;import com.mongodb.client.model.Aggregates;import com.mongodb.client.model.Filters;import com.mongodb.client.model.Sorts;import org.bson.Document;import org.bson.conversions.Bson;
import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;
public class AggTutorial {    public static void main( String[] args ) {
        // Replace the placeholder with your connection string.        String uri = "<connection string>";
        try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {            MongoDatabase aggDB = mongoClient.getDatabase("agg_tutorials_db");
            // Get a reference to relevant collections.            // ... MongoCollection<Document> someColl = ...            // ... MongoCollection<Document> anotherColl = ...
            // Delete any existing documents in collections if needed.            // ... someColl.deleteMany(Filters.empty());
            // Insert sample data into the collection or collections.            // ... someColl.insertMany(...);
            // Create an empty pipeline array.            List<Bson> pipeline = new ArrayList<>();
            // Add code to create pipeline stages.            // ... pipeline.add(...);
            // Run the aggregation.            // ... AggregateIterable<Document> aggregationResult = someColl.aggregate(pipeline);
            // Print the aggregation results.            for (Document document : aggregationResult) {                System.out.println(document.toJson());            }        }    }}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、 Java同期クイックスタートガイドの接続文字列の作成の手順を参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

String uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017";

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

MongoCollection<Document> products = aggDB.getCollection("products");MongoCollection<Document> orders = aggDB.getCollection("orders");
products.deleteMany(Filters.empty());orders.deleteMany(Filters.empty());
products.insertMany(        Arrays.asList(                new Document("name", "Asus Laptop")                        .append("variation", "Ultra HD")                        .append("category", "ELECTRONICS")                        .append("description", "Great for watching movies"),
                new Document("name", "Asus Laptop")                        .append("variation", "Standard Display")                        .append("category", "ELECTRONICS")                        .append("description", "Good value laptop for students"),
                new Document("name", "The Day Of The Triffids")                        .append("variation", "1st Edition")                        .append("category", "BOOKS")                        .append("description", "Classic post-apocalyptic novel"),
                new Document("name", "The Day Of The Triffids")                        .append("variation", "2nd Edition")                        .append("category", "BOOKS")                        .append("description", "Classic post-apocalyptic novel"),
                new Document("name", "Morphy Richards Food Mixer")                        .append("variation", "Deluxe")                        .append("category", "KITCHENWARE")                        .append("description", "Luxury mixer turning good cakes into great")        ));
orders.insertMany(        Arrays.asList(                new Document("customer_id", "elise_smith@myemail.com")                        .append("orderdate", LocalDateTime.parse("2020-05-30T08:35:52"))                        .append("product_name", "Asus Laptop")                        .append("product_variation", "Standard Display")                        .append("value", 431.43),
                new Document("customer_id", "tj@wheresmyemail.com")                        .append("orderdate", LocalDateTime.parse("2019-05-28T19:13:32"))                        .append("product_name", "The Day Of The Triffids")                        .append("product_variation", "2nd Edition")                        .append("value", 5.01),
                new Document("customer_id", "oranieri@warmmail.com")                        .append("orderdate", LocalDateTime.parse("2020-01-01T08:25:37"))                        .append("product_name", "Morphy Richards Food Mixer")                        .append("product_variation", "Deluxe")                        .append("value", 63.13),
                new Document("customer_id", "jjones@tepidmail.com")                        .append("orderdate", LocalDateTime.parse("2020-12-26T08:55:46"))                        .append("product_name", "Asus Laptop")                        .append("product_variation", "Standard Display")                        .append("value", 429.65)        ));

テンプレートアプリの作成

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、Javaドライバーを使い始めるのガイドを参照してください。

Java Sync Driver で集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

package org.example;
// Modify imports for each tutorial as needed.import com.mongodb.client.*;import com.mongodb.client.model.Aggregates;import com.mongodb.client.model.Filters;import com.mongodb.client.model.Sorts;import org.bson.Document;import org.bson.conversions.Bson;
import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;
public class AggTutorial {    public static void main( String[] args ) {
        // Replace the placeholder with your connection string.        String uri = "<connection string>";
        try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {            MongoDatabase aggDB = mongoClient.getDatabase("agg_tutorials_db");
            // Get a reference to relevant collections.            // ... MongoCollection<Document> someColl = ...            // ... MongoCollection<Document> anotherColl = ...
            // Delete any existing documents in collections if needed.            // ... someColl.deleteMany(Filters.empty());
            // Insert sample data into the collection or collections.            // ... someColl.insertMany(...);
            // Create an empty pipeline array.            List<Bson> pipeline = new ArrayList<>();
            // Add code to create pipeline stages.            // ... pipeline.add(...);
            // Run the aggregation.            // ... AggregateIterable<Document> aggregationResult = someColl.aggregate(pipeline);
            // Print the aggregation results.            for (Document document : aggregationResult) {                System.out.println(document.toJson());            }        }    }}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、 Java同期クイックスタートガイドの接続文字列の作成の手順を参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

String uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017";

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

まず、products コレクションと orders コレクション内のデータをモデル化するためのKotlinデータクラスを作成します。

@Serializabledata class Product(    val name: String,    val variation: String,    val category: String,    val description: String)
@Serializabledata class Order(    val customerID: String,    @Contextual val orderDate: LocalDateTime,    val productName: String,    val productVariation: String,    val value: Double)

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

val products = aggDB.getCollection<Product>("products")val orders = aggDB.getCollection<Order>("orders")
products.deleteMany(Filters.empty());orders.deleteMany(Filters.empty());
products.insertMany(    listOf(        Product("Asus Laptop", "Ultra HD", "ELECTRONICS", "Great for watching movies"),        Product("Asus Laptop", "Standard Display", "ELECTRONICS", "Good value laptop for students"),        Product("The Day Of The Triffids", "1st Edition", "BOOKS", "Classic post-apocalyptic novel"),        Product("The Day Of The Triffids", "2nd Edition", "BOOKS", "Classic post-apocalyptic novel"),        Product(            "Morphy Richards Food Mixer",            "Deluxe",            "KITCHENWARE",            "Luxury mixer turning good cakes into great"        )    ))
orders.insertMany(    listOf(        Order(            "elise_smith@myemail.com",            LocalDateTime.parse("2020-05-30T08:35:52"),            "Asus Laptop",            "Standard Display",            431.43        ),        Order(            "tj@wheresmyemail.com",            LocalDateTime.parse("2019-05-28T19:13:32"),            "The Day Of The Triffids",            "2nd Edition",            5.01        ),        Order(            "oranieri@warmmail.com",            LocalDateTime.parse("2020-01-01T08:25:37"),            "Morphy Richards Food Mixer",            "Deluxe",            63.13        ),        Order(            "jjones@tepidmail.com",            LocalDateTime.parse("2020-12-26T08:55:46"),            "Asus Laptop",            "Standard Display",            429.65        )    ))

テンプレートアプリの作成

この集計チュートリアルに従う前に、新しいNode.jsアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、 Node.jsドライバークイックスタートガイドを参照してください。

Node.jsドライバーで集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、agg_tutorial.jsというファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

const { MongoClient } = require("mongodb");
// Replace the placeholder with your connection string.const uri = "<connection string>";const client = new MongoClient(uri);
async function run() {  try {    const aggDB = client.db("agg_tutorials_db");
    // Get a reference to relevant collections.    // ... const someColl =    // ... const anotherColl =
    // Delete any existing documents in collections.    // ... await someColl.deleteMany({});
    // Insert sample data into the collection or collections.    // ... const someData = [ ... ];    // ... await someColl.insertMany(someData);
    // Create an empty pipeline array.    const pipeline = [];
    // Add code to create pipeline stages.    // ... pipeline.push({ ... })
    // Run the aggregation.    // ... const aggregationResult = ...
    // Print the aggregation results.    for await (const document of aggregationResult) {      console.log(document);    }  } finally {    await client.close();  }}
run().catch(console.dir);

