$minN

Nuovo dalla versione 8.0.1.

L'$minNoperatore in Amazon DocumentDB restituisce gli N valori più piccoli. Se utilizzato come accumulatore in una $group fase, restituisce un array di N valori minimi in ciascun gruppo. Se utilizzato come operatore di espressione di matrice, restituisce gli N elementi minimi di un array.

Parametri

• input: Un'espressione che si risolve nella matrice o nel campo da cui restituire i valori minimin.

• n: Un'espressione che si risolve in un numero intero positivo che specifica quanti valori minimi restituire.

Comportamento

Comportamento dell'operatore di espressione di matrice

• Non è possibile specificare un valore n inferiore a1.

• $minNfiltra i null valori trovati nell'inputarray.

• Se il valore specificato n è maggiore o uguale al numero di elementi nell'inputarray, $minN restituisce tutti gli elementi dell'inputarray.

• Se si input risolve in un valore non di matrice, l'operazione di aggregazione ha un errore.

• Se input contiene sia elementi numerici che stringhe, gli elementi numerici vengono ordinati prima degli elementi stringa in base all'ordine di confronto BSON.

Comportamento dell'accumulatore

• Se usato come accumulatore, n deve essere un'espressione integrale positiva che è costante o dipende dal _id valore di. $group

• $minNfiltra i valori nulli e mancanti.

• Se il gruppo contiene meno di n elementi, $minN restituisce tutti gli elementi del gruppo.

• $minNconfronta i dati di input seguendo l'ordine di confronto BSON per determinare il tipo di output appropriato. Quando i dati di input contengono più tipi di dati, il tipo di $minN output è il più basso nell'ordine di confronto.

Ordinamento degli output

$minNrestituisce i valori senza un ordinamento particolare. Se è necessario garantire un particolare ordinamento, utilizza $bottomN invece o racchiudi il risultato con. $sortArray

Esempio (MongoDB Shell)

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'$minNaccumulatore per recuperare i due punteggi più bassi per ogni materia.

Crea documenti di esempio

db.scores.insertMany([
  { subject: "math", score: 85 },
  { subject: "math", score: 72 },
  { subject: "math", score: 93 },
  { subject: "math", score: 68 },
  { subject: "science", score: 90 },
  { subject: "science", score: 78 },
  { subject: "science", score: 65 },
  { subject: "science", score: 88 }
]);

Esempio di interrogazione

db.scores.aggregate([
  { $group: { _id: "$subject", lowestTwo: { $minN: { input: "$score", n: 2 } } } }
]);

Output

[
  { "_id": "math", "lowestTwo": [72, 68] },
  { "_id": "science", "lowestTwo": [78, 65] }
]

Esempio di utilizzo delle espressioni (MongoDB Shell)

L'$minNoperatore può essere utilizzato anche come espressione all'interno di uno $project stage per restituire gli N elementi più piccoli da un campo di matrice.

Crea documenti di esempio

db.readings.insertMany([
  { _id: 1, sensor: "A", values: [45, 12, 78, 3, 56] },
  { _id: 2, sensor: "B", values: [90, 23, 67, 11, 44] }
]);

Esempio di interrogazione

db.readings.aggregate([
  { $project: {
      lowestThree: { $minN: { input: "$values", n: 3 } }
    }}
]);

Output

[
  { "_id": 1, "lowestThree": [45, 12, 3] },
  { "_id": 2, "lowestThree": [44, 23, 11] }
]

Esempio di utilizzo dell'operatore di finestra (MongoDB Shell)

Nuovo dalla versione 8.0.2.

L'$minNoperatore può essere utilizzato anche come operatore di finestra nello $setWindowFields stage. In questo contesto, restituisce una matrice contenente fino ai valori n più piccoli per i documenti in ogni finestra. Si specifica l'operatore sotto il output campo e, facoltativamente, si definiscono i confini della finestra con un window documento.

Nota

Se utilizzato come operatore di finestra in$setWindowFields, $minN è limitato a 100 MB di dati intermedi. Un'operazione che supera questo limite restituisce un errore.

Crea documenti di esempio

db.stockPrices.insertMany([
  { _id: 1, ticker: "ABC", hour: 1, price: 50 },
  { _id: 2, ticker: "ABC", hour: 2, price: 45 },
  { _id: 3, ticker: "ABC", hour: 3, price: 60 },
  { _id: 4, ticker: "ABC", hour: 4, price: 40 },
  { _id: 5, ticker: "XYZ", hour: 1, price: 30 },
  { _id: 6, ticker: "XYZ", hour: 2, price: 35 },
  { _id: 7, ticker: "XYZ", hour: 3, price: 25 }
]);

Esempio di interrogazione

L'esempio seguente suddivide i documenti in baseticker, ordina ogni partizione in base hour e restituisce i due prezzi più bassi visualizzati dall'inizio della partizione fino al documento corrente.

db.stockPrices.aggregate([
  {
    $setWindowFields: {
      partitionBy: "$ticker",
      sortBy: { hour: 1 },
      output: {
        lowestTwoSoFar: {
          $minN: { input: "$price", n: 2 },
          window: { documents: ["unbounded", "current"] }
        }
      }
    }
  }
]);

Output

[
  { "_id": 1, "ticker": "ABC", "hour": 1, "price": 50, "lowestTwoSoFar": [50] },
  { "_id": 2, "ticker": "ABC", "hour": 2, "price": 45, "lowestTwoSoFar": [45, 50] },
  { "_id": 3, "ticker": "ABC", "hour": 3, "price": 60, "lowestTwoSoFar": [45, 50] },
  { "_id": 4, "ticker": "ABC", "hour": 4, "price": 40, "lowestTwoSoFar": [40, 45] },
  { "_id": 5, "ticker": "XYZ", "hour": 1, "price": 30, "lowestTwoSoFar": [30] },
  { "_id": 6, "ticker": "XYZ", "hour": 2, "price": 35, "lowestTwoSoFar": [30, 35] },
  { "_id": 7, "ticker": "XYZ", "hour": 3, "price": 25, "lowestTwoSoFar": [25, 30] }
]

Ogni documento è arricchito con lowestTwoSoFar i due valori più piccoli price all'interno della relativa finestra. Come indicato nella sezione Ordinamento dell'output, l'ordine dei valori all'interno dell'array restituito non è garantito.

