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$setWindowFields (집계 단계)

정의

$setWindowFields

버전 5.0의 신규 항목입니다.

collection에 있는 특정 범위의 문서(창이라고 함) 에 대해 작업을 수행하고 선택한 창 창 연산자를 기반으로 결과를 반환합니다.

예를 들어, $setWindowFields 단계를 사용해 다음을 출력할 수 있습니다.

컬렉션에 있는 두 문서 간의 판매량 차이입니다.
판매 순위.
누적 판매 총액입니다.
데이터를 외부 데이터베이스로 내보내지 않고도 복잡한 시계열 정보를 분석합니다.

구문

$setWindowFields 단계 구문:

{
   $setWindowFields: {
      partitionBy: <expression>,
      sortBy: {
         <sort field 1>: <sort order>,
         <sort field 2>: <sort order>,
         ...,
         <sort field n>: <sort order>
      },
      output: {
         <output field 1>: {
            <window operator>: <window operator parameters>,
            window: {
               documents: [ <lower boundary>, <upper boundary> ],
               range: [ <lower boundary>, <upper boundary> ],
               unit: <time unit>
            }
         },
         <output field 2>: { ... },
         ...
         <output field n>: { ... }
      }
   }
}

$setWindowFields 단계는 다음 필드가 포함된 문서를 사용합니다.

필드	필요성	설명
partitionBy	옵션	문서를 그룹화하는 표현식을 지정합니다. `$setWindowFields` 단계에서는 문서 그룹을 파티션으로 부릅니다. 기본값은 컬렉션 전체에 대한 하나의 파티션입니다.
sortBy	일부 연산자에 대해 필수(제한 사항 참조)	파티션에서 문서를 정렬할 필드를 지정합니다. `$sort` 단계와 동일한 구문을 사용합니다. 기본값은 정렬하지 않습니다.
출력	필수 사항	`$setWindowFields` 단계까지 반환된 출력의 문서에 추가할 필드를 지정합니다. 각 필드는 창 연산자에 따라 반환된 결과로 설정됩니다. 필드에는 내장된 문서 필드와 배열 필드를 지정하기 위한 점이 포함될 수 있습니다. `$setWindowFields` 단계의 내장된 문서 점 표기법의 의미 체계는 `$addFields` 및 `$set` 단계와 동일합니다. 내장된 문서 $addFields 예시 및 내장된 문서 $set 예시를 참조하세요. `window operator`는 `$setWindowFields` 단계에서 사용할 창 연산자 이름입니다. `window operator parameters`는 창 연산자에 전달할 매개 변수입니다.
창	옵션	창 경계 및 매개 변수를 지정합니다. 창 경계는 포괄적입니다. 기본값은 파티션에 있는 모든 문서를 포함하는 바인딩 되지 않은 창입니다. 문서 또는 범위 창을 지정합니다.
문서	옵션	컬렉션에서 읽은 현재 문서의 위치를 기준으로 하한 및 상한 경계가 지정되는 창입니다. 창 경계는 하한 및 상한 문자열 또는 정수를 포함하는 두 요소 배열을 사용하여 지정됩니다. 다음을 사용하세요. 출력의 현재 문서 위치에 대한 `"current"` 문자열입니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 문서 위치에 대한 `"unbounded"` 문자열입니다. 현재 문서를 기준으로 한 위치의 정수입니다. 현재 문서 이전 위치에는 음의 정수를 사용하고, 현재 문서 이후 위치에는 양의 정수를 사용합니다. `0`은 현재 문서의 위치를 말합니다. 문서 창 예시를 참조하세요.
범위	옵션	현재 문서의 sortBy 필드에 기반한 값 범위를 사용하여 하한선과 상한선을 정의할 수 있는 창입니다. 윈도우 경계는 하한 및 상한 문자열 또는 숫자를 포함하는 두 요소 배열을 사용하여 지정됩니다. 다음을 사용하세요. 출력의 현재 문서 위치에 대한 `"current"` 문자열입니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 문서 위치에 대한 `"unbounded"` 문자열입니다. 현재 문서의 sortBy 필드 값에 추가할 숫자입니다. sortBy 필드 값이 하한과 상한 사이에 있는 경우 문서가 창에 포함됩니다. 범위 창 예시를 참조하세요.
단위	옵션	시간 범위 창 경계의 단위를 지정합니다. 다음 문자열 중 하나로 설정할 수 있습니다. `"year"` `"quarter"` `"month"` `"week"` `"day"` `"hour"` `"minute"` `"second"` `"millisecond"` 생략할 경우 기본값으로 설정된 숫자 범위 창 경계가 사용됩니다. 시간 범위 창 예시를 참조하세요.