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

デプロイメントの接続文字列を見つける方法については、 Node.jsクイックスタートガイドの接続文字列の作成のステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

const uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017";

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

const products = aggDB.collection("products");const orders = aggDB.collection("orders");
await products.deleteMany({});await orders.deleteMany({});
await products.insertMany([  {    name: "Asus Laptop",    variation: "Ultra HD",    category: "ELECTRONICS",    description: "Great for watching movies",  },  {    name: "Asus Laptop",    variation: "Standard Display",    category: "ELECTRONICS",    description: "Good value laptop for students",  },  {    name: "The Day Of The Triffids",    variation: "1st Edition",    category: "BOOKS",    description: "Classic post-apocalyptic novel",  },  {    name: "The Day Of The Triffids",    variation: "2nd Edition",    category: "BOOKS",    description: "Classic post-apocalyptic novel",  },  {    name: "Morphy Richards Food Mixer",    variation: "Deluxe",    category: "KITCHENWARE",    description: "Luxury mixer turning good cakes into great",  },]);
await orders.insertMany([  {    customer_id: "elise_smith@myemail.com",    orderdate: new Date("2020-05-30T08:35:52Z"),    product_name: "Asus Laptop",    product_variation: "Standard Display",    value: 431.43,  },  {    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",    orderdate: new Date("2019-05-28T19:13:32Z"),    product_name: "The Day Of The Triffids",    product_variation: "2nd Edition",    value: 5.01,  },  {    customer_id: "oranieri@warmmail.com",    orderdate: new Date("2020-01-01T08:25:37Z"),    product_name: "Morphy Richards Food Mixer",    product_variation: "Deluxe",    value: 63.13,  },  {    customer_id: "jjones@tepidmail.com",    orderdate: new Date("2020-12-26T08:55:46Z"),    product_name: "Asus Laptop",    product_variation: "Standard Display",    value: 429.65,  },]);

テンプレートアプリの作成

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、 Go Driver クイックスタートガイドを参照してください。

Go Driver で集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

package main
import (    "context"    "fmt"    "log"    "time"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/v2/bson"    "go.mongodb.org/mongo-driver/v2/mongo"    "go.mongodb.org/mongo-driver/v2/mongo/options")
// Define structs.// type MyStruct struct { ... }
func main() {    // Replace the placeholder with your connection string.    const uri = "<connection string>"
    client, err := mongo.Connect(options.Client().ApplyURI(uri))    if err != nil {        log.Fatal(err)    }
    defer func() {        if err = client.Disconnect(context.TODO()); err != nil {            log.Fatal(err)        }    }()
    aggDB := client.Database("agg_tutorials_db")
    // Get a reference to relevant collections.    // ... someColl := aggDB.Collection("...")    // ... anotherColl := aggDB.Collection("...")
    // Delete any existing documents in collections if needed.    // ... someColl.DeleteMany(context.TODO(), bson.D{})
    // Insert sample data into the collection or collections.    // ... _, err = someColl.InsertMany(...)
    // Add code to create pipeline stages.    // ... myStage := bson.D{{...}}
    // Create a pipeline that includes the stages.    // ... pipeline := mongo.Pipeline{...}
    // Run the aggregation.    // ... cursor, err := someColl.Aggregate(context.TODO(), pipeline)
    if err != nil {        log.Fatal(err)    }
    defer func() {        if err := cursor.Close(context.TODO()); err != nil {            log.Fatalf("failed to close cursor: %v", err)        }    }()
    // Decode the aggregation results.    var results []bson.D    if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {        log.Fatalf("failed to decode results: %v", err)    }
    // Print the aggregation results.    for _, result := range results {        res, _ := bson.MarshalExtJSON(result, false, false)        fmt.Println(string(res))    }}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、 Goクイックスタートガイドの「 MongoDBクラスターの作成」ステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

const uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017";

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

$products = $client->agg_tutorials_db->products;$orders = $client->agg_tutorials_db->orders;
$products->deleteMany([]);$orders->deleteMany([]);
$products->insertMany(    [        [            'name' => "Asus Laptop",            'variation' => "Ultra HD",            'category' => "ELECTRONICS",            'description' => "Great for watching movies"        ],        [            'name' => "Asus Laptop",            'variation' => "Standard Display",            'category' => "ELECTRONICS",            'description' => "Good value laptop for students"        ],        [            'name' => "The Day Of The Triffids",            'variation' => "1st Edition",            'category' => "BOOKS",            'description' => "Classic post-apocalyptic novel"        ],        [            'name' => "The Day Of The Triffids",            'variation' => "2nd Edition",            'category' => "BOOKS",            'description' => "Classic post-apocalyptic novel"        ],        [            'name' => "Morphy Richards Food Mixer",            'variation' => "Deluxe",            'category' => "KITCHENWARE",            'description' => "Luxury mixer turning good cakes into great"        ]    ]);
$orders->insertMany(    [        [            'customer_id' => "elise_smith@myemail.com",            'orderdate' => new UTCDateTime((new DateTimeImmutable("2020-05-30T08:35:52"))),            'product_name' => "Asus Laptop",            'product_variation' => "Standard Display",            'value' => 431.43        ],        [            'customer_id' => "tj@wheresmyemail.com",            'orderdate' => new UTCDateTime((new DateTimeImmutable("2019-05-28T19:13:32"))),            'product_name' => "The Day Of The Triffids",            'product_variation' => "2nd Edition",            'value' => 5.01        ],        [            'customer_id' => "oranieri@warmmail.com",            'orderdate' => new UTCDateTime((new DateTimeImmutable("2020-01-01T08:25:37"))),            'product_name' => "Morphy Richards Food Mixer",            'product_variation' => "Deluxe",            'value' => 63.13        ],        [            'customer_id' => "jjones@tepidmail.com",            'orderdate' => new UTCDateTime((new DateTimeImmutable("2020-12-26T08:55:46"))),            'product_name' => "Asus Laptop",            'product_variation' => "Standard Display",            'value' => 429.65        ]    ]);

テンプレートアプリの作成

この集計チュートリアルに従う前に、新しいPythonアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

PyMongoをインストールし、 MongoDBに接続する方法については、「 PyMongoを使い始める」チュートリアルを参照してください。

PyMongoで集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ライブラリをインストールしたら、agg_tutorial.py というファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

# Modify imports for each tutorial as needed.from pymongo import MongoClient
# Replace the placeholder with your connection string.uri = "<connection string>"client = MongoClient(uri)
try:    agg_db = client["agg_tutorials_db"]
    # Get a reference to relevant collections.    # ... some_coll = agg_db["some_coll"]    # ... another_coll = agg_db["another_coll"]
    # Delete any existing documents in collections if needed.    # ... some_coll.delete_many({})
    # Insert sample data into the collection or collections.    # ... some_coll.insert_many(...)
    # Create an empty pipeline array.    pipeline = []
    # Add code to create pipeline stages.    # ... pipeline.append({...})
    # Run the aggregation.    # ... aggregation_result = ...
    # Print the aggregation results.    for document in aggregation_result:        print(document)
finally:    client.close()

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、「 PHPライブラリを使い始める」チュートリアルの「接続文字列の作成」のステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017"

