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

버전 8.0의 새로운 기능

Elastic 클러스터에서는 지원되지 않습니다.

Amazon DocumentDB의 `$bucket` 집계 단계를 사용하면 지정된 표현식 및 버킷 경계를 기반으로 입력 문서를 버킷으로 그룹화할 수 있습니다. 이는 특정 값 범위 또는 범주에 속하는 데이터를 분석하는 데 유용할 수 있습니다.

**파라미터**
+ `groupBy` (필수): 그룹화할 값을 지정하는 표현식입니다.
+ `boundaries` (필수): 버킷 경계를 정의하는 이중 값의 배열입니다. 문서는 지정된 경계 내에 속하는 `groupBy` 표현식 값을 기반으로 버킷에 할당됩니다.
+ `default` (선택 사항): `groupBy` 표현식 값이 지정된 경계에 속하지 않는 문서에 대해 출력되는 리터럴 값입니다.
+ `output` (선택 사항): 각 버킷에 대해 출력할 정보를 지정하는 객체입니다. `$sum`, `$avg``$min`, 및 같은 누적기 연산자를 사용하여 각 버킷에 대한 집계를 계산`$max`할 수 있습니다.

## 예제(MongoDB 쉘)
<a name="bucket-examples"></a>

다음 예제에서는 `$bucket` 스테이지를 사용하여 판매 데이터를 가격 범위별로 그룹화하는 방법을 보여줍니다.

**샘플 문서 생성**

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

**쿼리 예제**

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

**출력**

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

## 코드 예제
<a name="bucket-code"></a>

`$bucket` 명령을 사용하기 위한 코드 예제를 보려면 사용하려는 언어의 탭을 선택합니다.

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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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