mongoDB 集計集計分析

序章

集計操作は、実際にはデータの統計分析に使用されます。簡単に言うと、 SQLの集計操作として理解できます。MongoDBの集計操作は、ビッグデータ分析用に用意されています。ここでは、集計フレームワークである集計

パイプラインモードの集計分析

MongoDBの集計フレームワークは、 UNIX上のパイプラインコマンドを参照して実装されており、データは複数ステップのパイプラインを通過し、各ステップでデータが処理され、最終的に必要な結果セットが返されます。
パイプライン集約は、断片化されたコレクションで操作できます (集約パイプラインは、シャード化されたコレクションで操作できます。)
パイプライン集約は、インデックスを使用して、特定の段階でのパフォーマンスを向上させることができます。さらに、パイプライン集約には、内部最適化ステージがあります (パイプライン集約の最適化については後ほど説明します) ）。

一般的なパイプライン演算子は次のとおりです。

オペレーター	説明する
$match	ドキュメントをフィルタリングする
$limit	パイプライン内のファイルのデータを制限する
$スキップ	指定された数のドキュメントをスキップします
$sort	入力した書類を並べ替える
$グループ	文書をグループ化して集計結果を計算する
$out	ドキュメントを特定のコレクションに出力します (パイプライン操作の最後のステップである必要があります)

$ groupで使用される集計演算子:

オペレーター	説明する
$first	グループの後の最初の値を返します
$last	グループの後の最後の値を返します
$max	グループ後の最大値
$分	グループ後の最小値
平均$	グループ後の平均
$sum	グループ後の合計

例：

db.Collection.aggregate(

{$match : {"appId" : "2e1800b22ae70600", "leaveTime" : {"$gt" : ISODate("2017-07-12T00:00:00"), "$lt" : ISODate("2017-07- 13T00:00:00")}}}、

{$group : {"_id" : "$leaveMethod", "count" : {$sum : 1}}},

{$ソート : {"_id" : 1}}

)

Java操作への統合

まずmongodbのJavaドライバーパッケージmongo-java-driver-3.2.2.jarをインポートします。

新しい Document()オブジェクトを使用して、上記の{"XXX": "XXX"}条件を置き換えます。

例：

public String aggregateLeaveMethodByDate(String app_id, Date beginDate, Date endDate) throws Exception {

              MongoCollection<Document> collection = PluginMongo.instance().getDatabase().getCollection(MongoCollectionName.PARKING_RECORD);

              Document sub_match = new Document();

              sub_match.put("appId", app_id);

              sub_match.put("leaveTime", new Document("$gt", beginDate).append("$lt", endDate));

             

              Document sub_group = new Document();

              sub_group.put("_id", "$leaveMethod");

              sub_group.put("count", new Document("$sum", 1));

             

              Document match = new Document("$match", sub_match);

              Document group = new Document("$group", sub_group);

              Document sort = new Document("$sort", new Document("_id", 1));

             

              List<Document> aggregateList = new ArrayList<Document>();

              aggregateList.add(match);

              aggregateList.add(group);

              aggregateList.add(sort);

             

              JSONObject ret_obj = new JSONObject();

              AggregateIterable<Document> resultset = collection.aggregate(aggregateList);

              MongoCursor<Document> cursor = resultset.iterator();

             

              try {

                     while(cursor.hasNext()) {

                            Document item_doc = cursor.next();

                            int leaveMethod = item_doc.getInteger("_id", 0);

                            int count = item_doc.getInteger("count", 0);

                           

                            LeaveMethodEnum leaveMethodVal = LeaveMethodEnum.fromType(leaveMethod);

                            ret_obj.put(leaveMethodVal.name(), count);

                     }

              } finally {

                     cursor.close();

              }

             

              return ret_obj.toJSONString();

       }

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