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

products_coll = agg_db["products"]orders_coll = agg_db["orders"]
products_coll.delete_many({})
products_data = [    {        "name": "Asus Laptop",        "variation": "Ultra HD",        "category": "ELECTRONICS",        "description": "Great for watching movies",    },    {        "name": "Asus Laptop",        "variation": "Standard Display",        "category": "ELECTRONICS",        "description": "Good value laptop for students",    },    {        "name": "The Day Of The Triffids",        "variation": "1st Edition",        "category": "BOOKS",        "description": "Classic post-apocalyptic novel",    },    {        "name": "The Day Of The Triffids",        "variation": "2nd Edition",        "category": "BOOKS",        "description": "Classic post-apocalyptic novel",    },    {        "name": "Morphy Richards Food Mixer",        "variation": "Deluxe",        "category": "KITCHENWARE",        "description": "Luxury mixer turning good cakes into great",    },]
products_coll.insert_many(products_data)

テンプレートアプリの作成

この集計チュートリアルに従う前に、新しいRubyアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

RubyドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、「Rubyドライバーを使い始める」ガイドを参照してください。

Rubyドライバーで集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、agg_tutorial.rbというファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

# typed: strictrequire 'mongo'require 'bson'
# Replace the placeholder with your connection string.uri = "<connection string>"
Mongo::Client.new(uri) do |client|
  agg_db = client.use('agg_tutorials_db')
  # Get a reference to relevant collections.  # ... some_coll = agg_db[:some_coll]
  # Delete any existing documents in collections if needed.  # ... some_coll.delete_many({})
  # Insert sample data into the collection or collections.  # ... some_coll.insert_many( ... )
  # Add code to create pipeline stages within the array.  # ... pipeline = [ ... ]
  # Run the aggregation.  # ... aggregation_result = some_coll.aggregate(pipeline)
  # Print the aggregation results.  aggregation_result.each do |doc|    puts doc  end
end

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

デプロイメントの接続文字列を見つける方法については、 Rubyをはじめるガイドの「接続文字列の作成」ステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017"

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

products = agg_db[:products]orders = agg_db[:orders]
products.delete_many({})orders.delete_many({})
products.insert_many(  [    {      name: "Asus Laptop",      variation: "Ultra HD",      category: "ELECTRONICS",      description: "Great for watching movies",    },    {      name: "Asus Laptop",      variation: "Standard Display",      category: "ELECTRONICS",      description: "Good value laptop for students",    },    {      name: "The Day Of The Triffids",      variation: "1st Edition",      category: "BOOKS",      description: "Classic post-apocalyptic novel",    },    {      name: "The Day Of The Triffids",      variation: "2nd Edition",      category: "BOOKS",      description: "Classic post-apocalyptic novel",    },    {      name: "Morphy Richards Food Mixer",      variation: "Deluxe",      category: "KITCHENWARE",      description: "Luxury mixer turning good cakes into great",    },  ])
orders.insert_many(  [    {      customer_id: "elise_smith@myemail.com",      orderdate: DateTime.parse("2020-05-30T08:35:52Z"),      product_name: "Asus Laptop",      product_variation: "Standard Display",      value: 431.43,    },    {      customer_id: "tj@wheresmyemail.com",      orderdate: DateTime.parse("2019-05-28T19:13:32Z"),      product_name: "The Day Of The Triffids",      product_variation: "2nd Edition",      value: 5.01,    },    {      customer_id: "oranieri@warmmail.com",      orderdate: DateTime.parse("2020-01-01T08:25:37Z"),      product_name: "Morphy Richards Food Mixer",      product_variation: "Deluxe",      value: 63.13,    },    {      customer_id: "jjones@tepidmail.com",      orderdate: DateTime.parse("2020-12-26T08:55:46Z"),      product_name: "Asus Laptop",      product_variation: "Standard Display",      value: 429.65,    },  ])

テンプレートアプリの作成

この集計チュートリアルに従う前に、新しいRustアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、Rustドライバークイックスタートガイドを参照してください。

Rustドライバーで集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、agg-tutorial.rsというファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

use mongodb::{    bson::{doc, Document},    options::ClientOptions,    Client,};use futures::stream::TryStreamExt;use std::error::Error;
// Define structs.// #[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]// struct MyStruct { ... }
#[tokio::main]async fn main() mongodb::error::Result<()> {    // Replace the placeholder with your connection string.    let uri = "<connection string>";    let client = Client::with_uri_str(uri).await?;
    let agg_db = client.database("agg_tutorials_db");
    // Get a reference to relevant collections.    // ... let some_coll: Collection<T> = agg_db.collection("...");    // ... let another_coll: Collection<T> = agg_db.collection("...");
    // Delete any existing documents in collections if needed.    // ... some_coll.delete_many(doc! {}).await?;
    // Insert sample data into the collection or collections.    // ... some_coll.insert_many(vec![...]).await?;
    // Create an empty pipeline.    let mut pipeline = Vec::new();
    // Add code to create pipeline stages.    // pipeline.push(doc! { ... });
    // Run the aggregation and print the results.    let mut results = some_coll.aggregate(pipeline).await?;    while let Some(result) = results.try_next().await? {       println!("{:?}\n", result);    }    Ok(())}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

デプロイメントの接続文字列を見つける方法については、 Rustクイックスタートガイドの「接続文字列の作成」のステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

let uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017";

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

まず、products コレクションと orders コレクション内のデータをモデル化するためのRust構造体を作成します。

#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]struct Product {    name: String,    variation: String,    category: String,    description: String,}
#[derive(Debug, Serialize, Deserialize)]struct Order {    customer_id: String,    order_date: DateTime,    product_name: String,    product_variation: String,    value: f32,}

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

let products: Collection<Product> = agg_db.collection("products");let orders: Collection<Order> = agg_db.collection("orders");
products.delete_many(doc! {}).await?;orders.delete_many(doc! {}).await?;
let product_docs = vec![    Product {        name: "Asus Laptop".to_string(),        variation: "Ultra HD".to_string(),        category: "ELECTRONICS".to_string(),        description: "Great for watching movies".to_string(),    },    Product {        name: "Asus Laptop".to_string(),        variation: "Standard Display".to_string(),        category: "ELECTRONICS".to_string(),        description: "Good value laptop for students".to_string(),    },    Product {        name: "The Day Of The Triffids".to_string(),        variation: "1st Edition".to_string(),        category: "BOOKS".to_string(),        description: "Classic post-apocalyptic novel".to_string(),    },    Product {        name: "The Day Of The Triffids".to_string(),        variation: "2nd Edition".to_string(),        category: "BOOKS".to_string(),        description: "Classic post-apocalyptic novel".to_string(),    },    Product {        name: "Morphy Richards Food Mixer".to_string(),        variation: "Deluxe".to_string(),        category: "KITCHENWARE".to_string(),        description: "Luxury mixer turning good cakes into great".to_string(),    },];products.insert_many(product_docs).await?;
let order_docs = vec![    Order {        customer_id: "elise_smith@myemail.com".to_string(),        order_date: DateTime::builder().year(2020).month(5).day(30).hour(8).minute(35).second(52).build().unwrap(),        product_name: "Asus Laptop".to_string(),        product_variation: "Standard Display".to_string(),        value: 431.43,    },    Order {        customer_id: "tj@wheresmyemail.com".to_string(),        order_date: DateTime::builder().year(2019).month(5).day(28).hour(19).minute(13).second(32).build().unwrap(),        product_name: "The Day Of The Triffids".to_string(),        product_variation: "2nd Edition".to_string(),        value: 5.01,    },    Order {        customer_id: "oranieri@warmmail.com".to_string(),        order_date: DateTime::builder().year(2020).month(1).day(1).hour(8).minute(25).second(37).build().unwrap(),        product_name: "Morphy Richards Food Mixer".to_string(),        product_variation: "Deluxe".to_string(),        value: 63.13,    },    Order {        customer_id: "jjones@tepidmail.com".to_string(),        order_date: DateTime::builder().year(2020).month(12).day(26).hour(8).minute(55).second(46).build().unwrap(),        product_name: "Asus Laptop".to_string(),        product_variation: "Standard Display".to_string(),        value: 429.65,    },];orders.insert_many(order_docs).await?;

