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집계

개요

이 가이드 에서는 코틀린 (Kotlin) 운전자 에서 집계 작업 을 사용하는 방법을 학습 수 있습니다.

애그리게이션 작업은 MongoDB 컬렉션의 데이터를 프로세스 하고 계산된 결과를 반환합니다. 쿼리 API 의 일부인 MongoDB의 집계 파이프라인 데이터 처리 파이프라인 개념을 모델로 합니다. 문서는 문서를 애그리게이션된 결과로 변환하는 다단계 파이프라인 에 들어갑니다.

팁

애그리게이션 튜토리얼 완료

서버 매뉴얼의 전체 집계 파이프라인 튜토리얼 섹션에서 일반적인 집계 작업에 대한 자세한 설명을 제공하는 튜토리얼을 찾을 수 있습니다. 튜토리얼을 선택한 다음 페이지 오른쪽 상단의 Select your language 드롭다운 메뉴에서 Kotlin (Coroutine) 를 선택합니다.

비유

집계 의 기능은 자동차 공장에서 발생하는 작업과 유사합니다. 자동차 공장 내에는 조립 라인이 있으며, 여기에는 드릴과 용접기와 같은 특정 작업 수행할 수 있는 특수 도구를 갖춘 조립 스테이션이 있습니다. 원부품이 공장에 들어오면 공장에서 이를 변형하고 조립하여 완제품으로 만듭니다.

집계 파이프라인은 조립 라인이고, 집계 단계는 조립 스테이션이며, 작업 연산자는 특수 도구입니다.

집계 및 찾기 작업 비교

find 작업을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 반환할 문서 선택

  • 반환할 필드 선택

  • 결과 정렬

aggregation 작업을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 모든 find 작업 수행

  • 필드 이름 바꾸기

  • 필드 계산

  • 데이터 요약

  • 그룹 값

집계 작업에는 몇 가지 제한 사항을 염두에 두어야 합니다.

  • 반환된 문서는 BSON 문서 크기 제한인 16메가바이트를 초과하지 않아야 합니다.

  • 파이프라인 단계의 메모리 제한은 기본값 으로 100 메가바이트입니다. 필요한 경우 allowDiskUse 메서드를 사용하여 이 제한을 초과할 수 있습니다.

    중요

    $graphLookup 예외

    $graphLookup 단계는 100MB의 엄격한 메모리 제한을 가지며 allowDiskUse를 무시합니다.

유용한 참고 자료

  • 집계 파이프라인

  • 집계 단계

  • 연산자 표현식

  • 집계 빌더

데이터 예시

이 예제에서는 MongoDB의 다음 데이터 컬렉션을 사용합니다.

[
   {"name": "Sun Bakery Trattoria", "contact": {"phone": "386-555-0189", "email": "SunBakeryTrattoria@example.org", "location": [-74.0056649, 40.7452371]}, "stars": 4, "categories": ["Pizza", "Pasta", "Italian", "Coffee", "Sandwiches"]},
   {"name": "Blue Bagels Grill", "contact": {"phone": "786-555-0102", "email": "BlueBagelsGrill@example.com", "location": [-73.92506, 40.8275556]}, "stars": 3, "categories": ["Bagels", "Cookies", "Sandwiches"]},
   {"name": "XYZ Bagels Restaurant", "contact": {"phone": "435-555-0190", "email": "XYZBagelsRestaurant@example.net", "location": [-74.0707363, 40.59321569999999]}, "stars": 4, "categories": ["Bagels", "Sandwiches", "Coffee"]},
   {"name": "Hot Bakery Cafe", "contact": {"phone": "264-555-0171", "email": "HotBakeryCafe@example.net", "location": [-73.96485799999999, 40.761899]}, "stars": 4, "categories": ["Bakery", "Cafe", "Coffee", "Dessert"]},
   {"name": "Green Feast Pizzeria", "contact": {"phone": "840-555-0102", "email": "GreenFeastPizzeria@example.com", "location": [-74.1220973, 40.6129407]}, "stars": 2, "categories": ["Pizza", "Italian"]},
   {"name": "ZZZ Pasta Buffet", "contact": {"phone": "769-555-0152", "email": "ZZZPastaBuffet@example.com", "location": [-73.9446421, 40.7253944]}, "stars": 0, "categories": ["Pasta", "Italian", "Buffet", "Cafeteria"]},
   {"name": "XYZ Coffee Bar", "contact": {"phone": "644-555-0193", "email": "XYZCoffeeBar@example.net", "location": [-74.0166091, 40.6284767]}, "stars": 5, "categories": ["Coffee", "Cafe", "Bakery", "Chocolates"]},
   {"name": "456 Steak Restaurant", "contact": {"phone": "990-555-0165", "email": "456SteakRestaurant@example.com", "location": [-73.9365108, 40.8497077]}, "stars": 0, "categories": ["Steak", "Seafood"]},
   {"name": "456 Cookies Shop", "contact": {"phone": "604-555-0149", "email": "456CookiesShop@example.org", "location": [-73.8850023, 40.7494272]}, "stars": 4, "categories": ["Bakery", "Cookies", "Cake", "Coffee"]},
   {"name": "XYZ Steak Buffet", "contact": {"phone": "229-555-0197", "email": "XYZSteakBuffet@example.org", "location": [-73.9799932, 40.7660886]}, "stars": 3, "categories": ["Steak", "Salad", "Chinese"]}
]

컬렉션의 데이터는 다음 Restaurant 데이터 클래스에 의해 모델링됩니다.

data class Restaurant(
    val name: String,
    val contact: Contact,
    val stars: Int,
    val categories: List<String>
) {
    data class Contact(
        val phone: String,
        val email: String,
        val location: List<Double>
    )
}

기본 애그리게이션

집계를 수행하려면 집계 단계 목록을 MongoCollection.aggregate() 메서드에 전달합니다.

