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複数フィールドによるmongodbグループ値

たとえば、次のドキュメントがあります。

{
  "addr": "address1",
  "book": "book1"
},
{
  "addr": "address2",
  "book": "book1"
},
{
  "addr": "address1",
  "book": "book5"
},
{
  "addr": "address3",
  "book": "book9"
},
{
  "addr": "address2",
  "book": "book5"
},
{
  "addr": "address2",
  "book": "book1"
},
{
  "addr": "address1",
  "book": "book1"
},
{
  "addr": "address15",
  "book": "book1"
},
{
  "addr": "address9",
  "book": "book99"
},
{
  "addr": "address90",
  "book": "book33"
},
{
  "addr": "address4",
  "book": "book3"
},
{
  "addr": "address5",
  "book": "book1"
},
{
  "addr": "address77",
  "book": "book11"
},
{
  "addr": "address1",
  "book": "book1"
}

等々。


どのようにしてリクエストを行うことができますか。アドレスごとに上位Nのアドレスと上位Mの書籍を記述しますか？

期待される結果の例：

address1 | book_1：5
| book_2：10
| book_3：50
|合計：65
______________________
address2 | book_1：10
| book_2：10
| ...
| book_M：10
|合計：M * 10
...
______________________
addressN | book_1：20
| book_2：20
| ...
| book_M：20
|合計：M * 20

mongodbaggregation-framework
74
fervid

TLDRサマリー

最新のMongoDBリリースでは、基本的な集計結果から $slice だけでこれをブルートフォースできます。 「大きな」結果の場合は、各グループに対して代わりに並列クエリを実行するか（デモリストが回答の最後にあります）、または SERVER-9377 が解決するまで待機します配列への$Pushへのアイテムの数。

db.books.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": {
            "addr": "$addr",
            "book": "$book"
        },
        "bookCount": { "$sum": 1 }
    }},
    { "$group": {
        "_id": "$_id.addr",
        "books": { 
            "$Push": { 
                "book": "$_id.book",
                "count": "$bookCount"
            },
        },
        "count": { "$sum": "$bookCount" }
    }},
    { "$sort": { "count": -1 } },
    { "$limit": 2 },
    { "$project": {
        "books": { "$slice": [ "$books", 2 ] },
        "count": 1
    }}
])

MongoDB 3.6プレビュー

まだ SERVER-9377 を解決していませんが、このリリースでは $lookup は、"pipeline"および"localFields"オプションの代わりに"foreignFields"式を引数として取る新しい「非相関」オプションを許可します。これにより、別のパイプライン式との「自己結合」が可能になり、「top-n」の結果を返すために $limit を適用できます。

db.books.aggregate([
  { "$group": {
    "_id": "$addr",
    "count": { "$sum": 1 }
  }},
  { "$sort": { "count": -1 } },
  { "$limit": 2 },
  { "$lookup": {
    "from": "books",
    "let": {
      "addr": "$_id"
    },
    "pipeline": [
      { "$match": { 
        "$expr": { "$eq": [ "$addr", "$$addr"] }
      }},
      { "$group": {
        "_id": "$book",
        "count": { "$sum": 1 }
      }},
      { "$sort": { "count": -1  } },
      { "$limit": 2 }
    ],
    "as": "books"
  }}
])

ここでのその他の追加は、もちろん、 $expr を使用して$matchを介して変数を補間する機能で、「結合」で一致するアイテムを選択しますが、一般的な前提は「パイプライン内のパイプライン」です親からの一致によってコンテンツをフィルタリングできます。これらは両方とも「パイプライン」なので、 $limit それぞれの結果を別々にできます。

これは、並列クエリを実行するための次善のオプションであり、実際には $match が許可され、「サブパイプライン」処理でインデックスを使用できる場合に適しています。参照されている問題が要求するように、「$Pushへの制限」を使用していないので、実際にはより適切に機能するものを提供します。

オリジナルコンテンツ

あなたは一番上の「N」問題につまずいたようです。ある意味では、問題は簡単に解決できますが、要求する厳密な制限はありません。

db.books.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": {
            "addr": "$addr",
            "book": "$book"
        },
        "bookCount": { "$sum": 1 }
    }},
    { "$group": {
        "_id": "$_id.addr",
        "books": { 
            "$Push": { 
                "book": "$_id.book",
                "count": "$bookCount"
            },
        },
        "count": { "$sum": "$bookCount" }
    }},
    { "$sort": { "count": -1 } },
    { "$limit": 2 }
])

これで、次のような結果が得られます。

{
    "result" : [
            {
                    "_id" : "address1",
                    "books" : [
                            {
                                    "book" : "book4",
                                    "count" : 1
                            },
                            {
                                    "book" : "book5",
                                    "count" : 1
                            },
                            {
                                    "book" : "book1",
                                    "count" : 3
                            }
                    ],
                    "count" : 5
            },
            {
                    "_id" : "address2",
                    "books" : [
                            {
                                    "book" : "book5",
                                    "count" : 1
                            },
                            {
                                    "book" : "book1",
                                    "count" : 2
                            }
                    ],
                    "count" : 3
            }
    ],
    "ok" : 1
}

