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

Amazon DocumentDB의 `$sample` 집계 단계는 컬렉션에서 지정된 수의 문서를 무작위로 선택하는 데 사용됩니다. 이는 데이터 분석, 테스트 및 추가 처리를 위한 샘플 생성과 같은 작업에 유용합니다.

**파라미터**
+ `size`: 임의로 선택할 문서 수입니다.

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

다음 예제에서는 `$sample` 스테이지를 사용하여 `temp` 컬렉션에서 두 문서를 무작위로 선택하는 방법을 보여줍니다.

**샘플 문서 생성**

```
db.temp.insertMany([
  { "_id": 1, "temperature": 97.1, "humidity": 0.60, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 2, "temperature": 98.2, "humidity": 0.59, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 3, "temperature": 96.8, "humidity": 0.61, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 4, "temperature": 97.9, "humidity": 0.61, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 5, "temperature": 97.5, "humidity": 0.60, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 6, "temperature": 98.0, "humidity": 0.59, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 7, "temperature": 97.2, "humidity": 0.60, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 8, "temperature": 98.1, "humidity": 0.59, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 9, "temperature": 96.9, "humidity": 0.62, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 10, "temperature": 97.7, "humidity": 0.60, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") }
]);
```

**쿼리 예제**

```
db.temp.aggregate([
   { $sample: { size: 2 } }
])
```

**출력**

```
{ "_id" : 4, "temperature" : 97.9, "humidity" : 0.61, "timestamp" : ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") }
{ "_id" : 9, "temperature" : 96.9, "humidity" : 0.62, "timestamp" : ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") }
```

결과에 따르면 문서 10개 중 2개가 무작위로 샘플링되었습니다. 이제 이러한 문서를 사용하여 평균을 결정하거나 최소/최대 계산을 수행할 수 있습니다.

## 코드 예제
<a name="sample-code"></a>

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

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#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function sampleDocuments() {
  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 collection = db.collection('temp');

  const result = await collection.aggregate([
    { $sample: { size: 2 } }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  await client.close();
}

sampleDocuments();
```

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def sample_documents():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    db = client['test']
    collection = db['temp']

    result = list(collection.aggregate([
        { '$sample': { 'size': 2 } }
    ]))

    print(result)
    client.close()

sample_documents()
```

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