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$ 그룹 (집계 단계)

정의

$group

$group 스테이지는 그룹 키에 따라 동일한 필드, 필드들 또는 표현식을 가진 여러 문서를 단일 문서로 결합합니다. 결과는 고유한 그룹 키당 하나의 문서입니다.

A group key is often a field, or group of fields. The group key can also be the result of an expression. Use the _id field in the $group pipeline stage to set the group key. See below for usage examples.

$group 단계 출력에서 _id 필드는 해당 문서의 그룹 키로 설정됩니다.

The output documents can also contain additional fields that are set using accumulator expressions.

참고

$group does not order its output documents.

호환성

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 $group 사용할 수 있습니다.

MongoDB Atlas: The fully managed service for MongoDB deployments in the cloud

MongoDB Enterprise: MongoDB의 구독 기반 자체 관리 버전
MongoDB Community: MongoDB의 소스 사용 가능 무료 자체 관리 버전

구문

The $group stage has the following prototype form:

{
 $group:
   {
     _id: <expression>, // Group key
     <field1>: { <accumulator1> : <expression1> },
     ...
   }
 }

필드	설명
`_id`	필수 사항. `_id` 표현식은 그룹 키를 지정합니다. `_id` null 값 또는 기타 상수 값을 지정하는 경우 `$group` 단계는 모든 입력 문서의 값을 집계하는 단일 문서를 반환합니다. Null로 그룹화 예시를 참조하세요.
`field`	Optional. Computed using the accumulator operators.

The _id and the accumulator operators can accept any valid expression. For more information on expressions, see Expressions.

고려 사항

성능

$group 데이터를 처리하기 전에 파이프라인이 블로킹 단계에서 모든 입력 데이터가 조회될 때까지 대기하도록 하는 블로킹 단계입니다. 블로킹 단계는 여러 단계가 있는 파이프라인에 대한 병렬 처리를 줄이기 때문에 성능을 저하시킬 수 있습니다. 블로킹 단계는 대규모 데이터 세트에 대해 상당한 양의 메모리를 사용할 수도 있습니다.

누산기 연산자

<accumulator> 연산자는 다음 누산기 연산자 중 하나이어야 합니다.

이름	설명
`$accumulator`	사용자 정의 누산기 함수의 결과를 반환합니다.
`$addToSet`	각 그룹에 대한 고유한 표현식 값의 배열을 반환합니다. 배열 요소의 순서가 정의되지 않았습니다.
`$avg`	숫자 값의 평균을 반환합니다.
`$bottom`	지정된 정렬 순서에 따라 그룹 내 하위 요소를 반환합니다.
`$bottomN`	지정된 정렬 순서에 따라 그룹 내 하위 개 요소의 집계를 반환합니다.`n`
`$concatArrays`	둘 이상의 배열의 요소를 결합한 단일 배열 반환합니다. 버전 8.1에 추가 되었습니다.
`$count`	그룹에 있는 문서 수를 반환합니다. `$count` 파이프라인 스테이지와는 다릅니다.
`$first`	그룹의 첫 번째 문서에 대한 표현식 결과를 반환합니다.
`$firstN`	그룹 내 첫 `n` 개 요소의 집계를 반환합니다. 문서가 정해진 순서로 정리되어 있을 때만 의미가 있습니다. `$firstN` 배열 연산자와 다릅니다.
`$last`	그룹의 마지막 문서에 대한 표현식의 결과를 반환합니다.
`$lastN`	그룹 내 마지막 n개 요소에 대한 지정된 표현식 평가 결과를 반환합니다.
`$max`	각 그룹에 대해 가장 높은 표현식 값을 반환합니다.
`$maxN`	그룹 내 최댓값을 가진 개 요소의 집계를 반환합니다.`n` `$maxN` 배열 연산자와는 다릅니다.
`$median`	그룹의 문서 값의 중앙값(50번째 백분위)의 근사치를 반환합니다. 버전 7.0에 추가 되었습니다.
`$mergeObjects`	각 그룹에 대한 입력 문서를 결합하여 생성된 문서를 반환합니다.
`$min`	각 그룹에 대해 가장 낮은 표현식 값을 반환합니다.
`$minN`	그룹 내 최솟값을 가진 개 요소의 집계를 반환합니다.`n` `$minN` 배열 연산자와 다릅니다.
`$percentile`	지정된 백분위수 값에 해당하는 스칼라 값의 배열을 반환합니다. 버전 7.0에 추가 되었습니다.
`$push`	각 그룹의 문서에 대한 표현식 값의 배열을 반환합니다.
`$setUnion`	배열을 2개 이상 가져온 다음 어떤 입력 배열에도 표시되는 요소가 포함된 배열을 1개 반환합니다. 버전 8.1에 추가 되었습니다.
`$stdDevPop`	그룹의 문서에서의 값의 모집단 표준 편차를 반환합니다.
`$stdDevSamp`	그룹의 문서에서 값의 샘플 표준 편차를 반환합니다.
`$sum`	숫자 값의 합계를 반환합니다. 숫자가 아닌 값을 무시합니다.
`$top`	지정된 정렬 순서에 따라 그룹 내 최상위 요소를 반환합니다.
`$topN`	지정된 정렬 순서에 따라 그룹 내 상위 개 요소의 집계를 반환합니다.`n`

