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$maxN - Amazon DocumentDB
動作例 (MongoDB シェル)式の使用例 (MongoDB シェル)ウィンドウ演算子の使用例 (MongoDB シェル)コードの例

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$maxN

バージョン 8.0.1 から新規。

Amazon DocumentDB の $maxN演算子は N 最大値を返します。$group ステージでアキュムレータとして使用すると、各グループの N 最大値の配列が返されます。配列式演算子として使用すると、配列の最大 N 要素が返されます。

パラメータ

  • input: n最大値を返す配列またはフィールドに解決される式。

  • n: 返す最大値の数を指定する正の整数に解決される式。

動作

配列式演算子の動作

  • よりn小さい値を指定することはできません1。

  • $maxN は、input配列で見つかったnull値をフィルタリングします。

  • 指定された nがinput配列内の要素の数以上である場合、 はinput配列内のすべての要素$maxNを返します。

  • が非配列値にinput解決された場合、集約オペレーションはエラーになります。

  • に数値要素と文字列要素の両方inputが含まれている場合、文字列要素は BSON 比較順序に従って数値要素の前にソートされます。

アキュムレータの動作

  • アキュムレータとして使用する場合、 は定数であるか、 _idの値に依存する正の整数式nである必要があります$group。

  • $maxN は null 値と欠落した値をフィルタリングします。

  • グループに含まれるn要素が より少ない場合、 はグループ内のすべての要素$maxNを返します。

  • $maxN は BSON 比較順序に従って入力データを比較し、適切な出力タイプを決定します。入力データに複数のデータ型が含まれている場合、$maxN出力型は比較順序で最も高い値になります。

出力順序

$maxN は、特定のソート順序で値を返します。特定のソート順序を保証する必要がある場合は、$topN代わりに を使用するか、結果を でラップします$sortArray。

例 (MongoDB シェル)

次の例は、アキュムレータを使用して各サブジェクトの 2 $maxN つの最高スコアを取得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.scores.insertMany([
  { subject: "math", score: 85 },
  { subject: "math", score: 72 },
  { subject: "math", score: 93 },
  { subject: "math", score: 68 },
  { subject: "science", score: 90 },
  { subject: "science", score: 78 },
  { subject: "science", score: 65 },
  { subject: "science", score: 88 }
]);

クエリの例

db.scores.aggregate([
  { $group: { _id: "$subject", highestTwo: { $maxN: { input: "$score", n: 2 } } } }
]);

出力

[
  { "_id": "math", "highestTwo": [85, 93] },
  { "_id": "science", "highestTwo": [88, 90] }
]

式の使用例 (MongoDB シェル)

$maxN 演算子を$projectステージ内の式として使用して、配列フィールドから N 最大の要素を返すこともできます。

サンプルドキュメントを作成する

db.readings.insertMany([
  { _id: 1, sensor: "A", values: [45, 12, 78, 3, 56] },
  { _id: 2, sensor: "B", values: [90, 23, 67, 11, 44] }
]);

クエリの例

db.readings.aggregate([
  { $project: {
      highestThree: { $maxN: { input: "$values", n: 3 } }
    }}
]);

出力

[
  { "_id": 1, "highestThree": [45, 56, 78] },
  { "_id": 2, "highestThree": [44, 90, 67] }
]

ウィンドウ演算子の使用例 (MongoDB シェル)

バージョン 8.0.2 の新機能。

$maxN 演算子は、$setWindowFieldsステージのウィンドウ演算子としても使用できます。このコンテキストでは、各ウィンドウのドキュメントの最大n値の配列を返します。output フィールドで 演算子を指定し、オプションでwindowドキュメントを使用してウィンドウの境界を定義します。

注記

でウィンドウ演算子として使用する場合$setWindowFields、 $maxNは 100 MB の中間データに制限されます。この制限を超えるオペレーションはエラーを返します。

サンプルドキュメントを作成する

db.stockPrices.insertMany([
  { _id: 1, ticker: "ABC", hour: 1, price: 50 },
  { _id: 2, ticker: "ABC", hour: 2, price: 45 },
  { _id: 3, ticker: "ABC", hour: 3, price: 60 },
  { _id: 4, ticker: "ABC", hour: 4, price: 40 },
  { _id: 5, ticker: "XYZ", hour: 1, price: 30 },
  { _id: 6, ticker: "XYZ", hour: 2, price: 35 },
  { _id: 7, ticker: "XYZ", hour: 3, price: 25 }
]);

クエリの例

次の例では、ドキュメントを でパーティション化しticker、各パーティションを でソートしてhour、パーティションの先頭から現在のドキュメントまでの 2 つの最高価格を返します。

db.stockPrices.aggregate([
  {
    $setWindowFields: {
      partitionBy: "$ticker",
      sortBy: { hour: 1 },
      output: {
        highestTwoSoFar: {
          $maxN: { input: "$price", n: 2 },
          window: { documents: ["unbounded", "current"] }
        }
      }
    }
  }
]);