テンプレートアプリの作成

集計チュートリアルに従う前に、新しいScalaアプリを設定する必要があります。このアプリを使用して、 MongoDBデプロイに接続し、サンプルデータをMongoDBに挿入し、集計パイプラインを実行できます。

Tip

ドライバーをインストールしてMongoDBに接続する方法については、 Scalaドライバーを使い始めるガイドを参照してください。

Scalaドライバーで集計を実行する方法の詳細については、集計ガイドを参照してください。

ドライバーをインストールしたら、AggTutorial.scalaというファイルを作成します。このファイルに次のコードを貼り付けて、集計チュートリアル用のアプリテンプレートを作成します。

重要

次のコードでは、コードコメントを読み取って、次のチュートリアルで変更する必要があるコードのセクションを見つけます。

変更せずにコードを実行しようとすると、接続エラーが発生します。

package org.example;
// Modify imports for each tutorial as needed.import org.mongodb.scala.MongoClientimport org.mongodb.scala.bson.Documentimport org.mongodb.scala.model.{Accumulators, Aggregates, Field, Filters, Variable}
import java.text.SimpleDateFormat
object FilteredSubset {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Replace the placeholder with your connection string.    val uri = "<connection string>"    val mongoClient = MongoClient(uri)    Thread.sleep(1000)
    val aggDB = mongoClient.getDatabase("agg_tutorials_db")
    // Get a reference to relevant collections.    // ... val someColl = aggDB.getCollection("someColl")    // ... val anotherColl = aggDB.getCollection("anotherColl")
    // Delete any existing documents in collections if needed.    // ... someColl.deleteMany(Filters.empty()).subscribe(...)
    // If needed, create the date format template.    val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss")
    // Insert sample data into the collection or collections.    // ... someColl.insertMany(...).subscribe(...)
    Thread.sleep(1000)
    // Add code to create pipeline stages within the Seq.    // ... val pipeline = Seq(...)
    // Run the aggregation and print the results.    // ... someColl.aggregate(pipeline).subscribe(...)
    Thread.sleep(1000)    mongoClient.close()  }}

すべてのチュートリアルで、接続stringプレースホルダーを配置の接続stringに置き換える必要があります。

Tip

配置の接続文字列を見つける方法については、 Scalaドライバーの使用開始ガイドの「接続文字列の作成」のステップを参照してください。

たとえば、接続stringが "mongodb+srv://mongodb-example:27017" の場合、接続stringの割り当ては次のようになります。

val uri = "mongodb+srv://mongodb-example:27017"

コレクションの作成

この例では、2 つのコレクションを使用します。

productsは、店舗が販売する商品を説明するドキュメントを含みます。
ordersは、店舗内の製品の個々の注文を説明するドキュメントを含みます

products と orders コレクションを作成し、サンプルデータを挿入するには、次のコードをアプリケーションに追加します。

val products = aggDB.getCollection("products")val orders = aggDB.getCollection("orders")
products.deleteMany(Filters.empty()).subscribe(  _ => {},  e => println("Error: " + e.getMessage),)
orders.deleteMany(Filters.empty()).subscribe(  _ => {},  e => println("Error: " + e.getMessage),)
val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss")
products.insertMany(  Seq(    Document(      "name" -> "Asus Laptop",      "variation" -> "Ultra HD",      "category" -> "ELECTRONICS",      "description" -> "Great for watching movies"    ),    Document(      "name" -> "Asus Laptop",      "variation" -> "Standard Display",      "category" -> "ELECTRONICS",      "description" -> "Good value laptop for students"    ),    Document(      "name" -> "The Day Of The Triffids",      "variation" -> "1st Edition",      "category" -> "BOOKS",      "description" -> "Classic post-apocalyptic novel"    ),    Document(      "name" -> "The Day Of The Triffids",      "variation" -> "2nd Edition",      "category" -> "BOOKS",      "description" -> "Classic post-apocalyptic novel"    ),    Document(      "name" -> "Morphy Richards Food Mixer",      "variation" -> "Deluxe",      "category" -> "KITCHENWARE",      "description" -> "Luxury mixer turning good cakes into great"    )  )).subscribe(  _ => {},  e => println("Error: " + e.getMessage),)
orders.insertMany(  Seq(    Document(      "customer_id" -> "elise_smith@myemail.com",      "orderdate" -> dateFormat.parse("2020-05-30T08:35:52"),      "product_name" -> "Asus Laptop",      "product_variation" -> "Standard Display",      "value" -> 431.43    ),    Document(      "customer_id" -> "tj@wheresmyemail.com",      "orderdate" -> dateFormat.parse("2019-05-28T19:13:32"),      "product_name" -> "The Day Of The Triffids",      "product_variation" -> "2nd Edition",      "value" -> 5.01    ),    Document(      "customer_id" -> "oranieri@warmmail.com",      "orderdate" -> dateFormat.parse("2020-01-01T08:25:37"),      "product_name" -> "Morphy Richards Food Mixer",      "product_variation" -> "Deluxe",      "value" -> 63.13    ),    Document(      "customer_id" -> "jjones@tepidmail.com",      "orderdate" -> dateFormat.parse("2020-12-26T08:55:46"),      "product_name" -> "Asus Laptop",      "product_variation" -> "Standard Display",      "value" -> 429.65    )  )).subscribe(  _ => {},  e => println("Error: " + e.getMessage),)

手順

次の手順は、集計パイプラインを作成して実行し、複数のフィールドのコレクションを結合する方法を示しています。

ルックアップステージで使用する埋め込みパイプラインを作成します。

パイプラインの最初のステージは、各コレクションの 2 つのフィールドで ordersコレクションと productsコレクションに結合する $lookup ステージです。$lookup ステージには、結合を構成するための埋め込みパイプラインが含まれています。

embedded_pl = [   // Stage 1: Match the values of two fields on each side of the join   // The $eq filter uses aliases for the name and variation fields set   { $match: {      $expr: {         $and: [            { $eq: ["$product_name", "$$prdname"] },            { $eq: ["$product_variation", "$$prdvartn"] }         ]      }   } },
   // Stage 2: Match orders placed in 2020   { $match: {      orderdate: {         $gte: new Date("2020-01-01T00:00:00Z"),         $lt: new Date("2021-01-01T00:00:00Z")      }   } },
   // Stage 3: Remove unneeded fields from the orders collection side of the join   { $unset: ["_id", "product_name", "product_variation"] }]

集計パイプラインを実行します。

db.products.aggregate( [   // Use the embedded pipeline in a lookup stage   { $lookup: {         from: "orders",         let: {            prdname: "$name",            prdvartn: "$variation"         },         pipeline: embedded_pl,         as: "orders"   } },
   // Match products ordered in 2020   { $match: { orders: { $ne: [] } } },
   // Remove unneeded fields   { $unset: ["_id", "description"] }] )