팁

예시

행동

$setWindowFields 단계는 기존 문서에 새 필드를 추가합니다. 집계 연산에 하나 이상의 $setWindowFields 단계를 포함할 수 있습니다.

MongoDB 5.3 트랜잭션 및 "snapshot" 읽기 고려와 함께 $setWindowFields 단계를 사용할 수 있습니다.

$setWindowFields 단계는 반환된 문서의 순서를 보장하지 않습니다.

창 연산자

이러한 연산자는 $setWindowFields 단계와 함께 사용할 수 있습니다.

누산기 연산자: $addToSet, $avg, $bottom, $bottomN, $concatArrays, $count, $covariancePop, $covarianceSamp, $derivative, $expMovingAvg, $firstN, $integral, $lastN, $max, $maxN, $median, $mergeObjects, $min, $minN, $percentile, $push, $setUnion, $stdDevSamp, $stdDevPop, $sum, $top, $topN.

간격 채우기 연산자 : $linearFill, $locf.

순서 연산자: $first, $last, $shift.

순위 연산자: $denseRank, $documentNumber 및 $rank.
범위 연산자: $minMaxScaler

설명 출력

버전 8.3에 추가 되었습니다.

$setWindowsFields 작업에서 explain 를 실행 출력에는 사용 중인 추적 메모리의 최대 바이트 수가 포함된 peakTrackedMemBytes 필드 포함됩니다. 자세한 내용은 explain.executionStats.peakTrackedMemBytes를 참조하세요.

제한 사항

다음은 $setWindowFields 단계에 대한 제한 사항입니다.

MongoDB 5.3 이전에는 $setWindowFields 단계를 사용할 수 없습니다.
- 트랜잭션 내.
- "snapshot" 읽기 고려 문제가 있습니다.
sortBy는 다음에 필요합니다.
- 창 연산자의 순위 및 순서를 지정합니다.
- 경계가 지정된 창(문서 창 또는 범위 창).
- $linearFill 연산자를 사용하세요.
범위 창에서는 모든 sortBy 값이 숫자여야 합니다.
시간 범위 창에서는 모든 sortBy 값이 날짜여야 합니다.
범위 및 시간 범위 창에는 sortBy 필드가 하나만 포함될 수 있으며 정렬은 오름차순이어야 합니다.
문서 창과 범위 창을 모두 지정할 수는 없습니다.
이러한 연산자는 암시적 창을 사용하며 다음과 같은 창 옵션을 지정하면 오류를 반환합니다.
- 순위 지정 연산자.
- $shift 연산자를 사용하세요.
범위 창의 경우 지정된 범위의 숫자만 창에 포함됩니다. 누락된 값, 정의되지 않은 값, null 값은 제외됩니다.
시간 범위 창:
- 창에는 날짜 및 시간 유형만 포함됩니다.
- 숫자 경계 값은 정수여야 합니다. 예를 들어 2시간은 경계로 사용할 수는 있지만 1.5시간은 사용할 수 없습니다.
빈 창 또는 호환되지 않는 값을 가진 창(예시: 문자열에 $sum 사용)의 경우 반환되는 값은 연산자에 따라 달라집니다.
- $count 및 $sum 의 경우 반환되는 값은 0 입니다.
- $addToSet 및 $push 의 경우 반환되는 값은 빈 배열입니다.
- 다른 모든 연산자의 경우 반환되는 값은 null입니다.