出力

[
  { "_id": 1, "ticker": "ABC", "hour": 1, "price": 50, "highestTwoSoFar": [50] },
  { "_id": 2, "ticker": "ABC", "hour": 2, "price": 45, "highestTwoSoFar": [50, 45] },
  { "_id": 3, "ticker": "ABC", "hour": 3, "price": 60, "highestTwoSoFar": [60, 50] },
  { "_id": 4, "ticker": "ABC", "hour": 4, "price": 40, "highestTwoSoFar": [60, 50] },
  { "_id": 5, "ticker": "XYZ", "hour": 1, "price": 30, "highestTwoSoFar": [30] },
  { "_id": 6, "ticker": "XYZ", "hour": 2, "price": 35, "highestTwoSoFar": [35, 30] },
  { "_id": 7, "ticker": "XYZ", "hour": 3, "price": 25, "highestTwoSoFar": [35, 30] }
]

各ドキュメントは、ウィンドウprice内の 2 つの最大値highestTwoSoFarである で拡張されます。出力順序セクションで説明したように、返された配列内の値の順序は保証されません。

コードの例

$maxN 演算子を使用するコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。次の例は、アキュムレータの使用 ( の場合$group)、式の使用 ( の場合$project)、ウィンドウ演算子の使用 ( の場合) を示しています$setWindowFields。

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb');

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

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

    // Accumulator usage: N largest values per group
    const scores = db.collection('scores');
    await scores.insertMany([
      { subject: "math", score: 85 },
      { subject: "math", score: 72 },
      { subject: "math", score: 93 },
      { subject: "math", score: 68 },
      { subject: "science", score: 90 },
      { subject: "science", score: 78 },
      { subject: "science", score: 65 },
      { subject: "science", score: 88 }
    ]);
    const accumulatorResult = await scores.aggregate([
      { $group: { _id: "$subject", highestTwo: { $maxN: { input: "$score", n: 2 } } } }
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Expression usage: N largest elements from an array field
    const readings = db.collection('readings');
    await readings.insertMany([
      { _id: 1, sensor: "A", values: [45, 12, 78, 3, 56] },
      { _id: 2, sensor: "B", values: [90, 23, 67, 11, 44] }
    ]);
    const expressionResult = await readings.aggregate([
      { $project: { highestThree: { $maxN: { input: "$values", n: 3 } } } }
    ]).toArray();
    console.log('Expression result:', expressionResult);

    // Window operator usage: N largest values over a window in each partition
    const stockPrices = db.collection('stockPrices');
    await stockPrices.insertMany([
      { _id: 1, ticker: "ABC", hour: 1, price: 50 },
      { _id: 2, ticker: "ABC", hour: 2, price: 45 },
      { _id: 3, ticker: "ABC", hour: 3, price: 60 },
      { _id: 4, ticker: "ABC", hour: 4, price: 40 },
      { _id: 5, ticker: "XYZ", hour: 1, price: 30 },
      { _id: 6, ticker: "XYZ", hour: 2, price: 35 },
      { _id: 7, ticker: "XYZ", hour: 3, price: 25 }
    ]);
    const windowResult = await stockPrices.aggregate([
      {
        $setWindowFields: {
          partitionBy: "$ticker",
          sortBy: { hour: 1 },
          output: {
            highestTwoSoFar: {
              $maxN: { input: "$price", n: 2 },
              window: { documents: ["unbounded", "current"] }
            }
          }
        }
      }
    ]).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: N largest values per group
        scores = db['scores']
        scores.insert_many([
            { 'subject': 'math', 'score': 85 },
            { 'subject': 'math', 'score': 72 },
            { 'subject': 'math', 'score': 93 },
            { 'subject': 'math', 'score': 68 },
            { 'subject': 'science', 'score': 90 },
            { 'subject': 'science', 'score': 78 },
            { 'subject': 'science', 'score': 65 },
            { 'subject': 'science', 'score': 88 }
        ])
        accumulator_result = list(scores.aggregate([
            { '$group': { '_id': '$subject', 'highestTwo': { '$maxN': { 'input': '$score', 'n': 2 } } } }
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: N largest elements from an array field
        readings = db['readings']
        readings.insert_many([
            { '_id': 1, 'sensor': 'A', 'values': [45, 12, 78, 3, 56] },
            { '_id': 2, 'sensor': 'B', 'values': [90, 23, 67, 11, 44] }
        ])
        expression_result = list(readings.aggregate([
            { '$project': { 'highestThree': { '$maxN': { 'input': '$values', 'n': 3 } } } }
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

        # Window operator usage: N largest values over a window in each partition
        stock_prices = db['stockPrices']
        stock_prices.insert_many([
            { '_id': 1, 'ticker': 'ABC', 'hour': 1, 'price': 50 },
            { '_id': 2, 'ticker': 'ABC', 'hour': 2, 'price': 45 },
            { '_id': 3, 'ticker': 'ABC', 'hour': 3, 'price': 60 },
            { '_id': 4, 'ticker': 'ABC', 'hour': 4, 'price': 40 },
            { '_id': 5, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 1, 'price': 30 },
            { '_id': 6, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 2, 'price': 35 },
            { '_id': 7, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 3, 'price': 25 }
        ])
        window_result = list(stock_prices.aggregate([
            {
                '$setWindowFields': {
                    'partitionBy': '$ticker',
                    'sortBy': { 'hour': 1 },
                    'output': {
                        'highestTwoSoFar': {
                            '$maxN': { 'input': '$price', 'n': 2 },
                            'window': { 'documents': ['unbounded', 'current'] }
                        }
                    }
                }
            }
        ]))
        print('Window result:', window_result)

    finally:
        client.close()

example()