$merge (집계 단계)

온디맨드 구체화된 뷰: 초기 생성

출력 컬렉션이 존재하지 않으면 $merge 가 컬렉션을 생성합니다.

$group 및 $merge 단계를 사용하여 개봉 연도 및 콘텐츠 등급별로 비평가들의 호평을 받은 영화를 요약한 movieRatingSummary 컬렉션을 만들 수 있습니다:

db.movies.aggregate( [
   { $match: { metacritic: 100, rated: { $ne: null },
     year: { $lte: 1972 } } },
   { $group: { _id: { year: "$year", rated: "$rated" },
     count: { $sum: 1 } } },
   { $merge : { into: "movieRatingSummary", on: "_id",
     whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }
] )

파이프라인은 다음 단계를 사용합니다:

• $match 1972년까지 개봉한 영화 중 평단의 극찬을 받은 작품을 콘텐츠 등급과 함께 필터링하는 단계

• $group 단계는 year 및 rated별로 영화를 그룹화합니다.

• $merge 이전 $group 단계의 출력을 sample_mflix 데이터베이스의 movieRatingSummary 컬렉션에 씁니다.

새 movieRatingSummary 컬렉션의 문서를 보려면 다음과 같이 하세요:

db.movieRatingSummary.find().sort(
   { _id: 1 } )

[
  { _id: { year: 1939, rated: 'PASSED' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1962, rated: 'PG' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1963, rated: 'PG' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1970, rated: 'R' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1972, rated: 'R' }, count: 1 }
]

온디맨드 구체화된 뷰: 데이터 업데이트/바꾸기

이 집계 파이프라인은 이전 예시의 movieRatingSummary 컬렉션을 업데이트하여 1963년 이후 비평가들의 호평을 받은 영화를 포함하기 위해 다음 단계를 사용합니다.

• $match 단계로 이동하여 metacritic: 100, 콘텐츠 등급, 개봉 연도가 1963년 이후인 모든 영화를 찾습니다.

• $group 단계를 사용하여 영화를 year 및 rated별로 그룹화합니다.

• $merge 동일한 _id 값을 가진 문서를 대체하며, 결과 세트를 movieRatingSummary 컬렉션에 씁니다. 컬렉션에 일치하는 문서가 없는 문서의 경우 $merge가 새 문서를 삽입합니다.

db.movies.aggregate( [
   { $match: { metacritic: 100, rated: { $ne: null },
     year: { $gte: 1963 } } },
   { $group: { _id: { year: "$year", rated: "$rated" },
     count: { $sum: 1 } } },
   { $merge : { into: "movieRatingSummary", on: "_id",
     whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }
] )

집계가 실행된 후 movieRatingSummary 컬렉션의 문서를 확인합니다.

db.movieRatingSummary.find().sort(
   { _id: 1 } )

[
  { _id: { year: 1939, rated: 'PASSED' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1962, rated: 'PG' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1963, rated: 'PG' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1970, rated: 'R' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1972, rated: 'R' }, count: 1 },
  { _id: { year: 1982, rated: 'R' }, count: 1 },
  { _id: { year: 2014, rated: 'R' }, count: 1 }
]

새 데이터만 삽입

$merge가 컬렉션의 기존 데이터를 덮어쓰지 않도록 하려면 whenMatched를 keepExisting 또는 fail로 설정합니다.

sample_mflix 데이터베이스의 컬렉션 movieArchive에는 평단의 찬사를 받은 영화들의 개봉 연도별 역사 기록이 포함되어 있습니다.

movieArchive 컬렉션에는 year 필드에 고유 인덱스가 있습니다. 릴리스 연도당 최대 하나의 레코드가 존재해야 합니다.

db.movieArchive.createIndex(
   { year: 1 }, { unique: true } )

이 집계 파이프라인은 1963 이후부터 평단의 극찬을 받은 영화를 포함하도록 movies 컬렉션의 데이터로 movieArchive 컬렉션을 업데이트합니다. 파이프라인은 다음 단계를 사용합니다:

• $match 단계로 이동하여 콘텐츠 등급(metacritic: 100)이 있는 모든 영화와 year >= 1963을 찾습니다.

• $group 단계는 year별로 영화 제목을 그룹화합니다.

• $project 단계를 수행하여 _id 필드를 표시하지 않고 year를 최상위 필드로 승격시킵니다. 문서가 $merge로 전달되면 $merge는 문서에 대한 새 _id 필드를 자동으로 생성합니다.

• $merge 결과 세트를 movieArchive에 기록합니다.