예시

캘리포니아주(CA)와 워싱턴주(WA)의 케이크 판매량이 포함된 cakeSales collection을 생성합니다.

db.cakeSales.insertMany( [
   { _id: 0, type: "chocolate", orderDate: new Date("2020-05-18T14:10:30Z"),
     state: "CA", price: 13, quantity: 120 },
   { _id: 1, type: "chocolate", orderDate: new Date("2021-03-20T11:30:05Z"),
     state: "WA", price: 14, quantity: 140 },
   { _id: 2, type: "vanilla", orderDate: new Date("2021-01-11T06:31:15Z"),
     state: "CA", price: 12, quantity: 145 },
   { _id: 3, type: "vanilla", orderDate: new Date("2020-02-08T13:13:23Z"),
     state: "WA", price: 13, quantity: 104 },
   { _id: 4, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-05-18T16:09:01Z"),
     state: "CA", price: 41, quantity: 162 },
   { _id: 5, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-01-08T06:12:03Z"),
     state: "WA", price: 43, quantity: 134 }
] )

다음 예시에서는 cakeSales 컬렉션을 사용합니다.

문서 창 예시

문서 창을 사용하여 각 상태에 대한 누적 수량 가져오기

이 예시 $setWindowFields의 문서 창 사용하여 각 state에 대한 누적 케이크 판매량 quantity을 출력합니다. 예시 출력에서 cumulativeQuantityForState 필드 CA 및 WA에 대한 누적 quantity를 표시합니다.

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: "$state",
         sortBy: { orderDate: 1 },
         output: {
            cumulativeQuantityForState: {
               $sum: "$quantity",
               window: {
                  documents: [ "unbounded", "current" ]
               }
            }
         }
      }
   }
] )

[
  {
    _id: 4,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 41,
    quantity: 162,
    cumulativeQuantityForState: 162
  },
  {
    _id: 0,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 13,
    quantity: 120,
    cumulativeQuantityForState: 282
  },
  {
    _id: 2,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 12,
    quantity: 145,
    cumulativeQuantityForState: 427
  },
  {
    _id: 5,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 43,
    quantity: 134,
    cumulativeQuantityForState: 134
  },
  {
    _id: 3,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 13,
    quantity: 104,
    cumulativeQuantityForState: 238
  },
  {
    _id: 1,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 14,
    quantity: 140,
    cumulativeQuantityForState: 378
  }
]

예시:

partitionBy: "$state" 는 컬렉션의 문서를 state로 파티셔닝합니다. CA 및 WA에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { orderDate: 1 } 각 파티션의 문서를 orderDate별로 오름차순(1)으로 정렬 하므로 가장 이른 orderDate가 먼저 표시됩니다.

output:
- cumulativeQuantityForState 필드를 각 state에 대한 누적 quantity 값으로 설정합니다. 이 값은 파티션의 이전 값에 연속적으로 추가되어 증가합니다.
- 문서 창에서 실행되는 $sum 연산자를 사용하여 누적 quantity를 계산합니다.
  
  이 창에는 unbounded 하한과 current 문서 사이의 문서가 포함됩니다. 즉, $sum은 파티션 시작 부분과 현재 문서 사이의 문서에 대한 누적 quantity를 반환합니다.

문서 창을 사용해 연도별 누적 수량 가져오기

이 예시 에서는 $setWindowFields의 문서 창 사용하여 orderDate의 각 $year에 대한 누적 케이크 판매량 quantity을 출력합니다. 예시 출력에서 cumulativeQuantityForYear 필드 각 연도의 누적 quantity를 표시합니다.

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: { $year: "$orderDate" },
         sortBy: { orderDate: 1 },
         output: {
            cumulativeQuantityForYear: {
               $sum: "$quantity",
               window: {
                  documents: [ "unbounded", "current" ]
               }
            }
         }
      }
   }
] )

[
  {
    _id: 5,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 43,
    quantity: 134,
    cumulativeQuantityForYear: 134
  },
  {
    _id: 4,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 41,
    quantity: 162,
    cumulativeQuantityForYear: 296
  },
  {
    _id: 3,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 13,
    quantity: 104,
    cumulativeQuantityForYear: 104
  },
  {
    _id: 0,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 13,
    quantity: 120,
    cumulativeQuantityForYear: 224
  },
  {
    _id: 2,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 12,
    quantity: 145,
    cumulativeQuantityForYear: 145
  },
  {
    _id: 1,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 14,
    quantity: 140,
    cumulativeQuantityForYear: 285
  }
]

