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# $median
<a name="median"></a>

バージョン 8.0.1 から新規。

Amazon DocumentDB の `$median`演算子は、数値データの中央値を計算します。アキュムレータは、集約パイプラインの`$group`ステージのグループ内のドキュメント全体の数値の中央値を計算します。式として、数値の配列の中央値を計算します。

**パラメータ**
+ `input`: 数値または数値の配列に解決される式。
+ `method`: 計算方法を指定する文字列。現在サポートされているの`"approximate"`は t-digest アルゴリズムを使用する のみです。

## 動作
<a name="median-behavior"></a>

`"approximate"` メソッドは、t-digest アルゴリズムを使用しておおよその中央値を計算します。結果は、値間の補間ではなく、データセットからの既存の値です。データポイントの数が増えると、精度が向上します。

## 例 (MongoDB シェル)
<a name="median-examples"></a>

次の例は、 `$median`演算子を使用してクラスあたりのテストスコアの中央値を計算する方法を示しています。

**サンプルドキュメントを作成する**

```
db.students.insertMany([
  { class: "A", score: 72 },
  { class: "A", score: 85 },
  { class: "A", score: 90 },
  { class: "A", score: 68 },
  { class: "A", score: 95 },
  { class: "B", score: 80 },
  { class: "B", score: 75 },
  { class: "B", score: 92 },
  { class: "B", score: 88 },
  { class: "B", score: 70 }
]);
```

**クエリの例**

```
db.students.aggregate([
  { $group: {
      _id: "$class",
      medianScore: { $median: { input: "$score", method: "approximate" } }
    }}
]);
```

**出力**

```
[
  { "_id": "A", "medianScore": 85 },
  { "_id": "B", "medianScore": 80 }
]
```

## 式の使用例 (MongoDB シェル)
<a name="median-expression-examples"></a>

`$median` 演算子を`$project`ステージ内の式として使用して、配列フィールドの中央値を計算することもできます。

**サンプルドキュメントを作成する**

```
db.surveys.insertMany([
  { _id: 1, ratings: [3, 5, 7, 9, 2] },
  { _id: 2, ratings: [10, 20, 30, 40, 50] },
  { _id: 3, ratings: [1, 1, 2, 3, 5] }
]);
```

**クエリの例**

```
db.surveys.aggregate([
  { $project: {
      medianRating: { $median: { input: "$ratings", method: "approximate" } }
    }}
]);
```

**出力**

```
[
  { "_id": 1, "medianRating": 5 },
  { "_id": 2, "medianRating": 30 },
  { "_id": 3, "medianRating": 2 }
]
```

## コードの例
<a name="median-code"></a>

`$median` 演算子を使用するコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。次の例は、アキュムレータの使用 ( の場合`$group`) と式の使用 ( の場合) の両方を示しています`$project`。

------
#### [ Node.js ]

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

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

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

    // Accumulator usage: median across grouped documents
    const students = db.collection('students');
    const accumulatorResult = await students.aggregate([
      { $group: {
          _id: "$class",
          medianScore: { $median: { input: "$score", method: "approximate" } }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Expression usage: median of an array field
    const surveys = db.collection('surveys');
    const expressionResult = await surveys.aggregate([
      { $project: {
          medianRating: { $median: { input: "$ratings", method: "approximate" } }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Expression result:', expressionResult);

  } finally {
    await client.close();
  }
}

example();
```

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#### [ 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: median across grouped documents
        students = db['students']
        accumulator_result = list(students.aggregate([
            { '$group': {
                '_id': '$class',
                'medianScore': { '$median': { 'input': '$score', 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: median of an array field
        surveys = db['surveys']
        expression_result = list(surveys.aggregate([
            { '$project': {
                'medianRating': { '$median': { 'input': '$ratings', 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

    finally:
        client.close()

example()
```

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