集計結果の解釈

集計された結果には 2 つのドキュメントが含まれます。ドキュメントは、2020 が注文した製品を表します。各ドキュメントには、その製品の各注文に関する詳細を一覧表示する orders 配列フィールドが含まれています。

{   name: 'Asus Laptop',   variation: 'Standard Display',   category: 'ELECTRONICS',   orders: [      {         customer_id: 'elise_smith@myemail.com',         orderdate: ISODate('2020-05-30T08:35:52.000Z'),         value: 431.43      },      {         customer_id: 'jjones@tepidmail.com',         orderdate: ISODate('2020-12-26T08:55:46.000Z'),         value: 429.65      }   ]}{   name: 'Morphy Richards Food Mixer',   variation: 'Deluxe',   category: 'KITCHENWARE',   orders: [      {         customer_id: 'oranieri@warmmail.com',         orderdate: ISODate('2020-01-01T08:25:37.000Z'),         value: 63.13      }   ]}

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

パイプラインの最初のステージは、各コレクションの 2 つのフィールドで orders コレクションと productsコレクションに結合する $lookup ステージです。ルックアップステージには、結合を構成するための埋め込みパイプラインが含まれています。

埋め込みパイプラインを作成し、結合の両方にある 2 つのフィールドの値を一致させるために $match ステージを追加します。次のコードでは、$lookup ステージの作成時に設定された name フィールドと variation フィールドのエイリアスを使用していることに注意してください。

bson_t embedded_pipeline;bson_array_builder_t *bab = bson_array_builder_new();
bson_array_builder_append_document(bab, BCON_NEW(                                            "$match", "{",                                            "$expr", "{", "$and",                                            "[",                                            "{", "$eq", "[", BCON_UTF8("$product_name"), BCON_UTF8("$$prdname"), "]", "}",                                            "{", "$eq", "[", BCON_UTF8("$product_variation"), BCON_UTF8("$$prdvartn"), "]", "}",                                            "]",                                            "}",                                            "}"));

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

bson_array_builder_append_document(bab, BCON_NEW(                                            "$match", "{", "orderdate",                                            "{",                                            "$gte", BCON_DATE_TIME(1577836800000UL),                                            "$lt", BCON_DATE_TIME(1609459200000UL),                                            "}",                                            "}"));

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

bson_array_builder_append_document(bab, BCON_NEW(                                            "$unset",                                            "[", BCON_UTF8("_id"), BCON_UTF8("product_name"), BCON_UTF8("product_variation"),                                            "]"));
// Builds the embedded pipeline array and cleans up resourcesbson_array_builder_build(bab, &embedded_pipeline);bson_array_builder_destroy(bab);

埋め込みパイプラインが完了したら、メインの集計パイプラインに$lookupステージを追加します。このステージを構成して、処理されたルックアップフィールドをordersという配列フィールドに保存します。

"{", "$lookup", "{","from", BCON_UTF8("orders"),"let", "{","prdname", BCON_UTF8("$name"),"prdvartn", BCON_UTF8("$variation"),"}","pipeline", BCON_ARRAY(&embedded_pipeline),"as", BCON_UTF8("orders"),"}", "}",

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

"{","$match", "{","orders", "{", "$ne", "[", "]", "}","}", "}",

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

"{", "$unset", "[", BCON_UTF8("_id"), BCON_UTF8("description"), "]", "}",

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

mongoc_cursor_t *results =    mongoc_collection_aggregate(products, MONGOC_QUERY_NONE, pipeline, NULL, NULL);
bson_destroy(&embedded_pipeline);bson_destroy(pipeline);

クリーンアップステートメントに次の行を追加して、コレクションリソースをクリーンアップするようにします。

mongoc_collection_destroy(products);mongoc_collection_destroy(orders);

最後に、シェルで次のコマンドを実行して実行可能ファイルを生成および実行します。

gcc -o aggc agg-tutorial.c $(pkg-config --libs --cflags libmongoc-1.0)./aggc

Tip

上記のコマンドを 1 回の呼び出しで実行中て接続エラーが発生した場合は、個別に実行できます。

集計結果の解釈

集計された結果には 2 つのドキュメントが含まれています。ドキュメントは、2020 年に注文が行われた製品を表しています。各ドキュメントには、その製品の各注文に関する詳細を一覧表示するorders配列フィールドが含まれています。

{ "name" : "Asus Laptop", "variation" : "Standard Display", "category" : "ELECTRONICS", "orders" : [ { "customer_id" : "elise_smith@myemail.com", "orderdate" : { "$date" : { "$numberLong" : "1590822952000" } }, "value" : { "$numberDouble" : "431.43000000000000682" } }, { "customer_id" : "jjones@tepidmail.com", "orderdate" : { "$date" : { "$numberLong" : "1608976546000" } }, "value" : { "$numberDouble" : "429.64999999999997726" } } ] }{ "name" : "Morphy Richards Food Mixer", "variation" : "Deluxe", "category" : "KITCHENWARE", "orders" : [ { "customer_id" : "oranieri@warmmail.com", "orderdate" : { "$date" : { "$numberLong" : "1577869537000" } }, "value" : { "$numberDouble" : "63.130000000000002558" } } ] }

結果ドキュメントには、 ordersコレクションとproductsコレクション内のドキュメントの詳細が、製品名とバリエーションで結合されたものが含まれます。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

埋め込みパイプライン内に、結合の両方にある 2 つのフィールドの値を一致させるために $match ステージを追加します。次のコードでは、$lookup ステージの作成時に設定された name フィールドと variation フィールドのエイリアスを使用していることに注意してください。

auto embed_match_stage1 = bsoncxx::from_json(R"({    "$match": {        "$expr": {            "$and": [                { "$eq": ["$product_name", "$$prdname"] },                { "$eq": ["$product_variation", "$$prdvartn"] }            ]        }    }})");

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

auto embed_match_stage2 = bsoncxx::from_json(R"({    "$match": {        "orderdate": {            "$gte": { "$date": 1577836800000 },            "$lt": { "$date": 1609459200000 }        }    }})");

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

auto embed_unset_stage = bsoncxx::from_json(R"({    "$unset": ["_id", "product_name", "product_variation"]})");

pipeline.lookup(make_document(    kvp("from", "orders"),    kvp("let", make_document(        kvp("prdname", "$name"),        kvp("prdvartn", "$variation")    )),    kvp("pipeline", make_array(embed_match_stage1, embed_match_stage2, embed_unset_stage)),    kvp("as", "orders")));

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

pipeline.match(bsoncxx::from_json(R"({    "orders": { "$ne": [] }})"));

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

pipeline.append_stage(bsoncxx::from_json(R"({    "$unset": ["_id", "description"]})"));

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

auto cursor = products.aggregate(pipeline);

最後に、shell で次のコマンドを実行してアプリケーションを起動します。

c++ --std=c++17 agg-tutorial.cpp $(pkg-config --cflags --libs libmongocxx) -o ./app.out./app.out

集計結果の解釈

{ "name" : "Asus Laptop", "variation" : "Standard Display", "category" : "ELECTRONICS","orders" : [ { "customer_id" : "elise_smith@myemail.com", "orderdate" : { "$date" : "2020-05-30T06:55:52Z" },"value" : 431.43000000000000682 }, { "customer_id" : "jjones@tepidmail.com", "orderdate" : { "$date" :"2020-12-26T08:55:46Z" }, "value" : 429.64999999999997726 } ] }{ "name" : "Morphy Richards Food Mixer", "variation" : "Deluxe", "category" : "KITCHENWARE","orders" : [ { "customer_id" : "oranieri@warmmail.com", "orderdate" : { "$date" : "2020-01-01T06:45:37Z" },"value" : 63.130000000000002558 } ] }