빈 필드 이름 제한

$group 단계에는 빈 필드 이름이 있는 축적자 표현식을 포함할 수 없습니다. 자세한 내용은 빈 필드 이름 $group 제한을 참조하세요.

`$group` 및 메모리 제한

If the $group stage exceeds 100 megabytes of RAM, MongoDB writes data to temporary files. However, if the allowDiskUse option is set to false, $group returns an error. For more information, refer to aggregation pipeline limits.

`$group` 성능 최적화

This section describes optimizations to improve the performance of $group. There are optimizations that you can make manually and optimizations MongoDB makes internally.

각 그룹의 첫 번째 또는 마지막 문서 반환 최적화

If a pipeline sorts and groups by the same field and the $group stage only uses the $first or $last accumulator operator, consider adding an index on the grouped field which matches the sort order. In some cases, the $group stage can use the index to quickly find the first or last document of each group.

예시

movies 컬렉션 { year: 1, title: 1 } 인덱스 포함된 경우 다음 파이프라인 해당 인덱스 사용하여 각 그룹 의 첫 번째 document 찾을 수 있습니다.

db.movies.aggregate([
   {
      $sort: { year: 1, title: 1 }
   },
   {
      $group: {
         _id: { year: "$year" },
         title: { $first: "$title" }
      }
   }
])

슬롯 기반 쿼리 실행 엔진

Starting in version 5.2, MongoDB uses the slot-based execution query engine to execute $group stages if either:

$group 파이프라인의 첫 번째 단계입니다.
파이프라인의 모든 이전 단계는 슬롯 기반 실행 엔진에 의해 실행될 수도 있습니다.

자세한 내용은 $group 최적화를 참조하세요.

예시

컬렉션 내의 문서 수 계산

이 페이지의 예시는 sample_mflix 데이터 세트의 데이터를 사용합니다. 이 데이터 세트를 자체 관리형 MongoDB 배포서버에 로드하는 방법에 대한 자세한 내용은 샘플 데이터세트 로드를 참조하세요. 샘플 데이터베이스를 수정한 경우, 이 페이지의 예시를 실행하려면 데이터베이스를 제거하고 다시 생성해야 할 수 있습니다.

The following aggregation operation uses the $group stage to count the number of documents in the movies collection:

db.movies.aggregate([
   {
      $group: {
         _id: null,
         count: { $count: {} }
      }
   }
])

[
  {
    _id: null,
    count: 21349
  }
]

이 집계 작업은 다음 SQL 문과 동일합니다.

