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$month
Amazon DocumentDB の$month演算子は、日付の月を 1～12 の数値として返します。この演算子は、日付フィールドから月コンポーネントを抽出し、日付ベースの集計と分析を実行するのに役立ちます。
パラメータ
例 (MongoDB シェル)
次の例は、 $month演算子を使用して日付フィールドから月を抽出し、月別にデータをグループ化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.sales.insert([
{ product: "abc123", price: 10.99, date: new Date("2022-01-15") },
{ product: "def456", price: 15.50, date: new Date("2022-02-28") },
{ product: "ghi789", price: 8.25, date: new Date("2022-03-10") },
{ product: "jkl012", price: 12.75, date: new Date("2022-04-05") },
{ product: "mno345", price: 18.99, date: new Date("2022-05-20") }
]);
クエリの例
db.sales.aggregate([
{ $group: {
_id: { month: { $month: "$date" } },
totalSales: { $sum: "$price" }
}},
{ $sort: { "_id.month": 1 } }
]);
出力
[
{ _id: { month: 1 }, totalSales: 10.99 },
{ _id: { month: 2 }, totalSales: 15.5 },
{ _id: { month: 3 }, totalSales: 8.25 },
{ _id: { month: 4 }, totalSales: 12.75 },
{ _id: { month: 5 }, totalSales: 18.99 }
]
コードの例
$month コマンド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。
- Node.js
-
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function groupSalesByMonth() {
const client = await MongoClient.connect('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');
const collection = db.collection('sales');
const pipeline = [
{
$group: {
_id: { month: { $month: "$date" } },
totalSales: { $sum: "$price" }
}
},
{
$sort: { "_id.month": 1 }
}
];
const results = await collection.aggregate(pipeline).toArray();
console.dir(results, { depth: null });
} finally {
await client.close();
}
}
groupSalesByMonth().catch(console.error);
- Python
-
from pymongo import MongoClient
def group_sales_by_month():
client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
try:
db = client.test
collection = db.sales
pipeline = [
{
"$group": {
"_id": { "$month": "$date" },
"totalSales": { "$sum": "$price" }
}
},
{
"$sort": { "_id": 1 }
}
]
results = collection.aggregate(pipeline)
for doc in results:
print(doc)
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
finally:
client.close()
group_sales_by_month()