Esempi di codice

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo $minN dell'operatore, scegli la scheda corrispondente alla lingua che desideri utilizzare. Gli esempi seguenti mostrano l'uso dell'accumulatore (in$group), l'uso delle espressioni (in$project) e l'uso dell'operatore di finestra (in$setWindowFields):

Node.js

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

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

  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('test');

    // Accumulator usage: N smallest values per group
    const scores = db.collection('scores');
    await scores.insertMany([
      { subject: "math", score: 85 },
      { subject: "math", score: 72 },
      { subject: "math", score: 93 },
      { subject: "math", score: 68 },
      { subject: "science", score: 90 },
      { subject: "science", score: 78 },
      { subject: "science", score: 65 },
      { subject: "science", score: 88 }
    ]);
    const accumulatorResult = await scores.aggregate([
      { $group: { _id: "$subject", lowestTwo: { $minN: { input: "$score", n: 2 } } } }
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Expression usage: N smallest elements from an array field
    const readings = db.collection('readings');
    await readings.insertMany([
      { _id: 1, sensor: "A", values: [45, 12, 78, 3, 56] },
      { _id: 2, sensor: "B", values: [90, 23, 67, 11, 44] }
    ]);
    const expressionResult = await readings.aggregate([
      { $project: { lowestThree: { $minN: { input: "$values", n: 3 } } } }
    ]).toArray();
    console.log('Expression result:', expressionResult);

    // Window operator usage: N smallest values over a window in each partition
    const stockPrices = db.collection('stockPrices');
    await stockPrices.insertMany([
      { _id: 1, ticker: "ABC", hour: 1, price: 50 },
      { _id: 2, ticker: "ABC", hour: 2, price: 45 },
      { _id: 3, ticker: "ABC", hour: 3, price: 60 },
      { _id: 4, ticker: "ABC", hour: 4, price: 40 },
      { _id: 5, ticker: "XYZ", hour: 1, price: 30 },
      { _id: 6, ticker: "XYZ", hour: 2, price: 35 },
      { _id: 7, ticker: "XYZ", hour: 3, price: 25 }
    ]);
    const windowResult = await stockPrices.aggregate([
      {
        $setWindowFields: {
          partitionBy: "$ticker",
          sortBy: { hour: 1 },
          output: {
            lowestTwoSoFar: {
              $minN: { input: "$price", n: 2 },
              window: { documents: ["unbounded", "current"] }
            }
          }
        }
      }
    ]).toArray();
    console.log('Window result:', windowResult);

  } finally {
    await 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')

    try:
        db = client['test']

        # Accumulator usage: N smallest values per group
        scores = db['scores']
        scores.insert_many([
            { 'subject': 'math', 'score': 85 },
            { 'subject': 'math', 'score': 72 },
            { 'subject': 'math', 'score': 93 },
            { 'subject': 'math', 'score': 68 },
            { 'subject': 'science', 'score': 90 },
            { 'subject': 'science', 'score': 78 },
            { 'subject': 'science', 'score': 65 },
            { 'subject': 'science', 'score': 88 }
        ])
        accumulator_result = list(scores.aggregate([
            { '$group': { '_id': '$subject', 'lowestTwo': { '$minN': { 'input': '$score', 'n': 2 } } } }
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: N smallest elements from an array field
        readings = db['readings']
        readings.insert_many([
            { '_id': 1, 'sensor': 'A', 'values': [45, 12, 78, 3, 56] },
            { '_id': 2, 'sensor': 'B', 'values': [90, 23, 67, 11, 44] }
        ])
        expression_result = list(readings.aggregate([
            { '$project': { 'lowestThree': { '$minN': { 'input': '$values', 'n': 3 } } } }
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

        # Window operator usage: N smallest values over a window in each partition
        stock_prices = db['stockPrices']
        stock_prices.insert_many([
            { '_id': 1, 'ticker': 'ABC', 'hour': 1, 'price': 50 },
            { '_id': 2, 'ticker': 'ABC', 'hour': 2, 'price': 45 },
            { '_id': 3, 'ticker': 'ABC', 'hour': 3, 'price': 60 },
            { '_id': 4, 'ticker': 'ABC', 'hour': 4, 'price': 40 },
            { '_id': 5, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 1, 'price': 30 },
            { '_id': 6, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 2, 'price': 35 },
            { '_id': 7, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 3, 'price': 25 }
        ])
        window_result = list(stock_prices.aggregate([
            {
                '$setWindowFields': {
                    'partitionBy': '$ticker',
                    'sortBy': { 'hour': 1 },
                    'output': {
                        'lowestTwoSoFar': {
                            '$minN': { 'input': '$price', 'n': 2 },
                            'window': { 'documents': ['unbounded', 'current'] }
                        }
                    }
                }
            }
        ]))
        print('Window result:', window_result)

    finally:
        client.close()

example()