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db.collection.aggregate()

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 호환성
  • 구문
  • 행동
  • 예제
db.collection.aggregate(pipeline, options)

중요

Mongo쉬 방법

이 페이지에서는 mongosh 메서드를 설명합니다. 이는 데이터베이스 명령이나 Node.js와 같은 언어별 드라이버에 대한 설명서가 아닙니다 .

데이터베이스 명령에 대해서는 aggregate 명령을 참조하십시오.

MongoDB API 드라이버의 경우 언어별 MongoDB 드라이버 설명서를 참조하세요.

레거시 mongo 셸 문서는 해당 MongoDB 서버 릴리스 문서를 참조하세요.

Mongo 셸 V4.4

collection 또는 의 데이터에 대한 집계 값을 계산합니다.

반환합니다:
  • aggregation pipeline의 마지막 단계에서 생성된 문서에 대한 커서.
  • 파이프라인에 explain 옵션이 포함된 경우 쿼리는 애그리게이션 연산 처리에 대한 세부 정보를 제공하는 문서를 반환합니다.
  • 파이프라인에 $out 또는 $merge 연산자가 포함된 경우 쿼리는 빈 커서를 반환합니다.

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 db.collection.aggregate() 사용할 수 있습니다.

  • MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스

aggregate() 메서드의 형식은 다음과 같습니다.

db.collection.aggregate( <pipeline>, <options> )

aggregate() 메서드는 다음 매개 변수를 사용합니다.

매개변수
유형
설명
pipeline
배열
데이터 애그리게이션 작업 또는 단계의 시퀀스입니다. 참조

Aggregation Pipeline 연산자를 참조하세요.

메서드는 여전히 파이프라인 단계를 배열의 요소가 아닌 별도의 인수로 허용할 수 있습니다. 그러나 pipeline을 배열로 지정하지 않으면 options 매개변수를 지정할 수 없습니다.

options
문서
선택 사항입니다. aggregate()가 통과하는 추가 옵션
aggregate 명령으로 전달되게 하는 추가 옵션입니다. pipeline을(를) 배열로 지정한 경우에만 사용할 수 있습니다.

options 문서에는 다음과 같은 필드 및 값이 포함될 수 있습니다.

버전 5.0에서 변경됨

필드
유형
설명
explain
부울

선택 사항. 파이프라인 처리에 대한 정보를 반환하도록 지정합니다. 예시 는 집계 파이프라인 작업에 대한 반환 정보를 참조하세요.

다중 문서 트랜잭션에서는 사용할 수 없습니다.

allowDiskUse
부울

선택 사항. 임시 파일에 쓰기를 활성화합니다. true 로 설정하면 애그리게이션 작업에서 dbPath 디렉토리의 _tmp 하위 디렉토리에 데이터를 쓸 수 있습니다. 예시 allowDiskUseByDefault와의 상호 작용을 참조하세요.

MongoDB 4.2부터 프로파일러 로그 메시지진단 로그 메시지에는 메모리 제한으로 인해 집계 단계에서 임시 파일에 데이터를 쓴 경우 usedDisk 표시기가 포함됩니다.

cursor
문서
선택 사항. 커서의 초기 배치 크기를 지정합니다. 필드의 cursor 값은 필드가 있는 batchSize 문서입니다. 구문 및 예제 는 초기 배치 크기 지정을 참조하세요.
maxTimeMS
음수가 아닌 정수

선택 사항. 커서에서 작업을 처리하는 데 걸리는 시간 제한을 밀리초 단위로 지정합니다. 기본값은 60000 밀리초 또는 60 초입니다. 값을 명시적으로 0 설정하면 작업 시간이 초과되지 않습니다.

MongoDB는 db.killOp()와 동일한 메커니즘을 사용하여 할당된 시간 제한을 초과하는 작업을 종료합니다. MongoDB는 지정된 중단 지점 중 하나에서만 작업을 종료합니다.

bypassDocumentValidation
부울

선택 사항. $out 또는 $merge 애그리게이션 단계를 지정하는 경우에만 적용됩니다.

db.collection.aggregate() 가 작업 중에 문서 유효성 검사를 우회하도록 설정합니다. 이를 통해 유효성 검사 요구 사항을 충족하지 않는 문서를 삽입할 수 있습니다.

readConcern
문서

선택 사항. 읽기 고려를 지정합니다.

MongoDB 3.6부터 readConcern 옵션의 구문은 다음과 같습니다. readConcern: { level: <value> }

가능한 읽기 고려 수준은 다음과 같습니다.

  • "local"이는 프라이머리 및 보조 노드에 대한 읽기 작업의 읽기 고려 수준입니다.

