실제 예제로 익히는 aggregation
- SQL구문으로 작성해보기
zip 컬렉션 - {'_id': '01001', 'city': 'AGAWAM', 'loc': [-72.622739, 42.070206], 'pop': 15338, 'state': 'MA'}
SQL(zip을 테이블이라고 생각) : SELECT state, SUM(pop) FROM zip GROUP BY state HAVING SUM(pop) > 10000000
- GROUP BY 는 $group, WHERE 는 $match 를 사용할 수 있음
- GROUP BY 에 조건을 거는 HAVING 절도 $match 로 사용할 수 있음
result = db.zip.aggregate([
{'$group' : {'_id' : '$state', 'total_pop' : {'$sum' : '$pop'}}},
{'$limit': 5}
])
for record in result:
print(record)
출력 fields
- '_id' : '$field' --> SQL에서 GROUP BY field.
- total_pop : a calculated field that contains the total population of each state.
- $sum operator : Add the population field (pop) for each state.
SQL과 비교해보자.
- SQL: SELECT state, SUM(pop) FROM zip GROUP BY state
- mongodb aggregate: db.zip.aggregate([ {'$group' : {'_id' : '$state', 'total_pop' : {'$sum' : '$pop'}}} ])
# total_pop 만 출력하되 5개만 출력하기
result = db.zip.aggregate([
{'$group' : {'_id' : '$state', 'total_pop' : {'$sum' : '$pop'} } },
{'$project' : {'_id' : 0, 'total_pop' : 1} },
{'$limit' : 5 }
])
for record in result:
print(record)
result = db.zip.aggregate([
{'$match' : {'pop' : {'$gte' : 100000}}},
{'$limit' : 5 }
])
for record in result:
print(record)
출력 fields
- 전체 필드
SQL과 비교해보자.
- SQL: SELECT * FROM zip WHERE pop >= 100000
- mongodb aggregate: db.zip.aggregate([ {'$match' : {'pop' : {'$gte' : 100000}}} ])
result = db.zip.aggregate([
{'$group' : {'_id' : '$state', 'total_pop' : {'$sum' : '$pop'}}},
{'$match' : {'total_pop' : {'$gte' : 10*1000*1000}}}
])
for record in result:
print(record)
- SQL1: SELECT state, SUM(pop) AS total_pop FROM zip GROUP BY state
- SQL2: SELECT * FROM zip WHERE pop >= 100000
- SQL1 + SQL2: SELECT state, SUM(pop) AS total_pop FROM zip HAVING pop >= 10000000
- mongodb aggregate:
result = db.zip.aggregate([
{'$group' : {'_id' : '$state', 'total_pop' : {'$sum' : '$pop'}}},
{'$match' : {'total_pop' : {'$gte' : 10*1000*1000}}}
])
이해하고 실습하기
1000만 이상의 state 의 총 인구를 state_pop 필드명으로 출력하고 _id는 출력하지 않기
1000만 이상의 state 의 총 인구를 state_pop 필드명으로 출력하고 _id는 출력하지 않기
result = db.zip.aggregate([
{'$group' : {'_id' : '$state', 'state_pop' : {'$sum' : '$pop'}}},
{'$match' : {'state_pop' : {'$gte' : 10*1000*1000}}},
{'$project' : { '_id' : 0, 'state_pop': 1}}
])
for record in result:
print(record)
5.2. 실제 예제2: 1000만 이상의 state만 내림차순 정렬하여 3개만 가져오기¶
* $limit (LIMIT)
</pre>
- group : 문자 그대로 grouping의 역할을 함
- match : 조건에 맞는 documents만 필터링 함
- sort : 차순에 맞게 정렬
- limit : 개수 제한
1000만 이상의 state만 내림차순 정렬하기 ($sort)¶
result = db.zip.aggregate([
{'$group' : {'_id' : '$state', 'total_pop' : {'$sum' : '$pop'}}},
{'$match' : {'total_pop' : {'$gte' : 10 * 1000 * 1000}}},
{'$sort' : {'total_pop' : -1}}
])
for record in result:
print(record)
1000만 이상의 state만 내림차순 정렬하고 5개만 가져오기 ($limit)¶
result = db.zip.aggregate([
{'$group' : {'_id' : '$state', 'total_pop' : {'$sum' : '$pop'}}},
{'$match' : {'total_pop' : {'$gte' : 10 * 1000 * 1000}}},
{'$sort' : {'total_pop' : -1}},
{'$limit' : 5}
])
for record in result:
print(record)
이해하고 실습하기
1000만 이상의 state 의 총 인구를 state_pop 필드명으로 출력하고 _id는 출력하지 않으며, 가장 많은 인구를 가진 3개만 출력하기 </font>
1000만 이상의 state 의 총 인구를 state_pop 필드명으로 출력하고 _id는 출력하지 않으며, 가장 많은 인구를 가진 3개만 출력하기 </font>
result = db.zip.aggregate([
{'$group' : {'_id' : '$state', 'state_pop' : {'$sum' : '$pop'}}},
{'$match' : {'state_pop' : {'$gte' : 10*1000*1000}}},
{'$sort' : { 'state_pop' : -1 }},
{'$project' : { '_id' : 0, 'state_pop': 1}},
{'$limit' : 3}
])
for record in result:
print(record)