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

埋め込みパイプラインをインスタンス化し、結合の両方にある 2 つのフィールドの値を一致させるために $match ステージを連鎖させます。次のコードでは、$lookup ステージの作成時に設定された Name フィールドと Variation フィールドのエイリアスを使用していることに注意してください。

var embeddedPipeline = new EmptyPipelineDefinition<Order>()    .Match(new BsonDocument("$expr",        new BsonDocument("$and", new BsonArray        {                new BsonDocument("$eq", new BsonArray { "$ProductName", "$$prdname" }),                new BsonDocument("$eq", new BsonArray { "$ProductVariation", "$$prdvartn" })        })))

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

.Match(o => o.OrderDate >= DateTime.Parse("2020-01-01T00:00:00Z") &&            o.OrderDate < DateTime.Parse("2021-01-01T00:00:00Z"))

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除する$project ステージを追加します。

.Project(Builders<Order>.Projection        .Exclude(o => o.Id)        .Exclude(o => o.ProductName)        .Exclude(o => o.ProductVariation));

埋め込みパイプラインが完了したら、productsコレクションでメイン集計を開始し、$lookup ステージをチェーンします。このステージを構成して、処理されたルックアップフィールドを Orders という配列フィールドに保存するようにします。

var results = products.Aggregate()    .Lookup<Order, BsonDocument, IEnumerable<BsonDocument>, BsonDocument>(        foreignCollection: orders,        let: new BsonDocument { { "prdname", "$Name" }, { "prdvartn", "$Variation" } },        lookupPipeline: embeddedPipeline,        "Orders"    )

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで作成された Orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

.Match(Builders<BsonDocument>.Filter.Ne("Orders", new BsonArray()))

不要なフィールドを削除するには、プロジェクションステージを追加します。

最後に、$project ステージを追加します。$project ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと Description フィールドが削除されます。

.Project(Builders<BsonDocument>.Projection    .Exclude("_id")    .Exclude("Description"));

集計を実行し、結果を解釈します。

最後に、IDE でアプリケーションを実行し、結果を調べます。

集計された結果には 2 つのドキュメントが含まれています。ドキュメントは、2020 年に注文が行われた製品を表しています。各ドキュメントには、その製品の各注文に関する詳細を一覧表示するOrders配列フィールドが含まれています。

{ "Name" : "Asus Laptop", "Variation" : "Standard Display", "Category" : "ELECTRONICS", "Orders" : [{ "CustomerId" : "elise_smith@myemail.com", "OrderDate" : { "$date" : "2020-05-30T08:35:52Z" }, "Value" : 431.43000000000001 }, { "CustomerId" : "jjones@tepidmail.com", "OrderDate" : { "$date" : "2020-12-26T08:55:46Z" }, "Value" : 429.64999999999998 }] }{ "Name" : "Morphy Richards Food Mixer", "Variation" : "Deluxe", "Category" : "KITCHENWARE", "Orders" : [{ "CustomerId" : "oranieri@warmmail.com", "OrderDate" : { "$date" : "2020-01-01T08:25:37Z" }, "Value" : 63.130000000000003 }] }

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

embeddedMatchStage1 := bson.D{	{Key: "$match", Value: bson.D{		{Key: "$expr", Value: bson.D{			{Key: "$and", Value: bson.A{				bson.D{{Key: "$eq", Value: bson.A{"$product_name", "$$prdname"}}},				bson.D{{Key: "$eq", Value: bson.A{"$product_variation", "$$prdvartn"}}},			}},		}},	}},}

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

embeddedMatchStage2 := bson.D{	{Key: "$match", Value: bson.D{		{Key: "orderdate", Value: bson.D{			{Key: "$gte", Value: time.Date(2020, 1, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC)},			{Key: "$lt", Value: time.Date(2021, 1, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC)},		}},	}},}

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

embeddedUnsetStage := bson.D{	{Key: "$unset", Value: bson.A{"_id", "product_name", "product_variation"}},}

embeddedPipeline := mongo.Pipeline{embeddedMatchStage1, embeddedMatchStage2, embeddedUnsetStage}
lookupStage := bson.D{	{Key: "$lookup", Value: bson.D{		{Key: "from", Value: "orders"},		{Key: "let", Value: bson.D{			{Key: "prdname", Value: "$name"},			{Key: "prdvartn", Value: "$variation"},		}},		{Key: "pipeline", Value: embeddedPipeline},		{Key: "as", Value: "orders"},	}},}

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

matchStage := bson.D{	{Key: "$match", Value: bson.D{		{Key: "orders", Value: bson.D{{Key: "$ne", Value: bson.A{}}}},	}},}

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

unsetStage := bson.D{	{Key: "$unset", Value: bson.A{"_id", "description"}},}

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

pipeline := mongo.Pipeline{lookupStage, matchStage, unsetStage}cursor, err := products.Aggregate(context.TODO(), pipeline)

最後に、shell で次のコマンドを実行してアプリケーションを起動します。

go run agg_tutorial.go

集計結果の解釈

{"name":"Asus Laptop","variation":"Standard Display","category":"ELECTRONICS","orders":[{"customer_id":"elise_smith@myemail.com","orderdate":{"$date":"2020-05-30T08:35:52Z"},"value":431.42999267578125},{"customer_id":"jjones@tepidmail.com","orderdate":{"$date":"2020-12-26T08:55:46Z"},"value":429.6499938964844}]}{"name":"Morphy Richards Food Mixer","variation":"Deluxe","category":"KITCHENWARE","orders":[{"customer_id":"oranieri@warmmail.com","orderdate":{"$date":"2020-01-01T08:25:37Z"},"value":63.130001068115234}]}

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

List<Bson> embeddedPipeline = new ArrayList<>();
embeddedPipeline.add(Aggregates.match(        Filters.expr(                Filters.and(                        new Document("$eq", Arrays.asList("$product_name", "$$prdname")),                        new Document("$eq", Arrays.asList("$product_variation", "$$prdvartn"))                )        )));

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

embeddedPipeline.add(Aggregates.match(Filters.and(        Filters.gte("orderdate", LocalDateTime.parse("2020-01-01T00:00:00")),        Filters.lt("orderdate", LocalDateTime.parse("2021-01-01T00:00:00")))));

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

embeddedPipeline.add(Aggregates.unset("_id", "product_name", "product_variation"));

pipeline.add(Aggregates.lookup(        "orders",        Arrays.asList(                new Variable<>("prdname", "$name"),                new Variable<>("prdvartn", "$variation")        ),        embeddedPipeline,        "orders"));

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

pipeline.add(Aggregates.match(        Filters.ne("orders", new ArrayList<>())));

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

pipeline.add(Aggregates.unset("_id", "description"));

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

AggregateIterable<Document> aggregationResult = products.aggregate(pipeline);

最後に、アプリケーションを IDE で実行します。

集計結果の解釈

{"name": "Asus Laptop", "variation": "Standard Display", "category": "ELECTRONICS", "orders": [{"customer_id": "elise_smith@myemail.com", "orderdate": {"$date": "2020-05-30T08:35:52Z"}, "value": 431.43}, {"customer_id": "jjones@tepidmail.com", "orderdate": {"$date": "2020-12-26T08:55:46Z"}, "value": 429.65}]}{"name": "Morphy Richards Food Mixer", "variation": "Deluxe", "category": "KITCHENWARE", "orders": [{"customer_id": "oranieri@warmmail.com", "orderdate": {"$date": "2020-01-01T08:25:37Z"}, "value": 63.13}]}