  • "available"입니다. 프라이머리 및 세컨더리에 대한 읽기 작업에 사용할 수 있습니다. "available"은 프라이머리 및 비 샤드형 세컨더리에 대해 "local"과 동일하게 동작합니다. 쿼리는 인스턴스의 가장 최근 데이터를 반환합니다.

  • "majority". WiredTiger 스토리지 엔진을 사용하는 복제본 세트에 사용할 수 있습니다.

  • "linearizable". primary의 읽기 작업에만 사용할 수 있습니다.

읽기 고려 수준에 대한 자세한 내용은 읽기 고려 수준을 참조하세요.

MongoDB 부터 4 시작.2, 단계는 $out 읽기 고려 와 함께 사용할 수 "linearizable" 없습니다. 즉,"linearizable" 에 읽기 db.collection.aggregate() 고려를 지정하면 $out 파이프라인에 단계를 포함할 수 없습니다.

단계는 $merge 읽기 고려 와 함께 사용할 수 "linearizable" 없습니다."linearizable" db.collection.aggregate()즉, 에 읽기 고려를 지정하면 파이프라인에 단계를 포함할 수 없습니다.$merge

문서

선택 사항.

작업에 사용할 데이터 정렬을 지정합니다.

데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다.

데이터 정렬 옵션의 구문은 다음과 같습니다:

collation: {
locale: <string>,
caseLevel: <boolean>,
caseFirst: <string>,
strength: <int>,
numericOrdering: <boolean>,
alternate: <string>,
maxVariable: <string>,
backwards: <boolean>
}

데이터 정렬을 지정할 때 locale 필드는 필수이고, 다른 데이터 정렬 필드는 모두 선택 사항입니다. 필드에 대한 설명은 데이터 정렬 문서를 참조하세요.

데이터 정렬이 지정되지 않았지만 컬렉션에 기본 데이터 정렬이 있는 경우( db.createCollection() 참조), 작업은 컬렉션에 지정된 데이터 정렬을 사용합니다.

컬렉션 또는 연산에 대한 데이터 정렬이 지정되지 않은 경우, MongoDB는 이전 버전에서 문자열 비교에 사용된 간단한 이진 비교를 사용합니다.

한 연산에 대해 여러 데이터 정렬을 지정할 수 없습니다. 예를 들어 필드별로 서로 다른 데이터 정렬을 지정할 수 없으며 정렬과 함께 찾기를 수행하는 경우 찾기 와 정렬에서 각각 다른 데이터 정렬을 사용하는 것은 허용되지 않습니다.

hint
문자열 또는 문서

선택 사항. 애그리게이션에 사용할 인덱스입니다. 인덱스는 집계가 실행되는 초기 컬렉션/뷰에 있습니다.

인덱스 이름 또는 인덱스 사양 문서로 인덱스를 지정합니다.

참고

hint$lookup$graphLookup 단계에 적용되지 않습니다.

comment
문자열
선택 사항. 사용자는 임의의 문자열을 지정하여 데이터베이스 프로파일러, currentOp 및 로그를 통해 작업을 추적할 수 있습니다.
writeConcern
문서

선택 사항입니다. 또는 $out 또는 $merge 단계와 함께 사용할 쓰기 고려를 표현하는 문서입니다.

$out 또는 $merge 단계에서 기본 쓰기 문제를 사용하려면 생략합니다.

let
문서

선택 사항.

변수 목록이 있는 문서를 지정합니다. 이를 통해 쿼리 텍스트에서 변수를 분리하여 명령 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

문서 구문은 다음과 같습니다:

{ <variable_name_1>: <expression_1>,
...,
<variable_name_n>: <expression_n> }

변수는 표현식에서 반환된 값으로 설정되며 이후에는 변경할 수 없습니다.

명령에서 변수 값에 액세스하려면 $$<variable_name> 형식의 이중 달러 기호 접두사 ($$) 를 변수 이름과 함께 사용하십시오.예: $$targetTotal.

참고

변수를 사용하여 파이프라인 $match 단계에서 결과를 필터링하려면 $expr 연산자 내에서 변수에 액세스해야 합니다.

let 및 변수를 사용하는 전체 예제 let 에서 변수 사용을 참조하세요.

버전 5.0에 추가.

