$minN

8.0.1 版中的新内容。

Amazon DocumentDB 中的$minN运算符返回 N 个最小值。当在$group阶段中用作累加器时，它返回每组中 N 个最小值的数组。当用作数组表达式运算符时，它返回数组的最少 N 个元素。

参数

• input：解析为从中返回最小n值的数组或字段的表达式。

• n：解析为正整数的表达式，用于指定要返回的最小值的数量。

行为

数组表达式运算符行为

• 您不能指定n小于的值1。

• $minN过滤掉input数组中找到的null值。

• 如果指定的值大n于或等于数组中元素的数量，则$minN返回input数组中的input所有元素。

• 如果input解析为非数组值，则聚合操作出错。

• 如果同时input包含数字和字符串元素，则根据 BSON 比较顺序在字符串元素之前对数字元素进行排序。

蓄能器行为

• 当用作累加器时，n必须是正整数表达式，该表达式要么是常数，要么取决于的_id值。$group

• $minN过滤掉空值和缺失值。

• 如果该组包含的元素少于n元素，则$minN返回该组中的所有元素。

• $minN按照 BSON 比较顺序比较输入数据，以确定相应的输出类型。当输入数据包含多个数据类型时，$minN输出类型是比较顺序中最低的。

输出排序

$minN不按特定的排序顺序返回值。如果要求保证特定的排序顺序，则$bottomN改用或将结果包装为$sortArray。

示例（MongoDB Shell）

以下示例说明如何使用$minN累加器检索每个科目的两个最低分数。

创建示例文档

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 }
]);

查询示例

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

输出

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

表达式用法示例（MongoDB Shell）

该$minN运算符也可以用作$project阶段内的表达式，从数组字段中返回 N 个最小元素。

创建示例文档

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

查询示例

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

输出

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

窗口运算符用法示例（MongoDB Shell）

8.0.2 版中的新内容。

该$minN操作员还可以在$setWindowFields舞台中用作窗口操作员。在这种情况下，它返回一个包含每个窗口中文档n的最小值的数组。您可以在output字段下指定运算符，也可以选择使用window文档定义窗口边界。

注意

在中用作窗口运算符时$setWindowFields，中间数据限制$minN为 100 MB。超过此限制的操作会返回错误。

创建示例文档

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 }
]);

查询示例

以下示例对文档进行分区ticker，按分区排序hour，并返回从分区开始到当前文档的两个最低价格。

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

输出

[
  { "_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] }
]

每个文档都使用lowestTwoSoFar其窗口内的两个最小price值进行扩展。如输出排序部分所述，不能保证返回数组中值的顺序。

代码示例

要查看使用$minN运算符的代码示例，请选择要使用的语言的选项卡。以下示例显示累加器的用法 (in$group)、表达式的用法 (in$project) 和窗口运算符的用法 (in$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()