  $merge 단계는 year 필드에 있는 문서와 일치하며, 일치할 경우 실패합니다. 즉, 해당 출시 연도에 대한 문서가 이미 존재하면 $merge 오류가 발생합니다.

db.movies.aggregate( [
   { $match: { metacritic: 100, rated: { $ne: null },
     year: { $gte: 1963 } } },
   { $group: { _id: "$year",
     titles: { $push: "$title" } } },
   { $project: { _id: 0, year: "$_id", titles: 1 } },
   { $merge : { into: "movieArchive", on: "year",
     whenMatched: "fail" } }
] )

만약 movieArchive 컬렉션이 1963~2014 사이의 어떤 연도에 대한 문서를 이미 포함하고 있다면, 집계 중복 키 오류로 인해 실패합니다. 그러나 파이프라인은 오류 발생 전에 삽입한 문서를 롤백하지 않습니다.

일치하는 문서에 대해 keepExisting을 지정하면 집계가 일치하는 문서에 영향을 주지 않고 중복 키 오류를 발생시키지 않습니다. 마찬가지로 replace를 지정해도 작업이 실패하지는 않지만 기존 문서가 대체됩니다.

여러 컬렉션의 결과 병합

기본적으로 집계 결과의 문서가 컬렉션의 문서와 일치하면 $merge 단계에서 문서가 병합됩니다.

$merge를 사용하여 movies 컬렉션과 comments 컬렉션의 결과를 병합하여 새 컬렉션 yearlyStats을 만들 수 있습니다.

yearlyStats 컬렉션을 생성하려면 다음 파이프라인을 실행합니다.

db.movies.aggregate( [
   { $match: { metacritic: 100, rated: { $ne: null },
     year: { $gte: 1970, $lte: 1972 } } },
   { $group: { _id: "$year", movieCount: { $sum: 1 } } },
   { $merge : { into: "yearlyStats", on: "_id",
     whenMatched: "merge", whenNotMatched: "insert" } }
])

첫 번째 단계:

$match 단계 필터는 평론가들의 극찬을 받은 영화(metacritic: 100) 중에서 콘텐츠 등급이 있는 작품으로, 1970~1972년 사이에 개봉한 영화입니다.

두 번째 단계:

$group 단계는 year별로 그룹화하고, 영화를 새로운 movieCount 필드에 집계합니다.

세 번째 단계:

$merge 단계에서는 동일한 데이터베이스의 yearlyStats 컬렉션에 문서를 씁니다. 해당 단계가 컬렉션에서 _id 필드와 일치하는 기존 문서를 찾으면 해당 단계는 일치하는 문서를 병합합니다. 그렇지 않으면 단계가 문서를 삽입합니다. 처음 생성할 때는 일치하는 문서가 없습니다.

컬렉션의 문서를 보려면 다음 작업을 실행합니다.

db.yearlyStats.find().sort( { _id: 1 } )

[
  { _id: 1970, movieCount: 1 },
  { _id: 1972, movieCount: 1 }
]

마찬가지로, comments 컬렉션에 대해 다음 집계 파이프라인을 실행하여 댓글 수를 yearlyStats 컬렉션에 병합합니다.

db.comments.aggregate( [
   { $match: { date: { $gte: new Date("1970-01-01"),
     $lt: new Date("1973-01-01") } } },
   { $group: { _id: { $year: "$date" },
     commentCount: { $sum: 1 } } },
   { $merge : { into: "yearlyStats", on: "_id",
     whenMatched: "merge", whenNotMatched: "insert" } }
])

첫 번째 단계:

$match 단계에서 1970~1972년 사이에 게시된 댓글을 필터링합니다.

두 번째 단계:

$group 단계는 주석 date에서 추출한 연도를 기준으로 그룹화하고 주석을 새 commentCount 필드에 집계합니다.

세 번째 단계:

$merge 단계에서는 동일한 데이터베이스의 yearlyStats 컬렉션에 문서를 씁니다. 단계에서 _id 필드(년)에서 일치하는 기존 문서가 컬렉션에서 발견되면 단계에서 일치하는 문서를 병합합니다. 그렇지 않으면 단계가 문서를 삽입합니다.

데이터가 병합된 후 yearlyStats 컬렉션의 문서를 보려면 다음 작업을 실행하세요.

db.yearlyStats.find().sort( { _id: 1 } )

[
  { _id: 1970, movieCount: 1, commentCount: 889 },
  { _id: 1971, commentCount: 825 },
  { _id: 1972, movieCount: 1, commentCount: 863 }
]

파이프라인을 사용하여 병합 사용자 지정하기

$merge는 문서가 일치할 때 사용자 지정 업데이트 파이프라인을 사용할 수 있습니다. 언제 일치 파이프라인은 다음과 같은 단계를 가질 수 있습니다:

• $addFields 및 그 별칭 $set

• $project 및 그 별칭 $unset

• $replaceRoot 및 그 별칭 $replaceWith

컬렉션 monthlyCommentTotals는 각 월별 댓글 수의 누적 합계를 추적합니다.

