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$minN
バージョン 8.0.1 から新規。
Amazon DocumentDB の $minN演算子は、N 個の最小値を返します。$group ステージでアキュムレータとして使用すると、各グループの N 最小値の配列が返されます。配列式演算子として使用すると、配列の N 個の最小要素が返されます。
パラメータ
動作
配列式演算子の動作
-
よりn小さい値を指定することはできません1。
-
$minN は、input配列で見つかったnull値をフィルタリングします。
-
指定された nがinput配列内の要素の数以上である場合、 はinput配列内のすべての要素$minNを返します。
-
が非配列値にinput解決された場合、集約オペレーションはエラーになります。
-
に数値要素と文字列要素の両方inputが含まれている場合、数値要素は BSON 比較順序に従って文字列要素の前にソートされます。
アキュムレータの動作
-
アキュムレータとして使用する場合、 は定数であるか、 _idの値に依存する正の整数式nである必要があります$group。
-
$minN は null 値と欠落した値をフィルタリングします。
-
グループに含まれるn要素が より少ない場合、 はグループ内のすべての要素$minNを返します。
-
$minN は BSON 比較順序に従って入力データを比較し、適切な出力タイプを決定します。入力データに複数のデータ型が含まれている場合、$minN出力型は比較順序で最低になります。
出力順序
$minN は、特定のソート順序で値を返します。特定のソート順序を保証する必要がある場合は、$bottomN代わりに を使用するか、結果を でラップします$sortArray。
例 (MongoDB シェル)
次の例は、アキュムレータを使用して各サブジェクトの 2 $minN つの最低スコアを取得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.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 }
]);
クエリの例
db.scores.aggregate([
{ $group: { _id: "$subject", lowestTwo: { $minN: { input: "$score", n: 2 } } } }
]);
出力
[
{ "_id": "math", "lowestTwo": [72, 68] },
{ "_id": "science", "lowestTwo": [78, 65] }
]
式の使用例 (MongoDB シェル)
$minN 演算子を$projectステージ内の式として使用して、配列フィールドから N 最小要素を返すこともできます。
サンプルドキュメントを作成する
db.readings.insertMany([
{ _id: 1, sensor: "A", values: [45, 12, 78, 3, 56] },
{ _id: 2, sensor: "B", values: [90, 23, 67, 11, 44] }
]);
クエリの例
db.readings.aggregate([
{ $project: {
lowestThree: { $minN: { input: "$values", n: 3 } }
}}
]);
出力
[
{ "_id": 1, "lowestThree": [45, 12, 3] },
{ "_id": 2, "lowestThree": [44, 23, 11] }
]
ウィンドウ演算子の使用例 (MongoDB シェル)
バージョン 8.0.2 の新機能。
$minN 演算子は、$setWindowFieldsステージのウィンドウ演算子としても使用できます。このコンテキストでは、各ウィンドウのドキュメントのn最小値までの配列を返します。output フィールドで 演算子を指定し、オプションでwindowドキュメントを使用してウィンドウの境界を定義します。
でウィンドウ演算子として使用する場合$setWindowFields、 $minNは 100 MB の中間データに制限されます。この制限を超えるオペレーションはエラーを返します。
サンプルドキュメントを作成する
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 }
]);
クエリの例
次の例では、ドキュメントを でパーティション化しticker、各パーティションを でソートしてhour、パーティションの先頭から現在のドキュメントまでの 2 つの最低価格を返します。
db.stockPrices.aggregate([
{
$setWindowFields: {
partitionBy: "$ticker",
sortBy: { hour: 1 },
output: {
lowestTwoSoFar: {
$minN: { input: "$price", n: 2 },
window: { documents: ["unbounded", "current"] }
}
}
}
}
]);
出力
[
{ "_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] }
]
各ドキュメントはlowestTwoSoFar、ウィンドウ内の 2 つのprice最小値である で拡張されます。出力順序セクションで説明したように、返された配列内の値の順序は保証されません。
コードの例
$minN 演算子を使用するコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。次の例は、アキュムレータの使用 ( の場合$group)、式の使用 ( の場合$project)、ウィンドウ演算子の使用 ( の場合) を示しています$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()