예시:

partitionBy: { $year: "$orderDate" } orderDate에서 $year를 기준으로 컬렉션 의 문서를 파티셔닝합니다. 2019, 2020 및 2021에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { orderDate: 1 } 각 파티션의 문서를 orderDate별로 오름차순(1)으로 정렬 하므로 가장 이른 orderDate가 먼저 표시됩니다.
output:
- cumulativeQuantityForYear 필드를 각 연도의 누적 quantity로 설정합니다. 이 값은 파티션의 이전 값에 연속적으로 추가되어 증가합니다.
- 문서 창에서 실행되는 $sum 연산자를 사용하여 누적 quantity를 계산합니다.
  
  이 창에는 unbounded 하한과 current 문서 사이의 문서가 포함됩니다. 즉, $sum은 파티션 시작 부분과 현재 문서 사이의 문서에 대한 누적 quantity를 반환합니다.

문서 창을 사용하여 연도별 이동 평균 수량 가져오기

이 예시 $setWindowFields의 문서 창 사용하여 케이크 판매 quantity에 대한 이동 평균을 출력합니다. 예시 출력에서 averageQuantity 필드 이동 평균 quantity를 표시합니다.

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: { $year: "$orderDate" },
         sortBy: { orderDate: 1 },
         output: {
            averageQuantity: {
               $avg: "$quantity",
               window: {
                  documents: [ -1, 0 ]
               }
            }
         }
      }
   }
] )

[
  {
    _id: 5,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 43,
    quantity: 134,
    averageQuantity: 134
  },
  {
    _id: 4,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 41,
    quantity: 162,
    averageQuantity: 148
  },
  {
    _id: 3,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 13,
    quantity: 104,
    averageQuantity: 104
  },
  {
    _id: 0,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 13,
    quantity: 120,
    averageQuantity: 112
  },
  {
    _id: 2,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 12,
    quantity: 145,
    averageQuantity: 145
  },
  {
    _id: 1,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 14,
    quantity: 140,
    averageQuantity: 142.5
  }
]

예시:

partitionBy: "$orderDate" orderDate에서 $year를 기준으로 컬렉션 의 문서를 파티셔닝합니다. 2019, 2020 및 2021에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { orderDate: 1 } 각 파티션의 문서를 orderDate별로 오름차순(1)으로 정렬 하므로 가장 이른 orderDate가 먼저 표시됩니다.
output:
- averageQuantity 필드를 연도별 이동 평균 quantity(으)로 설정합니다.
- 문서 창에서 $avg 연산자 실행을 사용해 평균 이동 quantity를 계산합니다.
  
  창에는 -1에서 0 사이의 문서가 포함되어 있습니다. 즉, $avg는 파티션에서 현재 문서 이전 문서(-1)와 현재 문서(0) 사이의 이동 평균 quantity를 반환합니다.

문서 창을 사용하여 연도별 누적 및 최대 수량 가져오기

이 예시 $setWindowFields의 문서 창 사용하여 orderDate의 각 $year에 대한 누적 및 최대 케이크 판매 quantity 값을 출력합니다. 예시 출력에서 cumulativeQuantityForYear 필드 누적 quantity를 표시하고 maximumQuantityForYear 필드 최대 quantity를 표시합니다.

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: { $year: "$orderDate" },
         sortBy: { orderDate: 1 },
         output: {
            cumulativeQuantityForYear: {
               $sum: "$quantity",
               window: {
                  documents: [ "unbounded", "current" ]
               }
            },
            maximumQuantityForYear: {
               $max: "$quantity",
               window: {
                  documents: [ "unbounded", "unbounded" ]
               }
            }
         }
      }
   }
] )