したがって、これはあなたが求めているものとは異なりますが、アドレス値の上位の結果を取得しますが、基礎となる「書籍」の選択は必要な結果だけに限定されません。

これは非常に困難であることが判明しましたが、一致させる必要のあるアイテムの数が増えるだけで複雑さは増す可能性があります。シンプルにするために、これを最大で2マッチに保つことができます。

db.books.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": {
            "addr": "$addr",
            "book": "$book"
        },
        "bookCount": { "$sum": 1 }
    }},
    { "$group": {
        "_id": "$_id.addr",
        "books": { 
            "$Push": { 
                "book": "$_id.book",
                "count": "$bookCount"
            },
        },
        "count": { "$sum": "$bookCount" }
    }},
    { "$sort": { "count": -1 } },
    { "$limit": 2 },
    { "$unwind": "$books" },
    { "$sort": { "count": 1, "books.count": -1 } },
    { "$group": {
        "_id": "$_id",
        "books": { "$Push": "$books" },
        "count": { "$first": "$count" }
    }},
    { "$project": {
        "_id": {
            "_id": "$_id",
            "books": "$books",
            "count": "$count"
        },
        "newBooks": "$books"
    }},
    { "$unwind": "$newBooks" },
    { "$group": {
      "_id": "$_id",
      "num1": { "$first": "$newBooks" }
    }},
    { "$project": {
        "_id": "$_id",
        "newBooks": "$_id.books",
        "num1": 1
    }},
    { "$unwind": "$newBooks" },
    { "$project": {
        "_id": "$_id",
        "num1": 1,
        "newBooks": 1,
        "seen": { "$eq": [
            "$num1",
            "$newBooks"
        ]}
    }},
    { "$match": { "seen": false } },
    { "$group":{
        "_id": "$_id._id",
        "num1": { "$first": "$num1" },
        "num2": { "$first": "$newBooks" },
        "count": { "$first": "$_id.count" }
    }},
    { "$project": {
        "num1": 1,
        "num2": 1,
        "count": 1,
        "type": { "$cond": [ 1, [true,false],0 ] }
    }},
    { "$unwind": "$type" },
    { "$project": {
        "books": { "$cond": [
            "$type",
            "$num1",
            "$num2"
        ]},
        "count": 1
    }},
    { "$group": {
        "_id": "$_id",
        "count": { "$first": "$count" },
        "books": { "$Push": "$books" }
    }},
    { "$sort": { "count": -1 } }
])

したがって、実際には、上位2つの「住所」エントリから上位2つの「書籍」が得られます。

しかし、私のお金のために、最初のフォームのままにして、最初の「N」要素を取るために返される配列の要素を単に「スライス」します。

デモンストレーションコード

デモンストレーションコードは、v8.xおよびv10.xリリースのNodeJSの現在のLTSバージョンでの使用に適しています。これは主にasync/await構文のためのものですが、一般的なフローにはそのような制限があり、プレーンプロミスまたはプレーンコールバック実装にほとんど変更を加えずに適応するものは何もありません。

index.js

const { MongoClient } = require('mongodb');
const fs = require('mz/fs');

const uri = 'mongodb://localhost:27017';

const log = data => console.log(JSON.stringify(data, undefined, 2));

(async function() {

  try {
    const client = await MongoClient.connect(uri);

    const db = client.db('bookDemo');
    const books = db.collection('books');

    let { version } = await db.command({ buildInfo: 1 });
    version = parseFloat(version.match(new RegExp(/(?:(?!-).)*/))[0]);

    // Clear and load books
    await books.deleteMany({});

    await books.insertMany(
      (await fs.readFile('books.json'))
        .toString()
        .replace(/\n$/,"")
        .split("\n")
        .map(JSON.parse)
    );

    if ( version >= 3.6 ) {

    // Non-correlated pipeline with limits
      let result = await books.aggregate([
        { "$group": {
          "_id": "$addr",
          "count": { "$sum": 1 }
        }},
        { "$sort": { "count": -1 } },
        { "$limit": 2 },
        { "$lookup": {
          "from": "books",
          "as": "books",
          "let": { "addr": "$_id" },
          "pipeline": [
            { "$match": {
              "$expr": { "$eq": [ "$addr", "$$addr" ] }
            }},
            { "$group": {
              "_id": "$book",
              "count": { "$sum": 1 },
            }},
            { "$sort": { "count": -1 } },
            { "$limit": 2 }
          ]
        }}
      ]).toArray();

      log({ result });
    }

    // Serial result procesing with parallel fetch

    // First get top addr items
    let topaddr = await books.aggregate([
      { "$group": {
        "_id": "$addr",
        "count": { "$sum": 1 }
      }},
      { "$sort": { "count": -1 } },
      { "$limit": 2 }
    ]).toArray();

