Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

percentil $

Nuevo a partir de la versión 8.0.1.

El $percentile operador de Amazon DocumentDB calcula los valores percentiles especificados para los datos numéricos. Como acumulador, calcula los valores percentiles de los documentos de un grupo en fase de proceso de agregación. $group Como expresión, calcula los percentiles de una matriz de números.

Parámetros

Comportamiento

El "approximate" método utiliza el algoritmo t-digest para calcular métricas aproximadas basadas en percentiles. Con conjuntos de datos pequeños, distintos valores de percentiles pueden dar como resultado el mismo resultado. Por ejemplo, con solo 5 valores por grupo, p90 y p99 pueden devolver el valor máximo del grupo. La precisión mejora a medida que aumenta el número de puntos de datos.

Ejemplo (MongoDB Shell)

El siguiente ejemplo muestra cómo usar el $percentile operador para calcular los percentiles 25 y 75 de las puntuaciones de cada clase.

Cree documentos de muestra

db.students.insertMany([
  { class: "A", score: 72 },
  { class: "A", score: 85 },
  { class: "A", score: 90 },
  { class: "A", score: 68 },
  { class: "A", score: 95 },
  { class: "B", score: 80 },
  { class: "B", score: 75 },
  { class: "B", score: 92 },
  { class: "B", score: 88 },
  { class: "B", score: 70 }
]);

Ejemplo de consulta

db.students.aggregate([
  { $group: {
      _id: "$class",
      percentiles: { $percentile: { input: "$score", p: [0.25, 0.75], method: "approximate" } }
    }}
]);

Salida

[
  { "_id": "A", "percentiles": [72, 90] },
  { "_id": "B", "percentiles": [75, 88] }
]

Ejemplo de uso de expresiones (MongoDB Shell)

El $percentile operador también se puede usar como expresión dentro de una $project etapa para calcular los percentiles de un campo de matriz.

Cree documentos de muestra

db.surveys.insertMany([
  { _id: 1, responses: [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20] },
  { _id: 2, responses: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] }
]);

Ejemplo de consulta

db.surveys.aggregate([
  { $project: {
      quartiles: { $percentile: { input: "$responses", p: [0.25, 0.5, 0.75], method: "approximate" } }
    }}
]);

Salida

[
  { "_id": 1, "quartiles": [6, 10, 16] },
  { "_id": 2, "quartiles": [5, 9, 15] }
]

Ejemplos de código

Para ver un ejemplo de código sobre el uso $percentile del operador, elija la pestaña correspondiente al idioma que desee utilizar. Los siguientes ejemplos muestran tanto el uso del acumulador (en$group) como el uso de expresiones (en$project):

Node.js

const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const uri = 'mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false';
  const client = new MongoClient(uri);

  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('test');

    // Accumulator usage: percentiles across grouped documents
    const students = db.collection('students');
    const accumulatorResult = await students.aggregate([
      { $group: {
          _id: "$class",
          percentiles: { $percentile: { input: "$score", p: [0.25, 0.75], method: "approximate" } }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Expression usage: percentiles of an array field
    const surveys = db.collection('surveys');
    const expressionResult = await surveys.aggregate([
      { $project: {
          quartiles: { $percentile: { input: "$responses", p: [0.25, 0.5, 0.75], method: "approximate" } }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Expression result:', expressionResult);

  } 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: percentiles across grouped documents
        students = db['students']
        accumulator_result = list(students.aggregate([
            { '$group': {
                '_id': '$class',
                'percentiles': { '$percentile': { 'input': '$score', 'p': [0.25, 0.75], 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: percentiles of an array field
        surveys = db['surveys']
        expression_result = list(surveys.aggregate([
            { '$project': {
                'quartiles': { '$percentile': { 'input': '$responses', 'p': [0.25, 0.5, 0.75], 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

    finally:
        client.close()

example()