[
  {
    _id: 5,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 43,
    quantity: 134,
    cumulativeQuantityForYear: 134,
    maximumQuantityForYear: 162
  },
  {
    _id: 4,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 41,
    quantity: 162,
    cumulativeQuantityForYear: 296,
    maximumQuantityForYear: 162
  },
  {
    _id: 3,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 13,
    quantity: 104,
    cumulativeQuantityForYear: 104,
    maximumQuantityForYear: 120
  },
  {
    _id: 0,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 13,
    quantity: 120,
    cumulativeQuantityForYear: 224,
    maximumQuantityForYear: 120
  },
  {
    _id: 2,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 12,
    quantity: 145,
    cumulativeQuantityForYear: 145,
    maximumQuantityForYear: 145
  },
  {
    _id: 1,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 14,
    quantity: 140,
    cumulativeQuantityForYear: 285,
    maximumQuantityForYear: 145
  }
]

예시:

partitionBy: "$orderDate" orderDate에서 $year를 기준으로 컬렉션 의 문서를 파티셔닝합니다. 2019, 2020 및 2021에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { orderDate: 1 } 각 파티션의 문서를 orderDate별로 오름차순(1)으로 정렬 하므로 가장 이른 orderDate가 먼저 표시됩니다.
output:
- cumulativeQuantityForYear 필드를 각 연도의 누적 quantity(으)로 설정합니다.
- 문서 창에서 실행되는 $sum 연산자를 사용하여 누적 quantity를 계산합니다.
  
  이 창에는 unbounded 하한과 current 문서 사이의 문서가 포함됩니다. 즉, $sum은 파티션 시작 부분과 현재 문서 사이의 문서에 대한 누적 수량을 반환합니다.
- 연도별로 maximumQuantityForYear 필드를 최대 quantity 로 설정합니다.
- 문서 창에서 실행되는 $max 연산자를 사용하여 모든 문서의 최대 quantity를 계산합니다.
  
  창에는 unbounded 하한과 upper 한도 사이의 문서가 포함되어 있습니다. 즉, $max(은)는 파티션에 있는 문서의 최대 수를 반환합니다.

범위 윈도우 예시

이 예시 $setWindowFields의 범위 창 사용하여 현재 문서의 price 값에서 플러스 또는 마이너스 10 달러 이내의 주문에 대해 판매된 케이크의 quantity 값의 합계를 반환합니다. 예시 출력에서 quantityFromSimilarOrders 필드 창 에 있는 문서에 대한 quantity 값의 합계를 표시합니다.

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: "$state",
         sortBy: { price: 1 },
         output: {
            quantityFromSimilarOrders: {
               $sum: "$quantity",
               window: {
                  range: [ -10, 10 ]
               }
            }
         }
      }
   }
] )

[
  {
    _id: 2,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 12,
    quantity: 145,
    quantityFromSimilarOrders: 265
  },
  {
    _id: 0,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 13,
    quantity: 120,
    quantityFromSimilarOrders: 265
  },
  {
    _id: 4,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 41,
    quantity: 162,
    quantityFromSimilarOrders: 162
  },
  {
    _id: 3,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 13,
    quantity: 104,
    quantityFromSimilarOrders: 244
  },
  {
    _id: 1,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 14,
    quantity: 140,
    quantityFromSimilarOrders: 244
  },
  {
    _id: 5,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 43,
    quantity: 134,
    quantityFromSimilarOrders: 134
  }
]

예시:

partitionBy: "$state" 는 컬렉션의 문서를 state로 파티셔닝합니다. CA 및 WA에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { price: 1 } 각 파티션의 문서를 오름차순(1) price로 정렬하므로, 가장 낮은 price가 먼저 정렬됩니다.
output quantityFromSimilarOrders 필드를 범위 창에 있는 문서의 quantity 값의 합계로 설정합니다.
- 이 창에는 하한 -10과 상한 10 사이의 문서가 포함됩니다. 이 범위는 포괄적입니다.
- $sum은 현재 문서의 price 값에서 10달러를 더하거나 뺀 범위에 포함된 quantity 값의 합계를 반환합니다.

시간 범위 창 예시

상한이 양수인 시간 범위 창 사용

다음 예시 양의 상한 시간 범위 단위가 $setWindowFields인 창 사용합니다. 파이프라인 지정된 시간 범위 와 일치하는 각 state에 대해 orderDate 값의 배열 출력합니다. 예시 출력에서 recentOrders 필드 CA 및 WA에 대한 orderDate 값의 배열 을 표시합니다.

