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

バージョン 8.0 の新機能

Elastic クラスターではサポートされていません。

Amazon DocumentDB の`$bucket`集約ステージでは、指定された式とバケットの境界に基づいて入力ドキュメントをバケットにグループ化できます。これは、特定の値の範囲またはカテゴリに含まれるデータの分析に役立ちます。

**パラメータ**
+ `groupBy` (必須): グループ化する値を指定する式。
+ `boundaries` (必須): バケットの境界を定義する二重値の配列。ドキュメントは、指定された境界内にある`groupBy`式の値に基づいてバケットに割り当てられます。
+ `default` (オプション): `groupBy`式値が指定された境界のいずれにも入らないドキュメントに対して出力されるリテラル値。
+ `output` (オプション): 各バケットに出力する情報を指定するオブジェクト。、`$sum`、`$avg`、 などのアキュムレータ演算子を使用して`$min`、各バケットの集計を`$max`計算できます。

## 例 (MongoDB シェル)
<a name="bucket-examples"></a>

次の例は、 `$bucket`ステージを使用して、価格範囲別に売上データをグループ化する方法を示しています。

**サンプルドキュメントを作成する**

```
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") }
]);
```

**クエリの例**

```
db.sales.aggregate([
  {
    $bucket: {
      groupBy: "$price",
      boundaries: [0, 10, 20, 30],
      default: "Other",
      output: {
        "count": { $sum: 1 },
        "totalQuantity": { $sum: "$quantity" }
      }
    }
  },
  {
    $sort: { _id: 1 }
  }
])
```

**出力**

```
[
  { _id: 0, count: 1, totalQuantity: 3 },
  { _id: 10, count: 2, totalQuantity: 4 },
  { _id: 20, count: 2, totalQuantity: 2 }
]
```

## コードの例
<a name="bucket-code"></a>

`$bucket` コマンドを使用するためのコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。

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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();
```

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#### [ 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()
```

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