애그리게이션을 통한 데이터 변환

집계 및 찾기 연산 비교

다음 표에는 찾기 작업으로 수행할 수 있는 다양한 작업과 집계 작업으로 수행할 수 있는 작업이 나와 있습니다. 집계 프레임워크 데이터를 변환하고 조작할 수 있는 확장된 기능을 제공합니다.

제한 사항

집계 작업을 수행할 때 다음 제한 사항을 고려합니다.

• 반환된 문서는 BSON 문서 크기 제한 인 16 메가바이트를 위반할 수 없습니다.

• 파이프라인 단계의 메모리 제한은 기본값 으로 100 메가바이트입니다. true 값을 allowDiskUse() 메서드에 전달하고 메서드를 aggregate()에 연결하여 이 제한을 초과할 수 있습니다.

• $graphLookup 연산자 메가바이트의 엄격한 메모리 제한이 있으며 메서드에 100 전달된 값을 allowDiskUse() 무시합니다.

문서 필터링, 그룹화 및 개수

이 코드 예시 뉴욕의 각 자치구에 있는 베이커리 수의 개수를 생성합니다. 이를 위해 aggregate() 메서드를 호출하고 집계 파이프라인 단계 목록으로 전달합니다. 이 코드는 다음 Aggregates 헬퍼 메서드를 사용하여 이러한 단계를 빌드합니다.

• filter(): $match 단계를 빌드하여 값이 인 문서를 필터하다 .cuisine "Bakery"

• group():$ 그룹 단계를 빌드하여 일치하는 문서를 필드 borough 별로 그룹 각 고유 값에 대한 문서 수를 누적합니다.

val pipeline = Seq(Aggregates.filter(Filters.equal("cuisine", "Bakery")),
                   Aggregates.group("$borough", Accumulators.sum("count", 1))
)
collection.aggregate(pipeline)
          .subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
                    (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"_id": "Brooklyn", "count": 173}
{"_id": "Queens", "count": 204}
{"_id": "Bronx", "count": 71}
{"_id": "Staten Island", "count": 20}
{"_id": "Missing", "count": 2}
{"_id": "Manhattan", "count": 221}

애그리게이션 설명

MongoDB 작업을 실행하는 방법에 대한 정보를 보려면 MongoDB 쿼리 플래너에게 설명을 지시하면 됩니다. MongoDB 작업을 설명할 때 실행 계획과 성능 통계를 반환합니다. 실행 계획은 MongoDB 작업을 완료할 수 있는 잠재적인 방법입니다. MongoDB 작업을 설명하도록 지시하면 기본값 으로 MongoDB 실행한 계획과 거부된 실행 계획을 모두 반환합니다.

집계 작업을 설명하려면 explain() 메서드를 aggregate() 메서드에 연결합니다. 메서드가 반환하는 정보의 유형과 양을 수정하는 explain()에 상세도 수준을 전달할 수 있습니다. 상세도에 대한 자세한 내용은 MongoDB Server 매뉴얼의 상세도 모드를 참조하세요.

다음 예시 앞의 필터, 그룹 및 문서 계산 예시 의 집계 작업을 설명하도록 MongoDB 에 지시합니다. 이 코드는 ExplainVerbosity.EXECUTION_STATS 의 상세도 값을 explain() 메서드에 전달하며, 이 메서드는 성공적인 계획의 실행을 설명하는 통계를 반환하도록 메서드를 구성합니다.

val pipelineToExplain = Seq(Aggregates.filter(Filters.equal("cuisine", "Bakery")),
                   Aggregates.group("$borough", Accumulators.sum("count", 1))
)
collection.aggregate(pipelineToExplain)
          .explain(ExplainVerbosity.EXECUTION_STATS)
          .subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
                    (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"explainVersion": "2", "queryPlanner": {"namespace": "sample_restaurants.restaurants",
"indexFilterSet": false, "parsedQuery": {"cuisine": {"$eq": "Bakery"}}, "queryHash": "865F14C3",
"planCacheKey": "0FC225DA", "optimizedPipeline": true, "maxIndexedOrSolutionsReached": false,
"maxIndexedAndSolutionsReached": false, "maxScansToExplodeReached": false, "winningPlan":
{"queryPlan": {"stage": "GROUP", "planNodeId": 3, "inputStage": {"stage": "COLLSCAN",
"planNodeId": 1, "filter": {"cuisine": {"$eq": "Bakery"}}, "direction": "forward"}},
...}

연산자 도우미 메서드 검색

스칼라 운전자 다음 연산자에 대한 헬퍼 메서드를 제공합니다.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "title": {
        "analyzer": "lucene.keyword",
        "type": "string"
      },
      "genres": {
        "normalizer": "lowercase",
        "type": "token"
      }
    }
  }
}

val searchStage = Aggregates.search(
  SearchOperator.compound()
    .must(
      Iterable(
        SearchOperator.in(fieldPath("genres"), List("Comedy")),
        SearchOperator.phrase(fieldPath("fullplot"), "new york"),
        SearchOperator.numberRange(fieldPath("year")).gtLt(1950, 2000),
        SearchOperator.wildcard("Love *", fieldPath("title")),
      ).asJava
    )
)
val projectStage = Aggregates.project(
  Projections.include("title", "year", "genres"))
val aggregatePipelineStages = Seq(searchStage, projectStage)
collection.aggregate(aggregatePipelineStages)
  .subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
    (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"_id": ..., "genres": ["Comedy", "Romance"], "title": "Love at First Bite", "year": 1979}
{"_id": ..., "genres": ["Comedy", "Drama"], "title": "Love Affair", "year": 1994}

MongoDB Server 매뉴얼

이 가이드 에서 설명하는 주제에 대해 학습 보려면 MongoDB Server 매뉴얼의 다음 페이지를 참조하세요.

• 표현식 연산자의 전체 목록을 보려면 애그리게이션 연산자를 참조하세요.

• 집계 파이프라인 을 어셈블하는 방법과 예제를 학습 집계 파이프라인을 참조하세요.

• 파이프라인 단계 생성에 대해 자세히 알아보려면 애그리게이션 단계를 참조하세요.

• MongoDB 작업에 대해 자세히 알아보려면 출력 설명 및 쿼리 계획을 참조하세요.

API 문서

이 가이드에서 사용되는 메서드 또는 유형에 대해 자세히 알아보려면 다음 API 문서를 참조하세요.

• 집계()

• 집계

• explain()