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: "$state",
         sortBy: { orderDate: 1 },
         output: {
            recentOrders: {
               $push: "$orderDate",
               window: {
                  range: [ "unbounded", 10 ],
                  unit: "month"
               }
            }
         }
      }
   }
] )

[
  {
    _id: 4,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 41,
    quantity: 162,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z')
    ]
  },
  {
    _id: 0,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 13,
    quantity: 120,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
      ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
      ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z')
    ]
  },
  {
    _id: 2,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 12,
    quantity: 145,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
      ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
      ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z')
    ]
  },
  {
    _id: 5,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 43,
    quantity: 134,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z')
    ]
  },
  {
    _id: 3,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 13,
    quantity: 104,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
      ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z')
    ]
  },
  {
    _id: 1,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 14,
    quantity: 140,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
      ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
      ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z')
    ]
  }
]

예시:

partitionBy: "$state" 는 컬렉션의 문서를 state로 파티셔닝합니다. CA 및 WA에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { orderDate: 1 } 각 파티션의 문서를 orderDate별로 오름차순(1)으로 정렬 하므로 가장 이른 orderDate가 먼저 표시됩니다.
output:
- 각 state의 문서에 대해 recentOrders 필드 orderDate 값의 배열 로 설정합니다. 배열 요소는 배열 의 이전 요소에 추가되어 확장됩니다.
- $push를 사용하여 범위 창에 있는 문서에서 orderDate 값의 배열을 반환합니다.

이 창에는 시간 범위 단위를 사용하여 unbounded 하한과 10(현재 문서의 orderDate 값 이후 10개월)로 설정된 상한 사이의 문서가 포함됩니다.
$push는 파티션의 시작 부분과 현재 문서의 orderDate 값에 10개월을 더한 범위 내에서 orderDate 값을 포함하는 문서 사이에 있는 문서들에 대한 orderDate 값 배열을 반환합니다.

음수 상한이 있는 시간 범위 창 사용

다음 예시 음수 상한 시간 범위 단위가 $setWindowFields인 창 사용합니다. 파이프라인 지정된 시간 범위 와 일치하는 각 state에 대해 orderDate 값의 배열 출력합니다. 예시 출력에서 recentOrders 필드 CA 및 WA에 대한 orderDate 값의 배열 을 표시합니다.

db.cakeSales.aggregate( [
   {
      $setWindowFields: {
         partitionBy: "$state",
         sortBy: { orderDate: 1 },
         output: {
            recentOrders: {
               $push: "$orderDate",
               window: {
                  range: [ "unbounded", -10 ],
                  unit: "month"
               }
            }
         }
      }
   }
] )

[
  {
    _id: 4,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 41,
    quantity: 162,
    recentOrders: []
  },
  {
    _id: 0,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 13,
    quantity: 120,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z')
    ]
  },
  {
    _id: 2,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 12,
    quantity: 145,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z')
    ]
  },
  {
    _id: 5,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 43,
    quantity: 134,
    recentOrders: []
  },
  {
    _id: 3,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 13,
    quantity: 104,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z')
    ]
  },
  {
    _id: 1,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 14,
    quantity: 140,
    recentOrders: [
      ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
      ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z')
    ]
  }
]

예시:

partitionBy: "$state" 는 컬렉션의 문서를 state로 파티셔닝합니다. CA 및 WA에 대한 파티션이 있습니다.
sortBy: { orderDate: 1 } 각 파티션의 문서를 orderDate별로 오름차순(1)으로 정렬 하므로 가장 이른 orderDate가 먼저 표시됩니다.
output:
- 각 state의 문서에 대해 recentOrders 필드 orderDate 값의 배열 로 설정합니다. 배열 요소는 배열 의 이전 요소에 추가되어 확장됩니다.
- $push를 사용하여 범위 창에 있는 문서에서 orderDate 값의 배열을 반환합니다.