SELECT COUNT(*) AS count FROM movies

팁

Retrieve Distinct Values

다음 집계 작업은 $group 단계를 사용하여 movies 컬렉션에서 고유한 rated 값을 조회합니다:

db.movies.aggregate( [ { $group : { _id : "$rated" } } ] )

[
  {
    _id: 'TV-PG'
  },
  {
    _id: 'PG'
  },
  {
    _id: 'TV-14'
  },
  {
    _id: 'OPEN'
  },
  {
    _id: 'Not Rated'
  },
  {
    _id: 'GP'
  },
  {
    _id: 'TV-Y7'
  },
  {
    _id: 'G'
  },
  {
    _id: 'PG-13'
  },
  {
    _id: null
  },
  {
    _id: 'M'
  },
  {
    _id: 'R'
  },
  {
    _id: 'TV-MA'
  },
  {
    _id: 'APPROVED'
  },
  {
    _id: 'PASSED'
  },
  {
    _id: 'Approved'
  },
  {
    _id: 'AO'
  },
  {
    _id: 'TV-G'
  }
]

참고

예시 들어, 다음 형식의 $group 연산은 DISTINCT_SCAN이(가) 발생할 수 있습니다.

{ $group : { _id : "$<field>" } }

고유 값을 검색하기 위한 동작에 대한 자세한 내용은 고유 명령 동작을 참조하세요.

작업 결과가 인지 DISTINCT_SCAN 확인하려면작업의 설명 결과를 확인하세요.

등급별 그룹화

다음 집계 게이션 작업은 rated 필드 기준으로 문서를 그룹화하여 등급별 총 런타임을 계산하고 총 런타임이 100000 이상인 등급만 반환합니다.

db.movies.aggregate(
   [
      // First Stage
      {
         $group: {
            _id: "$rated",
            totalRuntime: { $sum: "$runtime" }
         }
      },
      // Second Stage
      {
         $match: { "totalRuntime": { $gte: 100000 } }
      }
   ]
)

[
  {
    _id: 'PG-13',
    totalRuntime: 250843
  },
  {
    _id: 'R',
    totalRuntime: 582318
  },
  {
    _id: null,
    totalRuntime: 967127
  },
  {
    _id: 'PG',
    totalRuntime: 191204
  }
]

첫 번째 단계:: The $group stage groups the documents by rated to retrieve the distinct rating values. This stage returns the totalRuntime for each rating group.
두 번째 단계:: The $match stage filters the resulting document to return only ratings with a totalRuntime greater than or equal to 100000.

이 집계 작업은 다음 SQL 문과 동일합니다.

SELECT rated,
   Sum(runtime) AS totalRuntime
FROM   movies
GROUP  BY rated
HAVING totalRuntime >= 100000

팁

$match

개수, 합계 및 평균 계산

연도별 그룹화

다음 파이프라인 1910 이전 연도의 총 런타임, 평균 런타임 및 영화 수를 계산합니다.

db.movies.aggregate([
   { $match: { "year": { $lt: 1910 } } },
   {
      $group: {
         _id: "$year",
         totalRuntime: { $sum: "$runtime" },
         averageRuntime: { $avg: "$runtime" },
         count: { $sum: 1 }
      }
   },
   { $sort: { totalRuntime: -1 } }
])

[
  { _id: 1909, totalRuntime: 14, averageRuntime: 14, count: 1 },
  { _id: 1903, totalRuntime: 11, averageRuntime: 11, count: 1 },
  { _id: 1896, totalRuntime: 2, averageRuntime: 1, count: 2 }
]

첫 번째 단계:: $match 단계는 1910 이전에 개봉한 영화만 다음 단계로 전달하도록 문서를 필터링합니다.
두 번째 단계:: The $group stage groups the documents by year and calculates the total runtime, average runtime, and total count of the documents in each group.
세 번째 단계:: $sort 단계는 각 그룹의 총 런타임을 기준으로 결과를 내림차순으로 정렬합니다.

이 집계 작업은 다음 SQL 문과 동일합니다.

SELECT year,
       Sum(runtime) AS totalRuntime,
       Avg(runtime) AS averageRuntime,
       Count(*)     AS count
FROM   movies
WHERE  year < 1910
GROUP  BY year
ORDER  BY totalRuntime DESC

팁

$match
$sort
db.collection.countDocuments() which wraps the $group aggregation stage with a $sum expression.