    // Run parallel top books for each addr
    let topbooks = await Promise.all(
      topaddr.map(({ _id: addr }) =>
        books.aggregate([
          { "$match": { addr } },
          { "$group": {
            "_id": "$book",
            "count": { "$sum": 1 }
          }},
          { "$sort": { "count": -1 } },
          { "$limit": 2 }
        ]).toArray()
      )
    );

    // Merge output
    topaddr = topaddr.map((d,i) => ({ ...d, books: topbooks[i] }));
    log({ topaddr });

    client.close();

  } catch(e) {
    console.error(e)
  } finally {
    process.exit()
  }

})()

books.json

{ "addr": "address1",  "book": "book1"  }
{ "addr": "address2",  "book": "book1"  }
{ "addr": "address1",  "book": "book5"  }
{ "addr": "address3",  "book": "book9"  }
{ "addr": "address2",  "book": "book5"  }
{ "addr": "address2",  "book": "book1"  }
{ "addr": "address1",  "book": "book1"  }
{ "addr": "address15", "book": "book1"  }
{ "addr": "address9",  "book": "book99" }
{ "addr": "address90", "book": "book33" }
{ "addr": "address4",  "book": "book3"  }
{ "addr": "address5",  "book": "book1"  }
{ "addr": "address77", "book": "book11" }
{ "addr": "address1",  "book": "book1"  }
156
Neil Lunn

以下のような集計関数を使用します。

[
{$group: {_id : {book : '$book',address:'$addr'}, total:{$sum :1}}},
{$project : {book : '$_id.book', address : '$_id.address', total : '$total', _id : 0}}
]

次のような結果が得られます：

        {
            "total" : 1,
            "book" : "book33",
            "address" : "address90"
        }, 
        {
            "total" : 1,
            "book" : "book5",
            "address" : "address1"
        }, 
        {
            "total" : 1,
            "book" : "book99",
            "address" : "address9"
        }, 
        {
            "total" : 1,
            "book" : "book1",
            "address" : "address5"
        }, 
        {
            "total" : 1,
            "book" : "book5",
            "address" : "address2"
        }, 
        {
            "total" : 1,
            "book" : "book3",
            "address" : "address4"
        }, 
        {
            "total" : 1,
            "book" : "book11",
            "address" : "address77"
        }, 
        {
            "total" : 1,
            "book" : "book9",
            "address" : "address3"
        }, 
        {
            "total" : 1,
            "book" : "book1",
            "address" : "address15"
        }, 
        {
            "total" : 2,
            "book" : "book1",
            "address" : "address2"
        }, 
        {
            "total" : 3,
            "book" : "book1",
            "address" : "address1"
        }

期待どおりの結果形式が得られなかったので、必要に応じて自由に変更してください。

34
Sikorski

以下のクエリは、目的の応答で指定されたものとまったく同じ結果を提供します。

db.books.aggregate([
    {
        $group: {
            _id: { addresses: "$addr", books: "$book" },
            num: { $sum :1 }
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: "$_id.addresses",
            bookCounts: { $Push: { bookName: "$_id.books",count: "$num" } }
        }
    },
    {
        $project: {
            _id: 1,
            bookCounts:1,
            "totalBookAtAddress": {
                "$sum": "$bookCounts.count"
            }
        }
    }

])

応答は次のようになります。

/* 1 */
{
    "_id" : "address4",
    "bookCounts" : [
        {
            "bookName" : "book3",
            "count" : 1
        }
    ],
    "totalBookAtAddress" : 1
},

/* 2 */
{
    "_id" : "address90",
    "bookCounts" : [
        {
            "bookName" : "book33",
            "count" : 1
        }
    ],
    "totalBookAtAddress" : 1
},

/* 3 */
{
    "_id" : "address15",
    "bookCounts" : [
        {
            "bookName" : "book1",
            "count" : 1
        }
    ],
    "totalBookAtAddress" : 1
},

/* 4 */
{
    "_id" : "address3",
    "bookCounts" : [
        {
            "bookName" : "book9",
            "count" : 1
        }
    ],
    "totalBookAtAddress" : 1
},

/* 5 */
{
    "_id" : "address5",
    "bookCounts" : [
        {
            "bookName" : "book1",
            "count" : 1
        }
    ],
    "totalBookAtAddress" : 1
},

/* 6 */
{
    "_id" : "address1",
    "bookCounts" : [
        {
            "bookName" : "book1",
            "count" : 3
        },
        {
            "bookName" : "book5",
            "count" : 1
        }
    ],
    "totalBookAtAddress" : 4
},

/* 7 */
{
    "_id" : "address2",
    "bookCounts" : [
        {
            "bookName" : "book1",
            "count" : 2
        },
        {
            "bookName" : "book5",
            "count" : 1
        }
    ],
    "totalBookAtAddress" : 3
},

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Jitendra