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

val embeddedPipeline = mutableListOf<Bson>()
embeddedPipeline.add(    Aggregates.match(        Filters.expr(            Document(                "\$and", listOf(                    Document("\$eq", listOf("\$${Order::productName.name}", "$\$prdname")),                    Document("\$eq", listOf("\$${Order::productVariation.name}", "$\$prdvartn"))                )            )        )    ))

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

embeddedPipeline.add(    Aggregates.match(        Filters.and(            Filters.gte(                Order::orderDate.name,                LocalDateTime.parse("2020-01-01T00:00:00").toJavaLocalDateTime()            ),            Filters.lt(Order::orderDate.name, LocalDateTime.parse("2021-01-01T00:00:00").toJavaLocalDateTime())        )    ))

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

embeddedPipeline.add(Aggregates.unset("_id", Order::productName.name, Order::productVariation.name))

pipeline.add(    Aggregates.lookup(        "orders",        listOf(            Variable("prdname", "\$${Product::name.name}"),            Variable("prdvartn", "\$${Product::variation.name}")        ),        embeddedPipeline,        "orders"    ))

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

pipeline.add(    Aggregates.match(        Filters.ne("orders", mutableListOf<Document>())    ))

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

pipeline.add(Aggregates.unset("_id", "description"))

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

val aggregationResult = products.aggregate<Document>(pipeline)

最後に、アプリケーションを IDE で実行します。

集計結果の解釈

Document{{name=Asus Laptop, variation=Standard Display, category=ELECTRONICS, orders=[Document{{customerID=elise_smith@myemail.com, orderDate=Sat May 30 04:35:52 EDT 2020, value=431.43}}, Document{{customerID=jjones@tepidmail.com, orderDate=Sat Dec 26 03:55:46 EST 2020, value=429.65}}]}}Document{{name=Morphy Richards Food Mixer, variation=Deluxe, category=KITCHENWARE, orders=[Document{{customerID=oranieri@warmmail.com, orderDate=Wed Jan 01 03:25:37 EST 2020, value=63.13}}]}}

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

const embedded_pl = [];
embedded_pl.push({  $match: {    $expr: {      $and: [        { $eq: ["$product_name", "$$prdname"] },        { $eq: ["$product_variation", "$$prdvartn"] },      ],    },  },});

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

embedded_pl.push({  $match: {    orderdate: {      $gte: new Date("2020-01-01T00:00:00Z"),      $lt: new Date("2021-01-01T00:00:00Z"),    },  },});

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

embedded_pl.push({  $unset: ["_id", "product_name", "product_variation"],});

pipeline.push({  $lookup: {    from: "orders",    let: {      prdname: "$name",      prdvartn: "$variation",    },    pipeline: embedded_pl,    as: "orders",  },});

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

pipeline.push({  $match: {    orders: { $ne: [] },  },});

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

pipeline.push({  $unset: ["_id", "description"],});

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

const aggregationResult = await products.aggregate(pipeline);

最後に、shell で次のコマンドを実行してアプリケーションを起動します。

node agg_tutorial.js

集計結果の解釈

{  name: 'Asus Laptop',  variation: 'Standard Display',  category: 'ELECTRONICS',  orders: [    {      customer_id: 'elise_smith@myemail.com',      orderdate: 2020-05-30T08:35:52.000Z,      value: 431.43    },    {      customer_id: 'jjones@tepidmail.com',      orderdate: 2020-12-26T08:55:46.000Z,      value: 429.65    }  ]}{  name: 'Morphy Richards Food Mixer',  variation: 'Deluxe',  category: 'KITCHENWARE',  orders: [    {      customer_id: 'oranieri@warmmail.com',      orderdate: 2020-01-01T08:25:37.000Z,      value: 63.13    }  ]}

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

パイプラインの最初のステージは、各コレクションの 2 つのフィールドで orders コレクションと productsコレクションに結合する $lookup ステージです。ルックアップステージには、結合を構成するための埋め込みパイプラインが含まれています。まず、埋め込みパイプラインを作成します。

$embeddedPipeline = new Pipeline(    // Add stages within embedded pipeline.};

Stage::match(    Query::expr(        Expression::and(            Expression::eq(                Expression::stringFieldPath('product_name'),                Expression::variable('prdname')            ),            Expression::eq(                Expression::stringFieldPath('product_variation'),                Expression::variable('prdvartn')            ),        )    )),

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

Stage::match(    orderdate: [        Query::gte(new UTCDateTime(new DateTimeImmutable('2020-01-01T00:00:00'))),        Query::lt(new UTCDateTime(new DateTimeImmutable('2021-01-01T00:00:00'))),    ]),

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

Stage::unset('_id', 'product_name', 'product_variation')

次に、Pipeline インスタンスの外部で、ファクトリー関数に $lookup ステージを作成します。このステージを構成して、処理されたルックアップフィールドを orders という配列フィールドに保存するようにします。

function lookupOrdersStage(Pipeline $embeddedPipeline){    return Stage::lookup(        from: 'orders',        let: object(            prdname: Expression::stringFieldPath('name'),            prdvartn: Expression::stringFieldPath('variation'),        ),        pipeline: $embeddedPipeline,        as: 'orders',    );}

次に、メインの Pipelineインスタンスで、lookupOrdersStage() 関数を呼び出します。

lookupOrdersStage($embeddedPipeline),

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

Stage::match(    orders: Query::ne([])),

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

Stage::unset('_id', 'description')

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

$cursor = $products->aggregate($pipeline);

最後に、shell で次のコマンドを実行してアプリケーションを起動します。

php agg_tutorial.php

集計結果の解釈

{    "name": "Asus Laptop",    "variation": "Standard Display",    "category": "ELECTRONICS",    "orders": [        {            "customer_id": "elise_smith@myemail.com",            "orderdate": {                "$date": {                    "$numberLong": "1590827752000"                }            },            "value": 431.43        },        {            "customer_id": "jjones@tepidmail.com",            "orderdate": {                "$date": {                    "$numberLong": "1608972946000"                }            },            "value": 429.65        }    ]}{    "name": "Morphy Richards Food Mixer",    "variation": "Deluxe",    "category": "KITCHENWARE",    "orders": [        {            "customer_id": "oranieri@warmmail.com",            "orderdate": {                "$date": {                    "$numberLong": "1577867137000"                }            },            "value": 63.13        }    ]}

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

embedded_pl = [    {        "$match": {            "$expr": {                "$and": [                    {"$eq": ["$product_name", "$$prdname"]},                    {"$eq": ["$product_variation", "$$prdvartn"]},                ]            }        }    }]

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

embedded_pl.append(    {        "$match": {            "orderdate": {                "$gte": datetime(2020, 1, 1, 0, 0, 0),                "$lt": datetime(2021, 1, 1, 0, 0, 0),            }        }    })

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

embedded_pl.append({"$unset": ["_id", "product_name", "product_variation"]})

pipeline.append(    {        "$lookup": {            "from": "orders",            "let": {"prdname": "$name", "prdvartn": "$variation"},            "pipeline": embedded_pl,            "as": "orders",        }    })

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

pipeline.append({"$match": {"orders": {"$ne": []}}})

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

pipeline.append({"$unset": ["_id", "description"]})

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

aggregation_result = products_coll.aggregate(pipeline)