그룹화 기준 `null`

다음 집계 작업은 null의 _id 그룹 지정하여 컬렉션 에 있는 모든 문서의 총 런타임, 평균 런타임 및 개수를 계산합니다.

db.movies.aggregate([
   {
      $group: {
         _id: null,
         totalRuntime: { $sum: "$runtime" },
         averageRuntime: { $avg: "$runtime" },
         count: { $sum: 1 }
      }
   }
])

[
  {
    _id: null,
    totalRuntime: 2167458,
    averageRuntime: 103.65652797704448,
    count: 21349
  }
]

이 집계 작업은 다음 SQL 문과 동일합니다.

SELECT Sum(runtime) AS totalRuntime,
       Avg(runtime) AS averageRuntime,
       Count(*)     AS count
FROM   movies

팁

$count
db.collection.countDocuments() which wraps the $group aggregation stage with a $sum expression.

Pivot Data

연도별 제목 그룹화

다음 집계 작업은 movies 컬렉션 의 데이터를 피벗하여 연도별로 제목을 그룹 합니다.

db.movies.aggregate([
   { $match: { year: { $lt: 1910 } } },
   { $group: { _id: "$year", titles: { $push: "$title" } } },
   { $sort: { _id: 1 } }
])

[
  { _id: 1896, titles: [ 'The Kiss', 'The Kiss' ] },
  { _id: 1903, titles: [ 'The Great Train Robbery' ] },
  { _id: 1909, titles: [ 'A Corner in Wheat' ] }
]

연도별 문서 그룹화

다음 집계 작업은 문서를 연도별로 그룹화합니다.

db.movies.aggregate([
   { $match: { year: { $lt: 1910 } } },
   { $group: { _id: "$year", movies: { $push: "$$ROOT" } } },
   {
      $addFields: {
         totalRuntime: { $sum: "$movies.runtime" }
      }
   },
   { $sort: { _id: 1 } }
])

[
  { _id: 1896, movies: '...', totalRuntime: 2 },
  { _id: 1903, movies: '...', totalRuntime: 11 },
  { _id: 1909, movies: '...', totalRuntime: 14 }
]

첫 번째 단계:: $match 1910 이전에 개봉한 영화만 다음 단계로 전달하도록 문서를 필터링합니다.
두 번째 단계:: $group uses the $$ROOT system variable to group the entire documents by year.
세 번째 단계:: $addFields 각 연도의 총 영화 상영 시간을 포함하는 필드 출력에 추가합니다.
참고
결과 문서는 BSON 문서 크기 제한인 16메비바이트를 초과할 수 없습니다.
네 번째 단계:: $sort 는 결과 문서를 _id 기준으로 오름차순으로 정렬합니다.

다음 Movie 클래스는 sample_mflix.movies 컬렉션의 문서를 모델링합니다.

[BsonIgnoreExtraElements]
public class Movie
{
    [BsonId]
    public ObjectId Id { get; set; }
    [BsonElement("title")]
    public string Title { get; set; } = null!;
    [BsonElement("year")]
    public int? Year { get; set; }
    [BsonElement("runtime")]
    public int? Runtime { get; set; }
    [BsonElement("rated")]
    public string? Rated { get; set; }
    [BsonElement("metacritic")]
    public int Metacritic { get; set; }
    [BsonElement("plot")]
    public string? Plot { get; set; }
    [BsonElement("type")]
    public string? Type { get; set; }
    [BsonElement("cast")]
    public string[]? Cast { get; set; }
    [BsonElement("directors")]
    public string[]? Directors { get; set; }
    [BsonElement("writers")]
    public string[]? Writers { get; set; }
    [BsonElement("imdb")]
    public ImdbData? Imdb { get; set; }
}

var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()
    .Group(
        id: m => m.Rated,
        group: g => new
        {
            Rating = g.Key,
            TotalRuntime = g.Sum(m => m.Runtime),
            MedianRuntime = g.Select(m => m.Runtime).Median(),
            NinetiethPercentileRuntime =
                g.Select(m => m.Runtime).Percentile(new[] { 0.9 })
        }
    );