오류가 발생하면 aggregate() 헬퍼가 예외를 발생시킵니다.

mongosh 에서 db.collection.aggregate() 에서 반환된 커서가 var 키워드를 사용하여 변수에 할당되지 않은 경우 mongosh 는 자동으로 커서를 최대 20 번 반복합니다. mongosh 에서 커서를 처리하려면 mongosh에서 커서 반복하기를 참조하세요

애그리게이션에서 반환된 커서는 다음 메서드와 같이 평가된 커서(즉, 첫 번째 배치가 조회된 커서)에서 작동하는 커서 메서드만 지원합니다.

다음도 참조하세요.

세션 내에서 생성된 커서의 경우 세션 외부에서 getMore을(를) 호출할 수 없습니다.

마찬가지로 세션 외부에서 만든 커서의 경우 세션 내부에서 getMore를 호출할 수 없습니다.

MongoDB 드라이버와 mongosh 는 승인되지 않은 쓰기 작업을 제외한 모든 작업을 서버 세션 과 연결합니다. 세션과 명시적으로 연결되지 않은 작업(예: Mongo.startSession() 사용)의 경우, MongoDB 드라이버와 mongosh 는 암시적 세션을 생성하여 작업과 연결합니다.

세션이 30분 이상 유휴 상태인 경우, MongoDB 서버는 해당 세션을 만료된 것으로 표시하고 언제든지 세션을 종료할 수 있습니다. MongoDB 서버가 세션을 종료하면 진행 중인 모든 작업과 해당 세션과 관련된 열린 커서도 종료됩니다. 여기에는 noCursorTimeout() 또는 30분보다 큰 maxTimeMS()로 구성된 커서가 포함됩니다.

커서를 반환하는 작업의 경우 커서가 30분 이상 유휴 상태일 수 있는 경우 명시적 세션 내에서 Mongo.startSession()을 사용하여 작업을 실행하고 refreshSessions 명령을 사용하여 세션을 주기적으로 새로 고칩니다. 자세한 내용은 세션 유휴 시간 초과를 참조하세요.

db.collection.aggregate()분산 트랜잭션 내에서 사용할 수 있습니다.

그러나 다음 단계는 트랜잭션 내에서 허용되지 않습니다.

explain 옵션도 지정할 수 없습니다.

  • 트랜잭션 외부에서 생성된 커서의 경우 트랜잭션 내부에서 getMore을(를) 호출할 수 없습니다.

  • 트랜잭션에서 생성된 커서의 경우 트랜잭션 외부에서 getMore를 호출할 수 없습니다.

중요

대부분의 경우 분산 트랜잭션은 단일 문서 쓰기에 비해 더 큰 성능 비용이 발생하므로 분산 트랜잭션의 가용성이 효과적인 스키마 설계를 대체할 수는 없습니다. 대부분의 시나리오에서 비정규화된 데이터 모델 (내장된 문서 및 배열) 은 계속해서 데이터 및 사용 사례에 최적일 것입니다. 즉, 대부분의 시나리오에서 데이터를 적절하게 모델링하면 분산 트랜잭션의 필요성이 최소화됩니다.

추가 트랜잭션 사용 고려 사항(예: 런타임 제한 및 oplog 크기 제한)은 프로덕션 고려사항을 참조하세요.

db.collection.aggregate() 또는 $out 단계를 포함하지 $merge 않는 작업의 경우:

MongoDB 4 부터 시작.2, db.collection.aggregate() 를 발행한 클라이언트가 작업이 완료되기 전에 연결이 끊어지면 MongoDB는killOp를 사용하여 { db.collection.aggregate() 를 종료로 표시합니다

다음 예제에서는 다음 문서가 포함된 orders 컬렉션을 사용합니다.

db.orders.insertMany( [
{ _id: 1, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 50 },
{ _id: 2, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-01T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 100 },
{ _id: 3, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-12T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 25 },
{ _id: 4, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-11T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 125 },
{ _id: 5, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2013-11-12T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 25 }
] )

다음 애그리게이션 작업은 상태가 "A"와 같은 문서를 선택하고, 일치하는 문서를 cust_id 필드를 기준으로 그룹화하고, amount 필드의 합계에서 각 cust_id 필드의 total을 계산하고, total 필드를 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: "A" } },
{ $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
{ $sort: { total: -1 } }
] )

이 연산은 다음 문서가 있는 커서를 반환합니다.

