$median（アキュムレータ演算子）

操作タイプ

$groupステージでは、 $medianはアキュムレータで、ウィンドウ内のすべてのドキュメントの 値を計算します。

$projectステージでは、 $medianは 集計式 であり、各ドキュメントの値を計算します。

$setWindowFieldsステージでは、 $medianは集計式のように各ドキュメントの結果を返しますが、結果はアキュムレータのようにドキュメントをグループ化して計算されます。

計算に関する考慮事項

$groupステージでは、 $medianは常に近似計算方法を使用します。

$projectステージでは、近似方法が指定されている場合でも、 $medianは 離散計算方法 を使用する場合があります。

$setWindowFieldsステージでは、 $medianが使用する計算方法はワークロードによって決まります。

$medianが返す計算パーセンタイルは、同じデータセットでも異なる場合があります。 これは、このアルゴリズムが近似値を計算するためです。

重複するサンプルはあいまいさを引き起こす可能性があります。 重複が多数ある場合、パーセンタイル値は実際のサンプル分布を表さない可能性があります。 すべてのサンプルが同じデータセットを考えてみましょう。 データセット内のすべての値は、任意のパーセンタイル以下になります。 「50 パーセンタイル」値は、実際にはサンプルの 0 または 100% のいずれかを表します。

配列入力

$projectステージで集計式として$medianを使用する場合は、配列を入力として使用できます。 $medianは、数値以外の配列値を無視します。

構文は次のとおりです。

{
   $median:
      {
         input: [ <expression1, <expression2>, ..., <expressionN> ],
         method: <string>
      }
}

ウィンドウ関数

ウィンドウ関数を使用すると、横にあるドキュメントの移動する「ウィンドウ」にわたる結果を計算できます。 各ドキュメントがパイプラインを通過する際、 $setWindowFieldsステージは次のことを行います。

• 現在のウィンドウ内のドキュメントセットを再計算する

• セット内のすべてのドキュメントの 値を計算します

• は、そのドキュメントの単一の値を返します

$setWindowFieldsステージで$medianを使用して、時系列やその他の関連データのローリング統計を計算できます。

$setWindowFieldステージで$medianを使用する場合、 input値はフィールド名である必要があります。 フィールド名ではなく配列を入力すると、操作は失敗します。

$medianアキュムレータとして を使用

中央値を計算するアキュムレータを作成します。

db.testScores.aggregate( [
   {
      $group: {
         _id: null,
         test01_median: {
            $median: {
               input: "$test01",
               method: 'approximate'
            }
         }
      }
   }
] )

出力:

{ _id: null, test01_median: 62 }

_idフィールドの値はnullであるため、 $groupはコレクション内のすべてのドキュメントを選択します。

$medianアキュムレータはtest01フィールドから入力を受け取ります。 $medianはフィールド（この例では62 ）の中央値を計算します。

ステージでの の使用$median$project

$groupステージでは、 $medianはアキュムレータであり、すべてのドキュメントに対して 1 つの値を計算します。 $projectステージでは、 $medianは 集計式 であり、各ドキュメントの値を計算します。

$projectステージでは、フィールド名または配列を入力として使用できます。

db.testScores.aggregate( [
   {
      $project: {
         _id: 0,
         studentId: 1,
         testMedians: {
            $median: {
               input: [ "$test01", "$test02", "$test03" ],
               method: 'approximate'
            }
         }
      }
   }
] )

出力:

{ studentId: '2345', testMedians: 80 },
{ studentId: '2356', testMedians: 79 },
{ studentId: '2358', testMedians: 78 },
{ studentId: '2367', testMedians: 72 },
{ studentId: '2369', testMedians: 60 }

$medianが集計式の場合、各studentIdの結果が存在します。

ステージでの の使用$median$setWindowField

ローカルデータの傾向に基づいてパーセンタイル値を演算するには、 $setWindowField集計パイプライン ステージで$medianを使用します。

この例では、スコアをフィルタリングするウィンドウを作成します。

db.testScores.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         sortBy: { test01: 1 },
         output: {
            test01_median: {
               $median: {
                  input: "$test01",
                  method: 'approximate'
               },
               window: {
                  range: [ -3, 3 ]
               }
            }
         }
      }
   },
   {
      $project: {
         _id: 0,
         studentId: 1,
         test01_median: 1
      }
   }
] )

出力:

{ studentId: '2356', test01_median: 60 },
{ studentId: '2369', test01_median: 60 },
{ studentId: '2345', test01_median: 60 },
{ studentId: '2367', test01_median: 64 },
{ studentId: '2358', test01_median: 64 }

この例では、各ドキュメントの中央値の計算には、その前後の 3 つのドキュメントのデータも含まれています。