$ 패싯 (집계 단계)

정의

$facet

동일한 입력 문서 세트에 대해 단일 단계 내에서 여러 개의 집계 파이프라인을 처리합니다. 각 하위 파이프라인에는 출력 문서에 자체 필드가 있으며, 여기서 결과는 문서 배열로 저장됩니다.

$facet 단계를 사용하면 단일 집계 단계 내에서 여러 차원 또는 패싯의 데이터를 특성화하는 다면적 집계를 생성할 수 있습니다. 다면적 패싯 집계는 데이터 탐색 및 분석을 안내하는 여러 필터와 분류를 제공합니다. 소매업체는 일반적으로 패싯을 사용하여 제품 가격, 제조업체, 크기 등에 대한 필터를 만들어 검색 결과의 범위를 좁힙니다.

입력 문서는 한 번만 $facet 단계로 전달되어 동일한 입력 문서 집합에 대해 다양한 집계가 가능합니다.

호환성

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 $facet 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

$facet 단계의 형식은 다음과 같습니다.

{ $facet:
    {
      <outputField1>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
      <outputField2>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
      ...
    }
}

지정된 파이프라인 각각의 출력 필드 이름을 지정합니다.

고려 사항

$facet의 각 단계가 실행될 때마다 결과 문서는 100메가바이트로 제한됩니다. $facet은 디스크로 유출될 수 없으므로 allowDiskUse 플래그는 100메가바이트 크기 제한에 영향을 주지 않습니다.

최종 출력 문서에는 16메비바이트 BSON 문서 크기 제한이 적용됩니다. 16메비바이트를 초과하면 집계에서 오류가 발생합니다.

행동

패싯과 관련된 집계 단계에서는 수신 문서를 분류하고 그룹화합니다. 다양한 $facet 하위 파이프라인의 <stage>에 다음과 같은 패싯 관련 단계를 지정해 다면적 집계를 수행할 수 있습니다.

• $bucket

• $bucketAuto

• $sortByCount

다른 집계 단계도 $facet과 함께 사용할 수 있지만 다음과 같은 예외가 있습니다.

• $collStats

• $facet

• $geoNear

• $indexStats

• $out

• $merge

• $planCacheStats

• $search

• $searchMeta

• $vectorSearch

$facet 내의 각 하위 파이프라인에는 정확히 동일한 입력 문서 집합이 전달됩니다. 이러한 하위 파이프라인은 서로 완전히 독립적이며 각 하위 파이프라인의 문서 배열 출력은 출력 문서의 별도 필드에 저장됩니다. 한 하위 파이프라인의 출력은 동일한 $facet 단계 내에서 다른 하위 파이프라인의 입력으로 사용할 수 없습니다. 추가 집계가 필요한 경우 $facet 뒤에 단계를 추가하고 원하는 하위 파이프라인 출력의 필드 이름 <outputField>를 지정합니다.

예시

db.movies.aggregate( [
  { $match: { runtime: { $gt: 1000 } } },
  {
    $facet: {
      "categorizedByGenres": [
        { $unwind: "$genres" },
        { $sortByCount: "$genres" }
      ],
      "categorizedByRuntime": [
        {
          $bucket: {
            groupBy: "$runtime",
            boundaries: [ 1000, 1200, 1400 ],
            default: "Other",
            output: {
              "count": { $sum: 1 },
              "titles": { $push: "$title" }
            }
          }
        }
      ],
      "categorizedByYear(Auto)": [
        {
          $bucketAuto: {
            groupBy: "$year",
            buckets: 4
          }
        }
      ]
    }
  }
] )

[
  {
    categorizedByGenres: [
      { _id: 'Sport', count: 1 },
      { _id: 'Documentary', count: 1 },
      { _id: 'Action', count: 1 },
      { _id: 'Drama', count: 1 },
      { _id: 'Adventure', count: 1 },
      { _id: 'History', count: 1 }
    ],
    categorizedByRuntime: [
      { _id: 1000, count: 1, titles: [ 'Baseball' ] },
      { _id: 1200, count: 1, titles: [ 'Centennial' ] }
    ],
    'categorizedByYear(Auto)': [
      { _id: { min: 1978, max: 1994 }, count: 1 },
      { _id: { min: 1994, max: 1994 }, count: 1 }
    ]
  }
]

[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 bucketPipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()
    .BucketAuto(
        groupBy: m => m.Runtime,
        buckets: 5);
var bucketFacet = AggregateFacet.Create(
    name: "Runtimes",
    pipeline: bucketPipeline);
var countLimitPipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()
    .SortByCount(m => m.Rated)
    .Limit(5);
var countFacet = AggregateFacet.Create(
    "Ratings", countLimitPipeline);
var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>()
    .Facet(bucketFacet, countFacet);

{
  "Runtimes": [
    { "_id": { "min": null, "max": 89 }, "count": 4574 },
    { "_id": { "min": 89, "max": 97 }, "count": 4539 },
    { "_id": { "min": 97, "max": 106 }, "count": 4502 },
    { "_id": { "min": 106, "max": 121 }, "count": 4421 },
    { "_id": { "min": 121, "max": 1256 }, "count": 3313 }
  ],
  "Ratings": [
    { "_id": null, "count": 9894 },
    { "_id": "R", "count": 5537 },
    { "_id": "PG-13", "count": 2321 },
    { "_id": "PG", "count": 1852 },
    { "_id": "APPROVED", "count": 709 }
  ]
}

const pipeline = [
  {
    $facet: {
      bucketPipeline: [
        {
          $bucketAuto: {
            groupBy: "$runtime",
            buckets: 5
          }
        }
      ],
      countLimit: [
        { $sortByCount: "$rated" },
        { $limit: 5 }
      ]
    }
  }
];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);
return cursor;

자세히 알아보기

관련 파이프라인 단계에 대해 자세히 학습 $bucketAuto, $sortByCount 및 $limit 가이드를 참조하세요.