창에는 시간 범위 단위를 사용하여 unbounded 하한 및 -10(현재 문서의 orderDate 값보다 10개월 전)으로 설정된 상한 사이의 문서가 포함됩니다.
$push는 파티션의 시작 부분과 현재 문서의 orderDate 값에서 10개월을 뺀 범위 내에서 orderDate 값을 포함하는 문서 사이에 있는 문서들에 대한 orderDate 값 배열을 반환합니다.

이전 값과의 비교 예시

다음 예시 $shift 연산자 및 $set 단계와 함께 $setWindowFields을 사용하여 컬렉션 의 필드를 비교합니다. 예시 출력에서 priceComparison 필드 비교 결과가 표시됩니다.

db.cakeSales.aggregate( [
  {
    $setWindowFields: {
      partitionBy: "$type",
      sortBy: { orderDate: 1 },
      output: {
        previousPrice: {
          $shift: {
            output: "$price",
            by: -1
          }
        }
      }
    }
  },
  {
    $set: {
      priceComparison: {
        $cond: [
          { $eq: ["$price", "$previousPrice"] },
          "same",
          {
            $cond: [
              { $gt: ["$price", "$previousPrice"] },
              "higher",
              "lower"
            ]
          }
        ]
      }
    }
  },
] )

[
  {
    _id: 0,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2020-05-18T14:10:30.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 13,
    quantity: 120,
    previousPrice: null,
    priceComparison: 'higher'
  },
  {
    _id: 1,
    type: 'chocolate',
    orderDate: ISODate('2021-03-20T11:30:05.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 14,
    quantity: 140,
    previousPrice: 13,
    priceComparison: 'higher'
  },
  {
    _id: 5,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-01-08T06:12:03.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 43,
    quantity: 134,
    previousPrice: null,
    priceComparison: 'higher'
  },
  {
    _id: 4,
    type: 'strawberry',
    orderDate: ISODate('2019-05-18T16:09:01.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 41,
    quantity: 162,
    previousPrice: 43,
    priceComparison: 'lower'
  },
  {
    _id: 3,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2020-02-08T13:13:23.000Z'),
    state: 'WA',
    price: 13,
    quantity: 104,
    previousPrice: null,
    priceComparison: 'higher'
  },
  {
    _id: 2,
    type: 'vanilla',
    orderDate: ISODate('2021-01-11T06:31:15.000Z'),
    state: 'CA',
    price: 12,
    quantity: 145,
    previousPrice: 13,
    priceComparison: 'lower'
  }
]

예시:

partitionBy: "$type" 컬렉션 의 문서를 type 으로 파티셔닝하여 각 유형의 계산이 별도로 유지되도록 합니다.
sortBy: { orderDate: 1 } 각 파티션의 문서를 오름차순(1)으로 orderDate 기준으로 정렬합니다.
output.previousPrice $shift 연산자 사용하여 같은 연도 내의 바로 이전 주문에서 price 를 캡처합니다.
$set 는 priceComparison라는 새 필드 추가하고 previousPrice와의 비교를 기반으로 해당 필드의 값을 higher, lower 또는 same 로 설정합니다.

다음 WeatherMeasurement 클래스는 날씨 측정값 컬렉션 의 문서를 나타냅니다.

[BsonIgnoreExtraElements]
public class WeatherMeasurement
{
    [BsonId]
    public ObjectId Id { get; set; }
    [BsonElement("localityId")]
    public string LocalityId { get; set; } = null!;
    [BsonElement("measurementDateTime")]
    public DateTime MeasurementDateTime { get; set; }
    [BsonElement("rainfall")]
    public float Rainfall { get; set; }
    [BsonElement("temperature")]
    public float Temperature { get; set; }
}

MongoDB .NET/ C# 운전자 사용하여 $setWindowFields 집계 파이프라인 에 단계를 추가하려면 PipelineDefinition 객체 에서 UnionWith() 메서드를 호출합니다.

