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집계 자습서

그룹 및 합계

이 페이지의 내용

  • 서론
  • 애그리게이션 작업 요약
  • 시작하기 전에
  • 튜토리얼
  • 2020년 주문에 매치 단계 추가
  • 주문 날짜별로 정렬하는 sort 단계를 추가합니다
  • 이메일 주소별로 그룹화할 그룹 단계 추가
  • 첫 주문 날짜별로 정렬하는 정렬 단계 추가
  • 이메일 주소를 표시하는 단계 추가
  • 불필요한 필드를 제거하기 위해 설정되지 않은 단계를 추가합니다.
  • 집계 파이프라인 실행
  • 결과 해석

서론

이 튜토리얼에서는 샘플 앱을 완료하고 실행하여 Node.js 드라이버를 사용하여 집계 파이프라인을 구성하고, 컬렉션에서 집계를 수행하고, 결과를 인쇄하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 애그리게이션은 다음 작업을 수행합니다.

  • 필드 값으로 문서의 하위 집합을 일치시킵니다.

  • 공통 필드 값을 기준으로 문서 그룹화

  • 각 결과 문서에 계산된 필드를 추가합니다.

애그리게이션 작업 요약

이 튜토리얼에서는 고객 주문 데이터를 그룹화하고 분석하는 방법을 보여줍니다. 결과에는 2020년에 품목을 구매한 고객 목록이 표시되며 각 고객의 2020년 주문 내역이 포함됩니다.

이 예에서는 개별 제품 주문을 설명하는 문서가 포함된 orders collection 하나를 사용합니다. 각 주문은 한 명의 고객에게만 해당할 수 있으므로 주문 문서는 고객 이메일 주소가 포함된 customer_id 필드를 기준으로 그룹화됩니다.

시작하기 전에

이 튜토리얼을 시작하기 전에 애그리게이션 템플릿 앱 지침을 완료하여 작동하는 Node.js 애플리케이션을 설정하세요.

앱을 설정한 후 애플리케이션에 다음 코드를 추가하여 orders 컬렉션에 액세스합니다.

const ordersColl = await aggDB.collection("orders");

다음 코드에 표시된 대로 기존 데이터를 삭제하고 샘플 데이터를 orders collection에 삽입합니다.

await ordersColl.deleteMany({});
const orderData = [
  {
    customer_id: "elise_smith@myemail.com",
    orderdate: new Date("2020-05-30T08:35:52Z"),
    value: 231,
  },
  {
    customer_id: "elise_smith@myemail.com",
    orderdate: new Date("2020-01-13T09:32:07Z"),
    value: 99,
  },
  {
    customer_id: "oranieri@warmmail.com",
    orderdate: new Date("2020-01-01T08:25:37Z"),
    value: 63,
  },
  {
    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",
    orderdate: new Date("2019-05-28T19:13:32Z"),
    value: 2,
  },
  {
    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",
    orderdate: new Date("2020-11-23T22:56:53Z"),
    value: 187,
  },
  {
    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",
    orderdate: new Date("2020-08-18T23:04:48Z"),
    value: 4,
  },
  {
    customer_id: "elise_smith@myemail.com",
    orderdate: new Date("2020-12-26T08:55:46Z"),
    value: 4,
  },
  {
    customer_id: "tj@wheresmyemail.com",
    orderdate: new Date("2021-02-29T07:49:32Z"),
    value: 1024,
  },
  {
    customer_id: "elise_smith@myemail.com",
    orderdate: new Date("2020-10-03T13:49:44Z"),
    value: 102,
  },
];
await ordersColl.insertMany(orderData);

튜토리얼

1

2020년 주문에 매치 단계 추가

먼저 2020 에 접수된 주문과 일치하는 $match 단계를 추가합니다.

pipeline.push({
  $match: {
    orderdate: {
      $gte: new Date("2020-01-01T00:00:00Z"),
      $lt: new Date("2021-01-01T00:00:00Z"),
    },
  },
});
2

