MongoDBの$ matchで集計演算子（たとえば、$ yearまたは$ dayOfMonth）を使用するにはどうすればよいですか？
Created_date属性を持つドキュメントでいっぱいのコレクションがあります。これらのドキュメントを集約パイプラインを介して送信し、何らかの作業を行いたいと思います。理想的には、他の作業を行う前に$ matchを使用してそれらをフィルター処理して、インデックスを活用できるようにしますが、新しい$ year/$ month/$ dayOfMonth演算子を使用する方法がわかりません$ match式。
$ project操作で演算子を使用する方法について浮かぶいくつかの例がありますが、パイプラインの最初のステップとして$ projectを配置すると、インデックスへのアクセスが失われることを心配しています（MongoDBドキュメントはインデックスを利用するには、最初の式が$ matchでなければなりません）。
サンプルデータ：
{
post_body: 'This is the body of test post 1',
created_date: ISODate('2012-09-29T05:23:41Z')
comments: 48
}
{
post_body: 'This is the body of test post 2',
created_date: ISODate('2012-09-24T12:34:13Z')
comments: 10
}
{
post_body: 'This is the body of test post 3',
created_date: ISODate('2012-08-16T12:34:13Z')
comments: 10
}
これを9月に行われたすべての投稿の合計コメントを取得するために、集約パイプラインを介して実行したいです。
{
aggregate: 'posts',
pipeline: [
{$match:
/*Can I use the $year/$month operators here to match Sept 2012?
$year:created_date : 2012,
$month:created_date : 9
*/
/*or does this have to be
created_date :
{$gte:{$date:'2012-09-01T04:00:00Z'},
$lt: {$date:'2012-10-01T04:00:00Z'} }
*/
},
{$group:
{_id: '0',
totalComments:{$sum:'$comments'}
}
}
]
}
これは機能しますが、マッチはより複雑なクエリのインデックスへのアクセスを失います：
{
aggregate: 'posts',
pipeline: [
{$project:
{
month : {$month:'$created_date'},
year : {$year:'$created_date'}
}
},
{$match:
{
month:9,
year: 2012
}
},
{$group:
{_id: '0',
totalComments:{$sum:'$comments'}
}
}
]
}
既に見つけたように、ドキュメントにないフィールドでは$ matchできません（findが機能するのとまったく同じように機能します）。最初に$ projectを使用すると、インデックスを使用する機能が失われます。
代わりにできることは、次のように努力を組み合わせることです。
{
aggregate: 'posts',
pipeline: [
{$match: {
created_date :
{$gte:{$date:'2012-09-01T04:00:00Z'},
$lt: {date:'2012-10-01T04:00:00Z'}
}}
}
},
{$group:
{_id: '0',
totalComments:{$sum:'$comments'}
}
}
]
}
上記は、9月の集計のみを提供します。複数月にわたって集計する場合は、たとえば次のことができます。
{
aggregate: 'posts',
pipeline: [
{$match: {
created_date :
{ $gte:'2012-07-01T04:00:00Z',
$lt: '2012-10-01T04:00:00Z'
}
},
{$project: {
comments: 1,
new_created: {
"yr" : {"$year" : "$created_date"},
"mo" : {"$month" : "$created_date"}
}
}
},
{$group:
{_id: "$new_created",
totalComments:{$sum:'$comments'}
}
}
]
}
次のように戻ります。
{
"result" : [
{
"_id" : {
"yr" : 2012,
"mo" : 7
},
"totalComments" : 5
},
{
"_id" : {
"yr" : 2012,
"mo" : 8
},
"totalComments" : 19
},
{
"_id" : {
"yr" : 2012,
"mo" : 9
},
"totalComments" : 21
}
],
"ok" : 1
}
すでに馴染みのある操作を含むパイプラインの構築を見てみましょう。そこで、次の段階を見ていきます。
match-これはfindと同様のフィルタリング段階です。projectsortskiplimit
この機能がMongoDBクエリ言語で既に提供されているため、これらのステージが必要な理由を自問するかもしれません。理由は、これらのステージが、集約フレームワーク。以下のクエリは、単にfindと同じです：
_
db.companies.aggregate([{
$match: {
founded_year: 2004
}
}, ])
_
この集約パイプラインのプロジェクトステージを紹介しましょう。
_
db.companies.aggregate([{
$match: {
founded_year: 2004