最後に、shell で次のコマンドを実行してアプリケーションを起動します。

python3 agg_tutorial.py

集計結果の解釈

{'name': 'Asus Laptop', 'variation': 'Standard Display', 'category': 'ELECTRONICS', 'orders': [{'customer_id': 'elise_smith@myemail.com', 'orderdate': datetime.datetime(2020, 5, 30, 8, 35, 52), 'value': 431.43}, {'customer_id': 'jjones@tepidmail.com', 'orderdate': datetime.datetime(2020, 12, 26, 8, 55, 46), 'value': 429.65}]}{'name': 'Morphy Richards Food Mixer', 'variation': 'Deluxe', 'category': 'KITCHENWARE', 'orders': [{'customer_id': 'oranieri@warmmail.com', 'orderdate': datetime.datetime(2020, 1, 1, 8, 25, 37), 'value': 63.13}]}

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

{  "$match": {    "$expr": {      "$and": [        { "$eq": ["$product_name", "$$prdname"] },        { "$eq": ["$product_variation", "$$prdvartn"] },      ],    },  },},

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

{  "$match": {    orderdate: {      "$gte": DateTime.parse("2020-01-01T00:00:00Z"),      "$lt": DateTime.parse("2021-01-01T00:00:00Z"),    },  },},

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

{  "$unset": ["_id", "product_name", "product_variation"],},

{  "$lookup": {    from: "orders",    let: {      prdname: "$name",      prdvartn: "$variation",    },    pipeline: embedded_pipeline,    as: "orders",  },},

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

{  "$match": {    orders: { "$ne": [] },  },},

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

{  "$unset": ["_id", "description"],},

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

aggregation_result = products.aggregate(pipeline)

最後に、shell で次のコマンドを実行してアプリケーションを起動します。

ruby agg_tutorial.rb

集計結果の解釈

{"name"=>"Asus Laptop", "variation"=>"Standard Display", "category"=>"ELECTRONICS", "orders"=>[{"customer_id"=>"elise_smith@myemail.com", "orderdate"=>2020-05-30 08:35:52 UTC, "value"=>431.43}, {"customer_id"=>"jjones@tepidmail.com", "orderdate"=>2020-12-26 08:55:46 UTC, "value"=>429.65}]}{"name"=>"Morphy Richards Food Mixer", "variation"=>"Deluxe", "category"=>"KITCHENWARE", "orders"=>[{"customer_id"=>"oranieri@warmmail.com", "orderdate"=>2020-01-01 08:25:37 UTC, "value"=>63.13}]}

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

let mut embedded_pipeline = Vec::new();embedded_pipeline.push(doc! {    "$match": {        "$expr": {            "$and": [                { "$eq": ["$product_name", "$$prdname"] },                { "$eq": ["$product_variation", "$$prdvartn"] }            ]        }    }});

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

embedded_pipeline.push(doc! {    "$match": {        "order_date": {            "$gte": DateTime::builder().year(2020).month(1).day(1).build().unwrap(),            "$lt": DateTime::builder().year(2021).month(1).day(1).build().unwrap()        }    }});

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

embedded_pipeline.push(doc! {    "$unset": ["_id", "product_name", "product_variation"]});

pipeline.push(doc! {    "$lookup": {        "from": "orders",        "let": {            "prdname": "$name",            "prdvartn": "$variation"        },        "pipeline": embedded_pipeline,        "as": "orders"    }});

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

pipeline.push(doc! {    "$match": {        "orders": { "$ne": [] }    }});

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

pipeline.push(doc! {    "$unset": ["_id", "description"]});

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

let mut cursor = products.aggregate(pipeline).await?;

最後に、shell で次のコマンドを実行してアプリケーションを起動します。

cargo run

集計結果の解釈

Document({"name": String("Asus Laptop"), "variation": String("Standard Display"), "category": String("ELECTRONICS"),"orders": Array([Document({"customer_id": String("elise_smith@myemail.com"), "order_date": DateTime(2020-05-30 8:35:52.0 +00:00:00),"value": Double(431.42999267578125)}), Document({"customer_id": String("jjones@tepidmail.com"), "order_date":DateTime(2020-12-26 8:55:46.0 +00:00:00), "value": Double(429.6499938964844)})])})
Document({"name": String("Morphy Richards Food Mixer"), "variation": String("Deluxe"), "category": String("KITCHENWARE"),"orders": Array([Document({"customer_id": String("oranieri@warmmail.com"), "order_date": DateTime(2020-01-01 8:25:37.0 +00:00:00),"value": Double(63.130001068115234)})])})

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

Aggregates.filter(  Filters.expr(    Filters.and(      Document("$eq" -> Seq("$product_name", "$$prdname")),      Document("$eq" -> Seq("$product_variation", "$$prdvartn"))    )  )),

埋め込みパイプライン内に、$match で行われた注文と一致するように別の2020 ステージを追加します。

Aggregates.filter(  Filters.and(    Filters.gte("orderdate", dateFormat.parse("2020-01-01T00:00:00")),    Filters.lt("orderdate", dateFormat.parse("2021-01-01T00:00:00"))  )),

埋め込みパイプライン内に、結合の ordersコレクション側から不要なフィールドを削除するための $unset ステージを追加します。

Aggregates.unset("_id", "product_name", "product_variation"),

Aggregates.lookup(  "orders",  Seq(    Variable("prdname", "$name"),    Variable("prdvartn", "$variation"),  ),  embeddedPipeline,  "orders"),

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

次に、前のステップで計算された orders 配列に基づいて、2020 に少なくとも 1 回の注文がある製品のみを表示する $match ステージを追加します。

Aggregates.filter(Filters.ne("orders", Seq())),

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

最後に、$unset ステージを追加します。$unset ステージでは、結果ドキュメントから _id フィールドと description フィールドが削除されます。

Aggregates.unset("_id", "description")

集計パイプラインを実行します。

次のコードをアプリケーションの末尾に追加して、 productsコレクションで集計を実行します。

products.aggregate(pipeline)  .subscribe(    (doc: Document) => println(doc.toJson()),    (e: Throwable) => println(s"Error: $e"),  )

最後に、アプリケーションを IDE で実行します。

集計結果の解釈

{"name": "Asus Laptop", "variation": "Standard Display", "category": "ELECTRONICS", "orders": [{"customer_id": "elise_smith@myemail.com", "orderdate": {"$date": "2020-05-30T12:35:52Z"}, "value": 431.43}, {"customer_id": "jjones@tepidmail.com", "orderdate": {"$date": "2020-12-26T13:55:46Z"}, "value": 429.65}]}{"name": "Morphy Richards Food Mixer", "variation": "Deluxe", "category": "KITCHENWARE", "orders": [{"customer_id": "oranieri@warmmail.com", "orderdate": {"$date": "2020-01-01T13:25:37Z"}, "value": 63.13}]}

戻る

1 対 1 の結合

参照

複数フィールド結合の実行

このタスクについて

始める前に

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

テンプレート アプリの作成

コレクションの作成

手順

ルックアップ ステージで使用する埋め込みパイプラインを作成します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、プロジェクションステージを追加します。

集計を実行し、結果を解釈します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップ ステージを追加します。

2020 で注文された製品の一致ステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていない ステージを追加します。

集計パイプラインを実行します。

集計結果の解釈

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

テンプレートアプリの作成

ルックアップステージで使用する埋め込みパイプラインを作成します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。

コレクションをリンクし、フィールドをインポートするために、ルックアップステージを追加します。

不要なフィールドを削除するには、設定されていないステージを追加します。