주문 날짜별로 정렬하는 sort 단계를 추가합니다

다음으로, $sort 단계를 추가하여 orderdate 필드에 오름차순 정렬을 설정하여 각 고객의 가장 이른 2020 구매를 다음 단계에서 표시합니다.

pipeline.push({
  $sort: {
    orderdate: 1,
  },
});
3

이메일 주소별로 그룹화할 그룹 단계 추가

$group 단계를 추가하여 customer_id 필드 값을 기준으로 주문을 그룹화합니다. 이 단계에서는 결과 문서에 다음 필드를 생성하는 애그리게이션 작업을 추가합니다.

  • first_purchase_date: 고객의 첫 구매 날짜

  • total_value: 고객의 모든 구매 총액

  • total_orders: 고객의 총 구매 횟수

  • orders: 각 구매의 날짜 및 금액을 포함한 고객의 모든 구매 목록

pipeline.push({
  $group: {
    _id: "$customer_id",
    first_purchase_date: { $first: "$orderdate" },
    total_value: { $sum: "$value" },
    total_orders: { $sum: 1 },
    orders: { $push: 
      { 
        orderdate: "$orderdate", 
        value: "$value" 
      }
    },
  },
});
4

첫 주문 날짜별로 정렬하는 정렬 단계 추가

다음으로, 다른 $sort 단계를 추가하여 first_purchase_date 필드에 오름차순 정렬을 설정합니다.

pipeline.push({
  $sort: {
    first_purchase_date: 1,
  },
});
5

이메일 주소를 표시하는 단계 추가

$set 단계를 추가하여 $group 단계에서 설정된 _id 필드의 값으로 customer_id 필드를 다시 만듭니다.

pipeline.push({
  $set: {
    customer_id: "$_id",
  },
});
6

불필요한 필드를 제거하기 위해 설정되지 않은 단계를 추가합니다.

마지막으로 $unset 단계를 추가합니다. $unset 단계는 결과 문서에서 _id 필드를 제거합니다.

pipeline.push({ $unset: ["_id"] });
7

집계 파이프라인 실행

orders collection에서 애그리게이션을 수행하려면 애플리케이션 끝에 다음 코드를 추가하세요.

const aggregationResult = await ordersColl.aggregate(pipeline);

마지막으로 셸에서 다음 명령을 실행하여 애플리케이션을 시작합니다.

node agg_tutorial.js
8

결과 해석

이 애그리게이션은 2020년의 고객 주문에 대한 다음과 같은 요약을 반환합니다.

{
  first_purchase_date: 2020-01-01T08:25:37.000Z,
  total_value: 63,
  total_orders: 1,
  orders: [ { orderdate: 2020-01-01T08:25:37.000Z, value: 63 } ],
  customer_id: 'oranieri@warmmail.com'
}
{
  first_purchase_date: 2020-01-13T09:32:07.000Z,
  total_value: 436,
  total_orders: 4,
  orders: [
    { orderdate: 2020-01-13T09:32:07.000Z, value: 99 },
    { orderdate: 2020-05-30T08:35:52.000Z, value: 231 },
    { orderdate: 2020-10-03T13:49:44.000Z, value: 102 },
    { orderdate: 2020-12-26T08:55:46.000Z, value: 4 }
  ],
  customer_id: 'elise_smith@myemail.com'
}
{
  first_purchase_date: 2020-08-18T23:04:48.000Z,
  total_value: 191,
  total_orders: 2,
  orders: [
    { orderdate: 2020-08-18T23:04:48.000Z, value: 4 },
    { orderdate: 2020-11-23T22:56:53.000Z, value: 187 }
  ],
  customer_id: 'tj@wheresmyemail.com'
}

결과 문서에는 특정 고객의 모든 주문에 대한 세부 정보가 고객의 이메일 주소별로 그룹화되어 포함되어 있습니다.

이 튜토리얼의 전체 코드를 보려면 완료된 그룹 및 전체 앱 을 참조하세요. GitHub에서.

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