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percentile $

Nouveau depuis la version 8.0.1.

Dans Amazon DocumentDB, $percentile l'opérateur calcule les valeurs percentiles spécifiées pour les données numériques. En tant qu'accumulateur, il calcule les valeurs percentiles des documents d'un groupe au $group stade d'un pipeline d'agrégation. En tant qu'expression, elle calcule les percentiles pour un tableau de nombres.

Paramètres

Comportement

La "approximate" méthode utilise l'algorithme t-digest pour calculer des métriques approximatives basées sur des percentiles. Dans le cas de petits ensembles de données, des valeurs de centiles distinctes peuvent aboutir au même résultat. Par exemple, avec seulement 5 valeurs par groupe, p90 et p99 peuvent toutes deux renvoyer la valeur maximale du groupe. La précision s'améliore à mesure que le nombre de points de données augmente.

Exemple (MongoDB Shell)

L'exemple suivant montre comment utiliser l'$percentileopérateur pour calculer les 25e et 75e percentiles des scores par classe.

Créez des exemples de documents

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 }
]);

Exemple de requête

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

Sortie

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

Exemple d'utilisation d'expressions (MongoDB Shell)

L'$percentileopérateur peut également être utilisé comme expression au sein d'une $project étape pour calculer les percentiles d'un champ de tableau.

Créez des exemples de documents

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] }
]);

Exemple de requête

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

Sortie

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

Exemples de code

Pour afficher un exemple de code d'utilisation de l'$percentileopérateur, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser. Les exemples suivants montrent à la fois l'utilisation de l'accumulateur (in$group) et l'utilisation de l'expression (in$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()