$bucket - Amazon DocumentDB

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

$bucket

Novedades de la versión 8.0

No es compatible con el clúster de Elastic.

La etapa de $bucket agregación de Amazon DocumentDB le permite agrupar los documentos de entrada en cubos en función de una expresión específica y de los límites de los cubos. Esto puede resultar útil para analizar los datos que se encuentran dentro de determinados rangos de valores o categorías.

Parámetros

  • groupBy(obligatorio): la expresión que especifica el valor por el que se va a agrupar.

  • boundaries(obligatorio): matriz de valores dobles que definen los límites de los cubos. Los documentos se asignan a los cubos en función del valor de groupBy expresión que se encuentra dentro de los límites especificados.

  • default(opcional): un valor literal que se genera para los documentos cuyo valor de groupBy expresión no se encuentra dentro de ninguno de los límites especificados.

  • output(opcional): objeto que especifica la información que se va a generar para cada segmento. Puede usar operadores acumuladores como$sum, $avg$min, y $max para calcular las agregaciones de cada segmento.

Ejemplo (MongoDB Shell)

El siguiente ejemplo muestra cómo utilizar el $bucket escenario para agrupar los datos de ventas por rango de precios.

Cree documentos de muestra

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") } ]);

Ejemplo de consulta

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

Salida

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

Ejemplos de código

Para ver un ejemplo de código para usar el $bucket comando, elija la pestaña del idioma que desee usar:

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()