매일 새로운 댓글이 sample_mflix.comments 컬렉션에 도착합니다. 다음 집계 파이프라인은 해당 날짜의 댓글 수로 월별 합계를 업데이트합니다:

db.comments.aggregate([
   { $match: { date: { $gte: new Date("1970-01-15"),
     $lt: new Date("1970-01-16") } } },
   { $group: { _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m",
     date: "$date" } }, count: { $sum: 1 } } },
   { $merge: {
         into: "monthlyCommentTotals",
         on: "_id",
         whenMatched: [
            { $addFields: {
               count: { $add: [ "$count", "$$new.count" ] }
            } }
         ],
         whenNotMatched: "insert"
   } }
])

첫 번째 단계:

$match 단계는 1970년 1월 15일에 게시된 모든 댓글을 찾습니다.

두 번째 단계:

$group 단계에서는 일치하는 댓글을 연/월별로 그룹화하여 집계합니다.

세 번째 단계:

$merge 단계에서는 monthlyCommentTotals 컬렉션에 문서를 기록합니다. 단계가 _id 필드와 일치하는 컬렉션에서 기존 문서를 찾으면 파이프라인을 사용하여 기존 월별 합계에 해당일의 count를 더합니다.

• 이 파이프라인은 결과 문서의 필드에 직접 액세스할 수 없습니다. 결과 문서의 count 필드에 접근하기 위해 파이프라인은 $$new 변수를 사용합니다, 즉 $$new.count.

• 이 파이프라인은 컬렉션에 있는 기존 문서의 count 필드, 즉 $count에 직접 액세스할 수 있습니다.

결과 문서가 기존 문서를 대체합니다.

병합 작업 후 monthlyCommentTotals 컬렉션의 문서를 보려면 다음 작업을 실행하세요.

db.monthlyCommentTotals.find()

[ { _id: '1970-01', count: 71 } ]

변수를 사용하여 병합 사용자 지정

whenMatched 필드에 $merge 단계의 변수를 사용할 수 있습니다. 변수를 사용하려면 먼저 변수를 정의해야 합니다.

다음 중 하나 또는 둘 모두에서 변수를 정의합니다:

• $merge 단계 let

• aggregate 명령 let (MongoDB 5.0부터 시작)

때매치에서변수를 사용하려면:

변수 이름과 함께 이중 달러 기호 ($$) 접두사를 $$<variable_name> 형식으로 지정합니다. 예시: $$year. 변수가 문서로 설정된 경우 $$<variable_name>.<field> 형식으로 문서 필드를 포함할 수도 있습니다. 예시: $$year.month.

아래 탭은 병합 단계, 집계 명령 또는 둘 다에서 변수가 정의될 때의 동작을 보여줍니다.

db.movies.aggregate( [
   { $match: { title: "The Godfather" } },
   { $limit: 1 },
   { $project: { title: 1 } },
   { $merge: { into: "movieDetails", whenNotMatched: "insert" } }
] )
db.runCommand( {
   aggregate: db.movieDetails.getName(),
   pipeline: [ {
      $merge: {
         into: db.movieDetails.getName(),
         let : { year: "2023" },
         whenMatched: [ {
            $addFields: { "addedYear": "$$year" }
         } ]
      }
   } ],
   cursor: {}
} )
db.movieDetails.find()

[ { _id: ..., title: 'The Godfather', addedYear: '2023' } ]

db.movies.aggregate( [
   { $match: { title: "The Godfather" } },
   { $limit: 1 },
   { $project: { title: 1 } },
   { $merge: { into: "movieDetails", whenNotMatched: "insert" } }
] )
db.runCommand( {
   aggregate: db.movieDetails.getName(),
   pipeline: [ {
      $merge: {
         into: db.movieDetails.getName(),
         whenMatched: [ {
            $addFields: { "addedYear": "$$year" }
         } ]
      }
   } ],
   cursor: {},
   let : { year: "2023" }
} )
db.movieDetails.find()

[ { _id: ..., title: 'The Godfather', addedYear: '2023' } ]

db.movies.aggregate( [
   { $match: { title: "The Godfather" } },
   { $limit: 1 },
   { $project: { title: 1 } },
   { $merge: { into: "movieDetails", whenNotMatched: "insert" } }
] )
db.runCommand( {
   aggregate: db.movieDetails.getName(),
   pipeline: [ {
      $merge: {
         into: db.movieDetails.getName(),
         let : { year: "2023" },
         whenMatched: [ {
            $addFields: { "addedYear": "$$year" }
         } ]
      }
   } ],
   cursor: {},
   let : { year: "2019" }
} )
db.movieDetails.find()

[ { _id: ..., title: 'The Godfather', addedYear: '2023' } ]