$bucket - Amazon DocumentDB
Beispiel (MongoDB Shell)Codebeispiele

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

$bucket

Neu ab Version 8.0

Wird von Elastic Cluster nicht unterstützt.

Die $bucket Aggregationsphase in Amazon DocumentDB ermöglicht es Ihnen, Eingabedokumente auf der Grundlage eines bestimmten Ausdrucks und der Bucket-Grenzen in Buckets zu gruppieren. Dies kann nützlich sein, um Daten zu analysieren, die in bestimmte Wertebereiche oder Kategorien fallen.

Parameter

  • groupBy(erforderlich): Der Ausdruck, der den Wert angibt, nach dem gruppiert werden soll.

  • boundaries(erforderlich): Ein Array mit doppelten Werten, die die Bucket-Grenzen definieren. Dokumente werden Buckets auf der Grundlage des groupBy Ausdruckswerts zugewiesen, der innerhalb der angegebenen Grenzen liegt.

  • default(optional): Ein Literalwert, der für Dokumente ausgegeben wird, deren groupBy Ausdruckswert unter keine der angegebenen Grenzen fällt.

  • output(optional): Ein Objekt, das die Informationen angibt, die für jeden Bucket ausgegeben werden sollen. Sie können Akkumulatoroperatoren wie$sum,, und verwenden $avg$min, $max um Aggregationen für jeden Bucket zu berechnen.

Beispiel (MongoDB Shell)

Das folgende Beispiel zeigt, wie die $bucket Phase verwendet wird, um Verkaufsdaten nach Preisklassen zu gruppieren.

Erstellen Sie Beispieldokumente

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") }
]);

Beispiel für eine Abfrage

db.sales.aggregate([
  {
    $bucket: {
      groupBy: "$price",
      boundaries: [0, 10, 20, 30],
      default: "Other",
      output: {
        "count": { $sum: 1 },
        "totalQuantity": { $sum: "$quantity" }
      }
    }
  },
  {
    $sort: { _id: 1 }
  }
])

Ausgabe

[
  { _id: 0, count: 1, totalQuantity: 3 },
  { _id: 10, count: 2, totalQuantity: 4 },
  { _id: 20, count: 2, totalQuantity: 2 }
]

Codebeispiele

Um ein Codebeispiel für die Verwendung des $bucket Befehls anzuzeigen, wählen Sie die Registerkarte für die Sprache, die Sie verwenden möchten:

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([
    {
      $bucket: {
        groupBy: "$price",
        boundaries: [0, 10, 20, 30],
        default: "Other",
        output: {
          "count": { $sum: 1 },
          "totalQuantity": { $sum: "$quantity" }
        }
      }
    },
    {
      $sort: { _id: 1 }
    }
  ]).toArray();

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

example();
Python
from pymongo import MongoClient

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

    result = list(sales.aggregate([
        {
            '$bucket': {
                'groupBy': '$price',
                'boundaries': [0, 10, 20, 30],
                'default': 'Other',
                'output': {
                    'count': {'$sum': 1},
                    'totalQuantity': {'$sum': '$quantity'}
                }
            }
        },
        {
            "$sort": { "_id": 1 }
        }
    ]))

    print(result)
    client.close()

example()