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$percentile - Amazon DocumentDB
動作例 (MongoDB シェル)式の使用例 (MongoDB シェル)コードの例

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$percentile

バージョン 8.0.1 から新規。

Amazon DocumentDB の $percentile演算子は、数値データの指定されたパーセンタイル値を計算します。アキュムレータは、集約パイプラインの$groupステージのグループ内のドキュメント全体のパーセンタイル値を計算します。式として、数値の配列のパーセンタイルを計算します。

パラメータ

  • input: 数値または数値の配列に解決される式。

  • p: 0 から 1 までのパーセンタイル値の配列。各値は計算するパーセンタイルを表します。たとえば、 は 25 パーセンタイル、50 パーセンタイル、75 パーセンタイルを[0.25, 0.5, 0.75]計算します。

  • method: 計算方法を指定する文字列。現在は、"approximate" のみがサポートされます。

動作

"approximate" メソッドは、t-digest アルゴリズムを使用して、近似パーセンタイルベースのメトリクスを計算します。小さなデータセットでは、個別のパーセンタイル値が同じ結果に解決される場合があります。たとえば、グループごとに 5 つの値しかない場合、p90 と p99 はどちらもグループ内の最大値を返す可能性があります。データポイントの数が増えると、精度が向上します。

例 (MongoDB シェル)

次の例は、 $percentile演算子を使用して、クラスあたりのスコアの 25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルを計算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.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 }
]);

クエリの例

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

出力

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

式の使用例 (MongoDB シェル)

$percentile 演算子を$projectステージ内の式として使用して、配列フィールドのパーセンタイルを計算することもできます。

サンプルドキュメントを作成する

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] }
]);

クエリの例

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

出力

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

コードの例

$percentile 演算子を使用するコード例を表示するには、使用する言語のタブを選択します。次の例は、アキュムレータの使用 ( の場合$group) と式の使用 ( の場合) の両方を示しています$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()