애그리게이션을 통한 데이터 변환

개요

이 가이드 에서는 C++ 운전자 를 사용하여 집계 작업 을 수행하는 방법을 학습 수 있습니다.

애그리게이션 작업은 MongoDB 컬렉션의 데이터를 처리하고 계산된 결과를 반환합니다. Query API의 일부인 MongoDB 애그리게이션 프레임워크는 데이터 처리 파이프라인 개념을 모델로 합니다. 문서는 하나 이상의 단계를 포함하는 파이프라인에 들어가고, 이 파이프라인은 문서를 애그리게이션된 결과로 변환합니다.

팁

애그리게이션 튜토리얼 완료

서버 매뉴얼의전체 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 C++11 를 선택합니다.

비유

집계 작업은 자동차 공장과 유사합니다. 자동차 공장에는 조립 라인이 있으며, 여기에는 드릴과 용접기 등 특정 작업을 수행할 수 있는 특수 공구를 갖춘 조립 스테이션이 있습니다. 원부품이 공장에 들어오면 조립 라인에서 이를 변형하고 조립하여 완제품으로 만듭니다.

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

애그리게이션 대 찾기 작업

찾기 조치를 사용하여 다음 조치을 수행할 수 있습니다:

반환할 문서 선택
반환할 필드 선택
결과 정렬

집계 조치를 사용하여 다음 조치를 수행할 수 있습니다:

찾기 작업 실행
필드 이름 바꾸기
필드 계산
데이터 요약
그룹 값

제한 사항

애그리게이션 작업을 사용할 때는 다음과 같은 제한 사항에 유의하세요.

반환된 문서는 BSON 문서 크기 제한 인 16 메가바이트를 위반할 수 없습니다.
파이프라인 단계의 메모리 제한은 기본값 100 메가바이트입니다. mongocxx::options::aggregate 인스턴스 의 allow_disk_use 필드 를 true 로 설정하여 이 제한을 초과할 수 있습니다.

중요

$graphLookup 예외

$graphLookup 단계에는 100 메가바이트의 엄격한 메모리 제한이 있으며 allow_disk_use 필드 를 무시합니다.

집계 예시

참고

이 가이드 의 예제에서는 Atlas 샘플 데이터 세트 의 sample_restaurants 데이터베이스 에 있는 restaurants 컬렉션 을 사용합니다. 무료 MongoDB Atlas cluster 를 생성하고 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법을 학습 보려면 Atlas 시작하기 가이드 를 참조하세요.

집계 집계 단계가 포함된 mongocxx::pipeline 인스턴스 를 collection.aggregate() 메서드에 전달합니다.

다음 코드 예시 에서는 뉴욕의 각 자치구에 있는 베이커리 수의 개수를 생성합니다. 이를 위해 다음 단계가 포함된 집계 파이프라인 을 사용합니다.

cuisine 필드 에 "Bakery"값이 포함된 문서를 필터하다 하는 $match 단계
$ 그룹 그룹 를 사용하여 일치하는 문서를 borough 필드 별로 그룹화하여 각 고유 값에 대한 문서 수를 누적합니다.

mongocxx::pipeline stages;
stages.match(make_document(kvp("cuisine", "Bakery")))
      .group(make_document(kvp("_id", "$borough"), kvp("count", make_document(kvp("$sum", 1)))));
auto cursor = collection.aggregate(stages);
for (auto&& doc : cursor) {
    std::cout << bsoncxx::to_json(doc) << std::endl;
}

{ "_id" : "Brooklyn", "count" : 173 }
{ "_id" : "Queens", "count" : 204 }
{ "_id" : "Bronx", "count" : 71 }
{ "_id" : "Staten Island", "count" : 20 }
{ "_id" : "Missing", "count" : 2 }
{ "_id" : "Manhattan", "count" : 221 }

애그리게이션 설명

MongoDB 가 작업을 실행하는 방법에 대한 정보를 보려면 MongoDB 쿼리 플래너에게 설명 을 지시하면 됩니다. MongoDB 는 작업을 설명할 때 실행 계획 과 성능 통계를 반환합니다. 실행 계획은 MongoDB 가 작업을 완료할 수 있는 잠재적인 방법입니다. MongoDB 에 작업 설명을 지시하면 MongoDB 가 실행한 계획과 거부된 실행 계획이 모두 반환됩니다.

집계 작업을 설명하려면 BSON 문서 에서 명령을 지정하고 이를 run_command() 메서드에 인수로 전달하여 explain 데이터베이스 명령 을 실행 합니다.

다음 예시 에서는 앞의 애그리게이션 예제의 집계 작업을 설명하도록 MongoDB 에 지시합니다.

mongocxx::pipeline stages;
stages.match(make_document(kvp("cuisine", "Bakery")))
      .group(make_document(kvp("_id", "$borough"), kvp("count", make_document(kvp("$sum", 1)))));
auto command = make_document(
    kvp("explain", make_document(
                        kvp("aggregate", "restaurants"),
                        kvp("pipeline", stages.view_array()),
                        kvp("cursor", make_document()))));
auto result = db.run_command(command.view());
std::cout << bsoncxx::to_json(result) << std::endl;

{ "explainVersion" : "2", "queryPlanner" : { "namespace" : "sample_restaurants.restaurants",
"indexFilterSet" : false, "parsedQuery" : { "cuisine" : { "$eq" : "Bakery" } }, "queryHash":
"...", "planCacheKey" : "...", "optimizedPipeline" : true, "maxIndexedOrSolutionsReached":
false, "maxIndexedAndSolutionsReached" : false, "maxScansToExplodeReached" : false,
"winningPlan" : { ... }
... }

추가 정보

MongoDB Server 매뉴얼

집계 단계의 전체 목록은 MongoDB Server 매뉴얼의 집계 단계 를 참조하세요.

집계 파이프라인을 어셈블하는 방법에 대해 알아보고 예제를 보려면 집계 파이프라인을 참조하세요.

MongoDB 작업에 대해 자세히 알아보려면 출력 설명 및 쿼리 계획을 참조하세요.

API 문서

C++ 운전자 를 사용하여 집계 작업을 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 API 설명서를 참조하세요.

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