다음 예시 Rainfall 및 Temperature 필드를 사용하여 각 지역의 지난 달 누적 강우량, 이동 평균 기온, 중앙값 온도 및 90백분위 강우량을 계산하는 파이프라인 단계를 만듭니다.

var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<WeatherMeasurement>()
    .SetWindowFields(
        partitionBy: w => w.LocalityId,
        sortBy: Builders<WeatherMeasurement>.Sort.Ascending(
            w => w.MeasurementDateTime),
        output: o => new
        {
            MonthlyRainfall = o.Sum(
                w => w.Rainfall, RangeWindow.Create(
                    RangeWindow.Months(-1),
                    RangeWindow.Current)
            ),
            TemperatureAvg = o.Average(
                w => w.Temperature, RangeWindow.Create(
                    RangeWindow.Months(-1),
                    RangeWindow.Current)
            ),
            MedianTemperature = o.Median(
                w => w.Temperature,
                RangeWindow.Create(
                    RangeWindow.Months(-1),
                    RangeWindow.Current)
            ),
            NinetiethPercentileRainfall = o.Percentile(
                w => w.Rainfall,
                new[] { 0.9 },
                RangeWindow.Create(
                    RangeWindow.Months(-1),
                    RangeWindow.Current)
            )
        }
    );

{ "_id" : "...", "localityId" : "L1", "measurementDateTime" : "...", "rainfall" : 5.0, "temperature" : 20.0, "MonthlyRainfall" : 5.0, "TemperatureAvg" : 20.0, "MedianTemperature" : 20.0, "NinetiethPercentileRainfall" : [5.0] }
{ "_id" : "...", "localityId" : "L1", "measurementDateTime" : "...", "rainfall" : 10.0, "temperature" : 25.0, "MonthlyRainfall" : 10.0, "TemperatureAvg" : 25.0, "MedianTemperature" : 25.0, "NinetiethPercentileRainfall" : [10.0] }
{ "_id" : "...", "localityId" : "L1", "measurementDateTime" : "...", "rainfall" : 8.0, "temperature" : 22.0, "MonthlyRainfall" : 8.0, "TemperatureAvg" : 22.0, "MedianTemperature" : 22.0, "NinetiethPercentileRainfall" : [8.0] }
{ "_id" : "...", "localityId" : "L2", "measurementDateTime" : "...", "rainfall" : 6.0, "temperature" : 18.0, "MonthlyRainfall" : 6.0, "TemperatureAvg" : 18.0, "MedianTemperature" : 18.0, "NinetiethPercentileRainfall" : [6.0] }
{ "_id" : "...", "localityId" : "L2", "measurementDateTime" : "...", "rainfall" : 6.0, "temperature" : 18.0, "MonthlyRainfall" : 12.0, "TemperatureAvg" : 18.0, "MedianTemperature" : 18.0, "NinetiethPercentileRainfall" : [6.0] }

이 페이지의 Node.js 예시에서는 Atlas 샘플 데이터 세트의 sample_weatherdata.data 컬렉션을 사용합니다. 무료 MongoDB Atlas 클러스터를 생성하고 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법을 학습하려면 MongoDB Node.js 드라이버 문서의 시작하기를 참조하세요.

MongoDB Node.js 운전자 사용하여 집계 파이프라인 에 $setWindowFields 단계를 추가하려면 파이프라인 객체 에서 $setWindowFields 연산자 사용합니다.

다음 예시는 지난 한 달 동안 고유한 각 callLetters 값에 대해 airTemperature.value의 평균과 waveMeasurement.waves.height의 총계를 계산하는 파이프라인 단계를 만듭니다. 그리고 집계 파이프라인을 실행합니다.

const pipeline = [
  {
    $setWindowFields: {
      partitionBy: "$callLetters",
      sortBy: { ts: 1 },
      output: {
        temperatureAvg: {
          $avg: "$airTemperature.value",
          window: {
            range: [-1, "current"],
            unit: "month"
          }
        },
        totalWaveHeight: {
          $sum: "$waveMeasurement.waves.height",
          window: {
            range: [-1, "current"],
            unit: "month"
          }
        }
      }
    }
  },
];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);
return cursor;

팁

IOT 전력 소비에 대한 추가 예시는 IOT 전력 소비에 대한 추가 예시는 실용적인 MongoDB 집계 전자책을 참조하세요.

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$set

$shardedDataDistribution