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# \$1bucket
<a name="bucket"></a>

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)
<a name="bucket-examples"></a>

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
<a name="bucket-code"></a>

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

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#### [ 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()
```

------