}
}, {
$project: {
_id: 0,
name: 1,
founded_year: 1
}
}])
_
aggregateメソッドを使用して、集計フレームワークを実装します。集約パイプラインは単なるドキュメントの配列です。各ドキュメントには、特定のステージオペレータを規定する必要があります。したがって、上記のケースでは、twoステージの集約パイプラインがあります。 _$match_ステージは、ドキュメントを一度に1つずつ_$project_ステージに渡します。
limitステージに拡張しましょう：
_
db.companies.aggregate([{
$match: {
founded_year: 2004
}
}, {
$limit: 5
}, {
$project: {
_id: 0,
name: 1
}
}])
_
これは、フィールドを投影する前にmatchingドキュメントと5の制限を取得します。そのため、投影は5ドキュメントでのみ機能します。このようなことをする場合、次のように仮定します。
_
db.companies.aggregate([{
$match: {
founded_year: 2004
}
}, {
$project: {
_id: 0,
name: 1
}
}, {
$limit: 5
}])
_
これはmatchingドキュメントを取得し、それらの多数のドキュメントを投影し、最終的に5に制限します。そのため、プロジェクションは多数のドキュメントで機能し、最終的に5に制限されます。これは、次の段階に渡されるために必要なレッスンを提供しますドキュメントを絶対に必要なものに制限するそれでは、sortステージを見てみましょう。
_
db.companies.aggregate([{
$match: {
founded_year: 2004
}
}, {
$sort: {
name: 1
}
}, {
$limit: 5
}, {
$project: {
_id: 0,
name: 1
}
}])
_
これはすべてのドキュメントを名前でソートし、それらのうち5のみを与えます。このようなことをする場合、次のように仮定します。
_
db.companies.aggregate([{
$match: {
founded_year: 2004
}
}, {
$limit: 5
}, {
$sort: {
name: 1
}
}, {
$project: {
_id: 0,
name: 1
}
}])
_
これは最初に5ドキュメントを取得し、それらをソートします。 skipステージを追加しましょう：
_
db.companies.aggregate([{
$match: {
founded_year: 2004
}
}, {
$sort: {
name: 1
}
}, {
$skip: 10
}, {
$limit: 5
}, {
$project: {
_id: 0,
name: 1
}
}, ])
_
これはallドキュメントをソートし、最初の1ドキュメントをスキップして私たちに戻ります。パイプラインのできるだけ早い段階で_$match_ステージを含めるようにしてください。 _$match_ステージを使用してドキュメントをフィルターするには、find()の場合と同じ構文を使用して、クエリドキュメント（フィルター）を作成します。
これを試して;
db.createCollection("so");
db.so.remove();
db.so.insert([
{
post_body: 'This is the body of test post 1',
created_date: ISODate('2012-09-29T05:23:41Z'),
comments: 48
},
{
post_body: 'This is the body of test post 2',
created_date: ISODate('2012-09-24T12:34:13Z'),
comments: 10
},
{
post_body: 'This is the body of test post 3',
created_date: ISODate('2012-08-16T12:34:13Z'),
comments: 10
}
]);
//db.so.find();
db.so.ensureIndex({"created_date":1});
db.runCommand({
aggregate:"so",
pipeline:[
{
$match: { // filter only those posts in september
created_date: { $gte: ISODate('2012-09-01'), $lt: ISODate('2012-10-01') }
}
},
{
$group: {
_id: null, // no shared key
comments: { $sum: "$comments" } // total comments for all the posts in the pipeline
}
},
]
//,explain:true
});
結果は次のとおりです。
{ "result" : [ { "_id" : null, "comments" : 58 } ], "ok" : 1 }
したがって、前の例を修正してこれを行うこともできますが、パイプラインで月と年を使って何か他のことをする予定がない限り、なぜそうするのかはわかりません。
{
aggregate: 'posts',
pipeline: [
{$match: { created_date: { $gte: ISODate('2012-09-01'), $lt: ISODate('2012-10-01') } } },
{$project:
{
month : {$month:'$created_date'},
year : {$year:'$created_date'}
}
},
{$match:
{
month:9,
year: 2012
}
},
{$group:
{_id: '0',
totalComments:{$sum:'$comments'}
}
}
]
}