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# $max
`$max` 集計演算子は、ドキュメントのセット全体で指定されたフィールドの最大値を返します。この演算子は、一連のドキュメントで最大値を見つけるのに役立ちます。
**パラメータ**
+ `expression`: 最大値の計算に使用する式。
## 例 (MongoDB シェル)
次の例は、 `$max`演算子を使用して学生ドキュメントのコレクションで最大スコアを検索する方法を示しています。`$group` ステージはすべてのドキュメントをグループ化し、 `$max`演算子を使用してすべてのドキュメントの `score`フィールドの最大値を計算します。
**サンプルドキュメントを作成する**
```
db.students.insertMany([
{ name: "John", score: 85 },
{ name: "Jane", score: 92 },
{ name: "Bob", score: 78 },
{ name: "Alice", score: 90 }
])
```
**クエリの例**
```
db.students.aggregate([
{ $group: { _id: null, maxScore: { $max: "$score" } } },
{ $project: { _id: 0, maxScore: 1 } }
])
```
**出力**
```
[ { maxScore: 92 } ]
```
## ウィンドウ演算子の使用例 (MongoDB シェル)
バージョン 8.0.2 の新機能。
`$max` 演算子は、`$setWindowFields`ステージのウィンドウ演算子としても使用できます。このコンテキストでは、各ウィンドウのドキュメントの最大値を返します。`output` フィールドで 演算子を指定し、オプションで`window`ドキュメントを使用してウィンドウの境界を定義します。
**注記**
でウィンドウ演算子として使用する場合`$setWindowFields`、 `$max`は 100 MB の中間データに制限されます。この制限を超えるオペレーションはエラーを返します。
**サンプルドキュメントを作成する**
```
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 }
]);
```
**クエリの例**
次の例では、ドキュメントを でパーティション化し`ticker`、各パーティションを でソートして`hour`、パーティションの先頭から現在のドキュメントまでの最高価格を返します。
```
db.stockPrices.aggregate([
{
$setWindowFields: {
partitionBy: "$ticker",
sortBy: { hour: 1 },
output: {
highestSoFar: {
$max: "$price",
window: { documents: ["unbounded", "current"] }
}
}
}
}
]);
```
**出力**
```
[
{ "_id": 1, "ticker": "ABC", "hour": 1, "price": 50, "highestSoFar": 50 },
{ "_id": 2, "ticker": "ABC", "hour": 2, "price": 45, "highestSoFar": 50 },
{ "_id": 3, "ticker": "ABC", "hour": 3, "price": 60, "highestSoFar": 60 },
{ "_id": 4, "ticker": "ABC", "hour": 4, "price": 40, "highestSoFar": 60 },
{ "_id": 5, "ticker": "XYZ", "hour": 1, "price": 30, "highestSoFar": 30 },
{ "_id": 6, "ticker": "XYZ", "hour": 2, "price": 35, "highestSoFar": 35 },
{ "_id": 7, "ticker": "XYZ", "hour": 3, "price": 25, "highestSoFar": 35 }
]
```
各ドキュメントは で拡張されます。これは`highestSoFar`、現在のドキュメントまでのパーティション`price`内の の最大実行数です。
## コードの例
`$max` 演算子を使用するコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。次の例は、アキュムレータの使用 ( の場合`$group`) とウィンドウ演算子の使用 ( の場合) の両方を示しています`$setWindowFields`。
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#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
// Accumulator usage: maximum value across a group
const students = db.collection('students');
await students.insertMany([
{ name: "John", score: 85 },
{ name: "Jane", score: 92 },
{ name: "Bob", score: 78 },
{ name: "Alice", score: 90 }
]);
const accumulatorResult = await students.aggregate([
{ $group: { _id: null, maxScore: { $max: "$score" } } }
]).toArray();
console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);
// Window operator usage: running maximum within 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: {
highestSoFar: {
$max: "$price",
window: { documents: ["unbounded", "current"] }
}
}
}
}
]).toArray();
console.log('Window result:', windowResult);
await client.close();
}
example();
```
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#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
# Accumulator usage: maximum value across a group
students = db.students
students.insert_many([
{ "name": "John", "score": 85 },
{ "name": "Jane", "score": 92 },
{ "name": "Bob", "score": 78 },
{ "name": "Alice", "score": 90 }
])
accumulator_result = list(students.aggregate([
{ "$group": { "_id": None, "maxScore": { "$max": "$score" } } }
]))
print('Accumulator result:', accumulator_result)
# Window operator usage: running maximum within each partition
stock_prices = db.stockPrices
stock_prices.insert_many([
{ "_id": 1, "ticker": "ABC", "hour": 1, "price": 50 },
{ "_id": 2, "ticker": "ABC", "hour": 2, "price": 45 },
{ "_id": 3, "ticker": "ABC", "hour": 3, "price": 60 },
{ "_id": 4, "ticker": "ABC", "hour": 4, "price": 40 },
{ "_id": 5, "ticker": "XYZ", "hour": 1, "price": 30 },
{ "_id": 6, "ticker": "XYZ", "hour": 2, "price": 35 },
{ "_id": 7, "ticker": "XYZ", "hour": 3, "price": 25 }
])
window_result = list(stock_prices.aggregate([
{
"$setWindowFields": {
"partitionBy": "$ticker",
"sortBy": { "hour": 1 },
"output": {
"highestSoFar": {
"$max": "$price",
"window": { "documents": ["unbounded", "current"] }
}
}
}
}
]))
print('Window result:', window_result)
client.close()
example()
```
------