$bucketAuto

Nuovo dalla versione 8.0.2.

La fase di $bucketAuto aggregazione in Amazon DocumentDB raggruppa automaticamente i documenti di input in un numero specificato di bucket in base a un'espressione specificata. A differenza $bucket di quanto avviene quando si definiscono esplicitamente i limiti dei bucket, i limiti $bucketAuto vengono determinati automaticamente in modo che i documenti siano distribuiti nel modo più uniforme possibile sul numero di bucket richiesto. Ciò può essere utile quando si desidera classificare i dati in un numero fisso di gruppi senza conoscere in anticipo la distribuzione dei valori.

Parametri

• groupBy(obbligatorio): l'espressione che specifica il valore in base al quale raggruppare.

• buckets(obbligatorio): un numero intero positivo che specifica il numero di bucket in cui sono raggruppati i documenti. A seconda dei documenti di input e dell'groupByespressione, il numero effettivo di bucket può essere inferiore al numero specificato.

• output(opzionale): un oggetto che specifica le informazioni da emettere per ogni bucket. È possibile utilizzare operatori di accumulo come$sum, $avg$min, e $max per calcolare le aggregazioni per ogni bucket. Se omesso, ogni bucket genera un campo per impostazione predefinita. count

• granularity(opzionale): una stringa che specifica la serie numerica preferita da utilizzare per i limiti del bucket. Questo aggancia i limiti calcolati a una progressione numerica standard. Questo parametro è disponibile solo se tutti i groupBy valori sono numerici e nessuno lo è. NaN I valori validi sono: R5R10,R20,R40,R80,1-2-5,E6,E12,E24,,E48, E96E192, ePOWERSOF2.

Output

Ogni bucket viene restituito come documento separato che contiene un _id oggetto che descrive i limiti del bucket:

• _id.min: Il limite inferiore incluso del bucket.

• _id.max: Il limite superiore del secchio. Questo limite è esclusivo per ogni bucket tranne l'ultimo bucket della serie, dove è incluso.

Esempio (MongoDB Shell)

L'esempio seguente dimostra come utilizzare la $bucketAuto fase per raggruppare i dati di vendita in bucket in base al prezzo.

Crea documenti di esempio

db.sales.insertMany([
  { item: "abc", price: 10, quantity: 2, date: new Date("2020-09-01") },
  { item: "def", price: 20, quantity: 1, date: new Date("2020-10-01") },
  { item: "ghi", price: 5, quantity: 3, date: new Date("2020-11-01") },
  { item: "jkl", price: 15, quantity: 2, date: new Date("2020-12-01") },
  { item: "mno", price: 25, quantity: 1, date: new Date("2021-01-01") }
]);

Esempio di interrogazione

Il comando seguente raggruppa i documenti di esempio in tre fasce in base al prezzo:

db.sales.aggregate([
  {
    $bucketAuto: {
      groupBy: "$price",
      buckets: 3,
      output: {
        "count": { $sum: 1 },
        "totalQuantity": { $sum: "$quantity" }
      }
    }
  }
])

Output

Questo comando restituisce il seguente output:

[
  { _id: { min: 5, max: 15 }, count: 2, totalQuantity: 5 },
  { _id: { min: 15, max: 25 }, count: 2, totalQuantity: 3 },
  { _id: { min: 25, max: 25 }, count: 1, totalQuantity: 1 }
]

Esempio di interrogazione con granularità

L'esempio seguente aggiunge l'granularityopzione per agganciare i limiti del bucket calcolati a potenze di 2.

db.sales.aggregate([
  {
    $bucketAuto: {
      groupBy: "$price",
      buckets: 2,
      granularity: "POWERSOF2",
      output: {
        "count": { $sum: 1 },
        "totalQuantity": { $sum: "$quantity" }
      }
    }
  }
])

Output

Questo comando restituisce il seguente output:

[
  { _id: { min: 4, max: 16 }, count: 3, totalQuantity: 7 },
  { _id: { min: 16, max: 32 }, count: 2, totalQuantity: 2 }
]

Esempi di codice

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del $bucketAuto comando, scegliete la scheda corrispondente alla lingua che desiderate utilizzare:

Node.js

const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  const db = client.db('test');
  const sales = db.collection('sales');

  const result = await sales.aggregate([
    {
      $bucketAuto: {
        groupBy: "$price",
        buckets: 3,
        output: {
          "count": { $sum: 1 },
          "totalQuantity": { $sum: "$quantity" }
        }
      }
    }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  client.close();
}

example();

Python

from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    db = client['test']
    sales = db['sales']

    result = list(sales.aggregate([
        {
            '$bucketAuto': {
                'groupBy': '$price',
                'buckets': 3,
                'output': {
                    'count': {'$sum': 1},
                    'totalQuantity': {'$sum': '$quantity'}
                }
            }
        }
    ]))

    print(result)
    client.close()

example()