[
{ _id: "xyz1", total: 100 },
{ _id: "abc1", total: 75 }
]

mongosh 반환된 커서를 자동으로 반복하여 결과를 인쇄합니다. mongosh에서 커서를 수동으로 처리하려면 mongosh에서 커서 반복을 참조하세요

다음 예시에서는 db.collection.explain()를 사용하여 aggregation pipeline의 실행 계획에 대한 자세한 정보를 확인합니다.

db.orders.explain().aggregate( [
{ $match: { status: "A" } },
{ $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
{ $sort: { total: -1 } }
] )

이 작업은 aggregation pipeline 처리를 자세히 설명하는 문서를 반환합니다. 예를 들어, 문서에는 사용된 작업에 대한 인덱스(해당하는 경우) 등의 세부 정보가 표시될 수 있습니다. [1] orders collection이 샤드 collection인 경우, 문서에는 샤드와 병합 작업 간의 분업과 대상 쿼리의 경우 대상 샤드도 표시됩니다.

참고

explain 출력 문서의 대상 독자는 기계가 아닌 사람이며 출력 형식은 출시 간에 변경될 수 있습니다.

executionStats 또는 allPlansExecution 설명 모드를 db.collection.explain() 메서드에 전달하여 더 자세한 설명 출력을 볼 수 있습니다.

[1] 인덱스 필터는 사용된 인덱스의 선택에 영향을 줄 수 있습니다. 자세한 내용은 인덱스 필터를 참조하세요.

MongoDB 6.0부터는 실행에 100메가바이트 이상의 메모리가 필요한 파이프라인 단계는 기본적으로 임시 파일을 디스크에 기록합니다. MongoDB의 이전 버전에서는 이 동작을 활성화하려면 개별 findaggregate 명령에 { allowDiskUse: true } 를 전달해야 합니다.

개별 findaggregate 명령은 다음 방법 중 하나를 통해allowDiskUseByDefault 매개변수를 재정의할 수 있습니다:

  • 1}이 로 설정된 경우 을 사용하여 임시 파일을 디스크에 쓰는 것을 허용합니다.{ allowDiskUse: true } allowDiskUseByDefault false

  • 1}이 로 설정된 경우 을 사용하여 임시 파일을 디스크에 쓰는 것을 금지합니다.{ allowDiskUse: false } allowDiskUseByDefault true

MongoDB 4.2부터 프로파일러 로그 메시지진단 로그 메시지에는 메모리 제한으로 인해 집계 단계에서 임시 파일에 데이터를 쓴 경우 usedDisk 표시기가 포함됩니다.

다음도 참조하세요.

커서의 초기 배치 크기를 지정하려면 cursor 옵션에 다음 구문을 사용합니다.

cursor: { batchSize: <int> }

예를 들어 다음 애그리게이션 작업은 커서의 초기 배치 크기를 0(으)로 지정합니다.

db.orders.aggregate(
[
{ $match: { status: "A" } },
{ $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
{ $sort: { total: -1 } },
{ $limit: 2 }
],
{
cursor: { batchSize: 0 }
}
)

초기 배치 크기의 크기를 지정하는 { cursor: { batchSize: 0 } } 문서는 비어 있는 첫 번째 배치를 나타냅니다. 이 배치 크기는 중요한 서버 쪽 작업을 수행하지 않고 커서 또는 오류 메시지를 빠르게 반환하는 데 유용합니다.

후속 getMore 작업(초기 배치 이후)에 대한 배치 크기를 지정하려면 getMore 명령을 실행할 때 batchSize 필드를 사용합니다.

mongosh 반환된 커서를 자동으로 반복하여 결과를 인쇄합니다. mongosh에서 커서를 수동으로 처리하려면 mongosh에서 커서 반복을 참조하세요

데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다.

컬렉션 restaurants에는 다음 문서가 있습니다.

db.restaurants.insertMany( [
{ _id: 1, category: "café", status: "A" },
{ _id: 2, category: "cafe", status: "a" },
{ _id: 3, category: "cafE", status: "a" }
] )

다음 애그리게이션 작업에는 데이터 정렬 옵션이 포함됩니다.

db.restaurants.aggregate(
[ { $match: { status: "A" } }, { $group: { _id: "$category", count: { $sum: 1 } } } ],
{ collation: { locale: "fr", strength: 1 } }
);

참고

$lookup 또는 $graphLookup과 같이 여러 뷰를 포함하는 애그리게이션을 수행하는 경우 뷰의 데이터 정렬이 동일해야 합니다.

필드에 대한 설명은 데이터 정렬 문서를 참조하세요.