{ "Rating" : null, "TotalRuntime" : 967127, "MedianRuntime" : 98.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [131.0] }
{ "Rating" : "AO", "TotalRuntime" : 274, "MedianRuntime" : 85.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [108.0] }
{ "Rating" : "APPROVED", "TotalRuntime" : 74571, "MedianRuntime" : 103.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [134.0] }
{ "Rating" : "Approved", "TotalRuntime" : 472, "MedianRuntime" : 93.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [109.0] }
{ "Rating" : "G", "TotalRuntime" : 43044, "MedianRuntime" : 89.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [125.0] }
{ "Rating" : "GP", "TotalRuntime" : 4864, "MedianRuntime" : 103.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [135.0] }
{ "Rating" : "M", "TotalRuntime" : 4107, "MedianRuntime" : 107.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [142.0] }
{ "Rating" : "Not Rated", "TotalRuntime" : 116, "MedianRuntime" : 116.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [116.0] }
{ "Rating" : "OPEN", "TotalRuntime" : 85, "MedianRuntime" : 85.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [85.0] }
{ "Rating" : "PASSED", "TotalRuntime" : 17778, "MedianRuntime" : 98.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [123.0] }
{ "Rating" : "PG", "TotalRuntime" : 191204, "MedianRuntime" : 100.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [124.0] }
{ "Rating" : "PG-13", "TotalRuntime" : 250843, "MedianRuntime" : 105.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [131.0] }
{ "Rating" : "R", "TotalRuntime" : 582318, "MedianRuntime" : 102.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [127.0] }
{ "Rating" : "TV-14", "TotalRuntime" : 10527, "MedianRuntime" : 98.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [197.0] }
{ "Rating" : "TV-G", "TotalRuntime" : 4653, "MedianRuntime" : 88.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [100.0] }
{ "Rating" : "TV-MA", "TotalRuntime" : 7048, "MedianRuntime" : 96.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [223.0] }
{ "Rating" : "TV-PG", "TotalRuntime" : 8183, "MedianRuntime" : 90.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [169.0] }
{ "Rating" : "TV-Y7", "TotalRuntime" : 244, "MedianRuntime" : 74.0, "NinetiethPercentileRuntime" : [96.0] }

이 페이지의 Node.js 예제에서는 Atlas 샘플 데이터 세트의 sample_mflix 데이터베이스 사용합니다. 무료 MongoDB Atlas cluster 생성하고 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법을 학습하려면 MongoDB Node.js 운전자 설명서에서 시작하기 를 참조하세요.

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

다음 예시 rated 필드 값을 기준으로 문서를 그룹화하는 파이프라인 단계를 만듭니다. 각 출력 문서 에는 각 그룹의 평점을 저장하는 rating 필드 포함되어 있습니다. 각 출력 문서 에는 그룹 에 있는 모든 영화의 총 런타임을 저장하는 totalRuntime 필드 도 포함되어 있습니다. 그런 다음 이 예시 에서는 집계 파이프라인 실행합니다.

const pipeline = [
  {
    $group: {
      _id: "$rated",
      rating: { $first: "$rated" },
      totalRuntime: { $sum: "$runtime" }
    }
  }
];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);
return cursor;

자세히 알아보기

The Group and Total Data tutorial provides an extensive example of the $group operator in a common use case.

관련 파이프라인 단계에 대해 자세히 학습 $addFields 가이드 참조하세요.

돌아가기

$graphLookup

$indexStats

$ 그룹 (집계 단계)

정의

호환성

구문

고려 사항

성능

누산기 연산자

빈 필드 이름 제한

$group 및 메모리 제한

$group 성능 최적화

각 그룹의 첫 번째 또는 마지막 문서 반환 최적화

슬롯 기반 쿼리 실행 엔진

예시

컬렉션 내의 문서 수 계산

Retrieve Distinct Values

등급별 그룹화

개수, 합계 및 평균 계산

연도별 그룹화

그룹화 기준 null

Pivot Data

연도별 제목 그룹화

연도별 문서 그룹화

자세히 알아보기

`$group` 및 메모리 제한

`$group` 성능 최적화

그룹화 기준 `null`