Comportamento Esempio (MongoDB Shell)Esempio di utilizzo delle espressioni (MongoDB Shell)Esempio di utilizzo dell'operatore di finestra (MongoDB Shell)Esempi di codice

$mediana

Nuovo dalla versione 8.0.1.

L'$medianoperatore in Amazon DocumentDB calcola il valore mediano dei dati numerici. Come accumulatore, calcola la mediana dei valori numerici tra i documenti all'interno di un gruppo nella fase di una pipeline di aggregazione. $group Come espressione, calcola la mediana di una matrice di numeri.

Parametri

input: Un'espressione che si risolve in un valore numerico o in una matrice di valori numerici.
method: una stringa che specifica il metodo di calcolo. Attualmente "approximate" è supportato solo quello che utilizza l'algoritmo t-digest.

Comportamento

Il "approximate" metodo utilizza l'algoritmo t-digest per calcolare una mediana approssimativa. Il risultato è un valore esistente del set di dati anziché un'interpolazione tra valori. La precisione migliora all'aumentare del numero di punti dati.

Esempio (MongoDB Shell)

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'$medianoperatore per calcolare il punteggio mediano del test per classe.

Crea documenti di esempio


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 }
]);

Esempio di interrogazione


db.students.aggregate([
  { $group: {
      _id: "$class",
      medianScore: { $median: { input: "$score", method: "approximate" } }
    }}
]);

Output


[
  { "_id": "A", "medianScore": 85 },
  { "_id": "B", "medianScore": 80 }
]

Esempio di utilizzo delle espressioni (MongoDB Shell)

L'$medianoperatore può essere utilizzato anche come espressione all'interno di uno $project stage per calcolare la mediana di un campo di matrice.

Crea documenti di esempio


db.surveys.insertMany([
  { _id: 1, ratings: [3, 5, 7, 9, 2] },
  { _id: 2, ratings: [10, 20, 30, 40, 50] },
  { _id: 3, ratings: [1, 1, 2, 3, 5] }
]);

Esempio di interrogazione


db.surveys.aggregate([
  { $project: {
      medianRating: { $median: { input: "$ratings", method: "approximate" } }
    }}
]);

Output


[
  { "_id": 1, "medianRating": 5 },
  { "_id": 2, "medianRating": 30 },
  { "_id": 3, "medianRating": 2 }
]

Esempio di utilizzo dell'operatore di finestra (MongoDB Shell)

Nuovo dalla versione 8.0.2.

L'$medianoperatore può essere utilizzato anche come operatore di finestra nello $setWindowFields stage. In questo contesto, calcola la mediana dei valori numerici per i documenti in ciascuna finestra. Si specifica l'operatore sotto il output campo e, facoltativamente, si definiscono i confini della finestra con un documento. window

Nota

Se utilizzato come operatore di finestra in$setWindowFields, $median è limitato a 100 MB di dati intermedi. Un'operazione che supera questo limite restituisce un errore.

Crea documenti di esempio


db.temperatures.insertMany([
  { _id: 1, city: "A", reading: 60 },
  { _id: 2, city: "A", reading: 65 },
  { _id: 3, city: "A", reading: 70 },
  { _id: 4, city: "B", reading: 80 },
  { _id: 5, city: "B", reading: 85 },
  { _id: 6, city: "B", reading: 90 }
]);

Esempio di interrogazione

L'esempio seguente suddivide i documenti in base city e calcola la mediana reading tra tutti i documenti in ciascuna partizione.


db.temperatures.aggregate([
  {
    $setWindowFields: {
      partitionBy: "$city",
      output: {
        medianReading: {
          $median: { input: "$reading", method: "approximate" },
          window: { documents: ["unbounded", "unbounded"] }
        }
      }
    }
  }
]);

Output


[
  { "_id": 1, "city": "A", "reading": 60, "medianReading": 65 },
  { "_id": 2, "city": "A", "reading": 65, "medianReading": 65 },
  { "_id": 3, "city": "A", "reading": 70, "medianReading": 65 },
  { "_id": 4, "city": "B", "reading": 80, "medianReading": 85 },
  { "_id": 5, "city": "B", "reading": 85, "medianReading": 85 },
  { "_id": 6, "city": "B", "reading": 90, "medianReading": 85 }
]

Ogni documento è aumentato con medianReading la mediana approssimativa di tutti i documenti nella relativa partizione. reading

Esempi di codice

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo dell'$medianoperatore, scegli la scheda corrispondente alla lingua che desideri utilizzare. Gli esempi seguenti mostrano l'uso dell'accumulatore (in$group), l'uso delle espressioni (in$project) e l'uso dell'operatore di finestra (in$setWindowFields):

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

    // Expression usage: median of an array field
    const surveys = db.collection('surveys');
    await surveys.insertMany([
      { _id: 1, ratings: [3, 5, 7, 9, 2] },
      { _id: 2, ratings: [10, 20, 30, 40, 50] },
      { _id: 3, ratings: [1, 1, 2, 3, 5] }
    ]);
    const expressionResult = await surveys.aggregate([
      { $project: {
          medianRating: { $median: { input: "$ratings", method: "approximate" } }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Expression result:', expressionResult);

    // Window operator usage: median across each partition
    const temperatures = db.collection('temperatures');
    await temperatures.insertMany([
      { _id: 1, city: "A", reading: 60 },
      { _id: 2, city: "A", reading: 65 },
      { _id: 3, city: "A", reading: 70 },
      { _id: 4, city: "B", reading: 80 },
      { _id: 5, city: "B", reading: 85 },
      { _id: 6, city: "B", reading: 90 }
    ]);
    const windowResult = await temperatures.aggregate([
      {
        $setWindowFields: {
          partitionBy: "$city",
          output: {
            medianReading: {
              $median: { input: "$reading", method: "approximate" },
              window: { documents: ["unbounded", "unbounded"] }
            }
          }
        }
      }
    ]).toArray();
    console.log('Window result:', windowResult);

  } 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: median across grouped documents
        students = db['students']
        students.insert_many([
            { '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 }
        ])
        accumulator_result = list(students.aggregate([
            { '$group': {
                '_id': '$class',
                'medianScore': { '$median': { 'input': '$score', 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: median of an array field
        surveys = db['surveys']
        surveys.insert_many([
            { '_id': 1, 'ratings': [3, 5, 7, 9, 2] },
            { '_id': 2, 'ratings': [10, 20, 30, 40, 50] },
            { '_id': 3, 'ratings': [1, 1, 2, 3, 5] }
        ])
        expression_result = list(surveys.aggregate([
            { '$project': {
                'medianRating': { '$median': { 'input': '$ratings', 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

        # Window operator usage: median across each partition
        temperatures = db['temperatures']
        temperatures.insert_many([
            { '_id': 1, 'city': 'A', 'reading': 60 },
            { '_id': 2, 'city': 'A', 'reading': 65 },
            { '_id': 3, 'city': 'A', 'reading': 70 },
            { '_id': 4, 'city': 'B', 'reading': 80 },
            { '_id': 5, 'city': 'B', 'reading': 85 },
            { '_id': 6, 'city': 'B', 'reading': 90 }
        ])
        window_result = list(temperatures.aggregate([
            {
                '$setWindowFields': {
                    'partitionBy': '$city',
                    'output': {
                        'medianReading': {
                            '$median': { 'input': '$reading', 'method': 'approximate' },
                            'window': { 'documents': ['unbounded', 'unbounded'] }
                        }
                    }
                }
            }
        ]))
        print('Window result:', window_result)

    finally:
        client.close()

example()

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