다음 문서를 사용하여 컬렉션 food를 생성합니다.

db.food.insertMany( [
{ _id: 1, category: "cake", type: "chocolate", qty: 10 },
{ _id: 2, category: "cake", type: "ice cream", qty: 25 },
{ _id: 3, category: "pie", type: "boston cream", qty: 20 },
{ _id: 4, category: "pie", type: "blueberry", qty: 15 }
] )

다음 인덱스를 만듭니다:

db.food.createIndex( { qty: 1, type: 1 } );
db.food.createIndex( { qty: 1, category: 1 } );

다음 애그리게이션 작업에는 지정된 인덱스를 강제로 사용하는 hint 옵션이 포함되어 있습니다.

db.food.aggregate(
[ { $sort: { qty: 1 }}, { $match: { category: "cake", qty: 10 } }, { $sort: { type: -1 } } ],
{ hint: { qty: 1, category: 1 } }
)

작업에 대한 읽기 고려를 지정하려면 readConcern 옵션을 사용합니다.

또는 단계는 읽기 고려 와 함께 $out $merge 사용할 "linearizable" 수 없습니다. 즉,"linearizable" 에 읽기 고려를 지정하면 파이프라인에 두 단계를 모두 포함할 수 없습니다.db.collection.aggregate()

복제본 세트에 대한 다음 작업은 대부분의 노드에 기록된 것으로 확인된 데이터의 가장 최근 복제본을 읽을 수 있도록 "majority"읽기 고려를 지정합니다.

참고

  • 단일 스레드가 자신의 쓰기를 읽을 수 있도록 하려면 복제본 세트의 프라이머리에 대해 "majority" 읽기 고려 및 "majority" 쓰기 고려를 사용합니다.

  • MongoDB 4.2부터 $out 단계를 포함하는 애그리게이션에 대해 읽기 고려 수준 "majority"를 지정할 수 있습니다.

  • 읽기 고려 수준에 관계없이 노드의 최신 데이터는 시스템에 있는 데이터의 최신 버전을 반영하지 않을 수 있습니다.

db.restaurants.aggregate(
[ { $match: { rating: { $lt: 5 } } } ],
{ readConcern: { level: "majority" } }
)

movies이라는 이름의 collection에는 다음과 같이 형식이 지정된 문서가 포함되어 있습니다.

db.movies.insertOne(
{
_id: ObjectId("599b3b54b8ffff5d1cd323d8"),
title: "Jaws",
year: 1975,
imdb: "tt0073195"
}
)

다음 애그리게이션 작업에서는 1995년에 제작한 동영상을 찾고 logs, db.system.profile collection, db.currentOp에 추적 정보를 제공하는 comment 옵션을 포함합니다.

db.movies.aggregate( [ { $match: { year : 1995 } } ], { comment : "match_all_movies_from_1995" } ).pretty()

프로파일링을 사용하도록 설정한 시스템에서는 아래와 같이 system.profile 컬렉션을 쿼리하여 최근의 모든 유사한 애그리게이션을 볼 수 있습니다.

db.system.profile.find( { "command.aggregate": "movies", "command.comment" : "match_all_movies_from_1995" } ).sort( { ts : -1 } ).pretty()

그러면 다음 형식의 프로파일러 결과 집합이 반환됩니다.

{
"op" : "command",
"ns" : "video.movies",
"command" : {
"aggregate" : "movies",
"pipeline" : [
{
"$match" : {
"year" : 1995
}
}
],
"comment" : "match_all_movies_from_1995",
"cursor" : {
},
"$db" : "video"
},
...
}

애플리케이션은 시스템에서 특정 작업을 더 쉽게 추적하거나 식별할 수 있도록 주석에 임의의 정보를 인코딩할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션은 프로세스 ID, 스레드 ID, 클라이언트 호스트 이름 및 명령을 실행한 사용자를 포함하는 문자열 주석을 첨부할 수 있습니다.

버전 5.0에 추가.

명령의 다른 곳에서 액세스할 수 있는 변수를 정의하려면 let 옵션을 사용합니다.

참고

파이프라인 $match 단계의 변수를 사용하여 결과를 필터링하려면 $expr 연산자 내에서 변수에 액세스해야 합니다.

케이크 맛에 대한 판매가 포함된 컬렉션 cakeSales를 생성합니다.

db.cakeSales.insertMany( [
{ _id: 1, flavor: "chocolate", salesTotal: 1580 },
{ _id: 2, flavor: "strawberry", salesTotal: 4350 },
{ _id: 3, flavor: "cherry", salesTotal: 2150 }
] )

다음 예제입니다.

  • salesTotal 가 3000보다 큰 케이크( _id 가 2인 케이크)를 검색합니다.

  • let에서 targetTotal 변수를 정의하고, $gt에서 $$targetTotal으로 참고됩니다.

db.cakeSales.aggregate(
[
{ $match: {
$expr: { $gt: [ "$salesTotal", "$$targetTotal" ] }
} }
],
{ let: { targetTotal: 3000 } }
)
← db.collection.analyzeShardKey()

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