코틀린 (Kotlin) 운전자 집계 단계에 대한 빌더 포함된 애그리게이션 헬퍼 클래스를 제공합니다.

다음 예시에서 집계 파이프라인은 다음과 같습니다.

  • $match 단계를 사용하여 categories 배열 필드에 요소 Bakery(이)가 포함된 문서를 필터링합니다. 이 예시에서는 Aggregates.match(을)를 사용하여 $match 단계를 빌드합니다.

  • $group 단계를 사용하여 stars 필드를 기준으로 일치하는 문서를 그룹화하여 stars의 각 고유 값에 해당하는 문서 수를 누적합니다.

팁

집계 빌더사용하여 이 예시 에 사용된 표현식을 빌드 수 있습니다.

data class Results(@BsonId val id: Int, val count: Int)
val resultsFlow = collection.aggregate<Results>(
    listOf(
        Aggregates.match(Filters.eq(Restaurant::categories.name, "Bakery")),
        Aggregates.group("\$${Restaurant::stars.name}",
            Accumulators.sum("count", 1))
    )
)
resultsFlow.collect { println(it) }
Results(id=4, count=2)
Results(id=5, count=1)

이 섹션에 언급된 메서드 및 클래스에 대한 자세한 내용은 다음 API 문서를 참조하세요.

애그리게이션 설명

MongoDB가 작업을 실행하는 방법에 대한 정보를 보려면 AggregateFlow 클래스의 explain() 메서드를 사용합니다. explain() 메서드는 실행 계획 및 성능 통계를 반환합니다. 실행 계획은 MongoDB가 작업을 완료할 수 있는 잠재적인 방법입니다. explain() 메서드는 성공적인 계획(MongoDB가 실행한 계획)과 거부된 계획을 모두 제공합니다.

explain() 메소드에 상세 수준을 전달하여 설명의 세부 정보 수준을 지정할 수 있습니다.

다음 표에는 설명 및 해당 사용 사례에 대한 모든 상세 수준이 나와 있습니다.

상세도 수준
사용 사례

ALL_PLANS_EXECUTIONS

쿼리를 실행하기 위해 MongoDB가 어떤 계획을 선택할지 알고 싶습니다.

EXECUTION_STATS

쿼리가 잘 수행되고 있는지 알고 싶습니다.

QUERY_PLANNER

쿼리에 문제가 있으며 문제를 진단하기 위해 가능한 한 많은 정보를 원합니다.

다음 예제에서는 실행 계획을 생성하는 애그리게이션 단계에 대한 성공적인 계획의 JSON 표현을 인쇄합니다.

data class Results (val name: String, val count: Int)
val explanation = collection.aggregate<Results>(
    listOf(
        Aggregates.match(Filters.eq(Restaurant::categories.name, "bakery")),
        Aggregates.group("\$${Restaurant::stars.name}", Accumulators.sum("count", 1))
    )
).explain(ExplainVerbosity.EXECUTION_STATS)
// Prettyprint the output
println(explanation.toJson(JsonWriterSettings.builder().indent(true).build()))
{
   "explainVersion": "2",
   "queryPlanner": {
      // ...
   },
   "command": {
      // ...
   },
   // ...
}

이 섹션에 언급된 주제에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

애그리게이션 표현식

코틀린(Kotlin) 드라이버는 $group과 함께 사용할 축적자 표현식용 빌더를 제공합니다. 다른 모든 표현식은 JSON 형식 또는 호환되는 문서 형식으로 선언해야 합니다.

팁

다음 예시 중 하나의 구문은 $arrayElemAt 표현식을 정의합니다.

'카테고리' 앞의 $ 는 입력 문서의 '카테고리' 필드를 사용하여 이것이 필드 경로 임을 MongoDB에 알립니다.

Document("\$arrayElemAt", listOf("\$categories", 0))
// is equivalent to
Document.parse("{ \$arrayElemAt: ['\$categories', 0] }")

다음 예시에서 집계 파이프라인은 $project 단계와 다양한 Projections를 사용하여 name 필드와 categories 필드의 첫 번째 요소가 값인 계산된 필드 firstCategory를 반환합니다.

data class Results(val name: String, val firstCategory: String)
val resultsFlow = collection.aggregate<Results>(
    listOf(
        Aggregates.project(
            Projections.fields(
                Projections.excludeId(),
                Projections.include("name"),
                Projections.computed(
                    "firstCategory",
                    Document("\$arrayElemAt", listOf("\$categories", 0))
                )
            )
        )
    )
)
resultsFlow.collect { println(it) }
Results(name=Sun Bakery Trattoria, firstCategory=Pizza)
Results(name=Blue Bagels Grill, firstCategory=Bagels)
Results(name=XYZ Bagels Restaurant, firstCategory=Bagels)
Results(name=Hot Bakery Cafe, firstCategory=Bakery)
Results(name=Green Feast Pizzeria, firstCategory=Pizza)
Results(name=ZZZ Pasta Buffet, firstCategory=Pasta)
Results(name=XYZ Coffee Bar, firstCategory=Coffee)
Results(name=456 Steak Restaurant, firstCategory=Steak)
Results(name=456 Cookies Shop, firstCategory=Bakery)
Results(name=XYZ Steak Buffet, firstCategory=Steak)

이 섹션에 언급된 메서드 및 클래스에 대한 자세한 내용은 다음 API 문서를 참조하세요.

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