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$push
$push 집계 연산자는 각 그룹의 지정된 표현식에서 모든 값의 배열을 반환합니다. 일반적으로 $group 스테이지 내에서 값을 배열에 누적하는 데 사용됩니다.
파라미터
예제(MongoDB 쉘)
다음 예제에서는 $push 연산자를 사용하여 각 범주에 대한 모든 제품 이름을 수집하는 방법을 보여줍니다.
샘플 문서 생성
db.sales.insertMany([
{ _id: 1, category: "Electronics", product: "Laptop", amount: 1200 },
{ _id: 2, category: "Electronics", product: "Mouse", amount: 25 },
{ _id: 3, category: "Furniture", product: "Desk", amount: 350 },
{ _id: 4, category: "Furniture", product: "Chair", amount: 150 },
{ _id: 5, category: "Electronics", product: "Keyboard", amount: 75 }
]);
쿼리 예제
db.sales.aggregate([
{
$group: {
_id: "$category",
products: { $push: "$product" }
}
}
]);
출력
[
{ _id: 'Furniture', products: [ 'Desk', 'Chair' ] },
{ _id: 'Electronics', products: [ 'Laptop', 'Mouse', 'Keyboard' ] }
]
창 연산자 사용 예제(MongoDB Shell)
버전 8.0.2에서 새로 추가되었습니다.
연$push산자는 $setWindowFields 스테이지에서 창 연산자로 사용할 수도 있습니다. 이 컨텍스트에서는 각 창의 문서에 대해 지정된 표현식의 모든 값의 배열을 정렬 순서로 반환합니다. output 필드 아래에 연산자를 지정하고 선택적으로 window 문서로 창 경계를 정의합니다.
에서 창 연산자로 사용할 경우 $setWindowFields$push는 100MB의 중간 데이터로 제한됩니다. 이 제한을 초과하는 작업은 오류를 반환합니다.
샘플 문서 생성
db.purchases.insertMany([
{ _id: 1, category: "Electronics", day: 1, product: "Laptop" },
{ _id: 2, category: "Electronics", day: 2, product: "Mouse" },
{ _id: 3, category: "Electronics", day: 3, product: "Keyboard" },
{ _id: 4, category: "Furniture", day: 1, product: "Desk" },
{ _id: 5, category: "Furniture", day: 2, product: "Chair" }
]);
쿼리 예제
다음 예제에서는를 기준으로 문서를 분할하고category,를 기준으로 각 파티션을 정렬하고day, 파티션 시작부터 현재 문서를 통해 실행 중인 product 값 목록을 반환합니다.
db.purchases.aggregate([
{
$setWindowFields: {
partitionBy: "$category",
sortBy: { day: 1 },
output: {
productsSoFar: {
$push: "$product",
window: { documents: ["unbounded", "current"] }
}
}
}
}
]);
출력
[
{ "_id": 1, "category": "Electronics", "day": 1, "product": "Laptop", "productsSoFar": [ "Laptop" ] },
{ "_id": 2, "category": "Electronics", "day": 2, "product": "Mouse", "productsSoFar": [ "Laptop", "Mouse" ] },
{ "_id": 3, "category": "Electronics", "day": 3, "product": "Keyboard", "productsSoFar": [ "Laptop", "Mouse", "Keyboard" ] },
{ "_id": 4, "category": "Furniture", "day": 1, "product": "Desk", "productsSoFar": [ "Desk" ] },
{ "_id": 5, "category": "Furniture", "day": 2, "product": "Chair", "productsSoFar": [ "Desk", "Chair" ] }
]
각 문서는 처음부터 현재 문서까지 파티션 내 모든 product 값의 배열productsSoFar인 로 정렬 순서로 보강됩니다.
코드 예제
$push 연산자 사용에 대한 코드 예제를 보려면 사용하려는 언어의 탭을 선택합니다. 다음 예제에서는 누산기 사용량()과 창 연산자 사용량($group)을 모두 보여줍니다. $setWindowFields
- 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');
// Accumulator usage: collect all values per group
const sales = db.collection('sales');
await sales.insertMany([
{ _id: 1, category: "Electronics", product: "Laptop", amount: 1200 },
{ _id: 2, category: "Electronics", product: "Mouse", amount: 25 },
{ _id: 3, category: "Furniture", product: "Desk", amount: 350 },
{ _id: 4, category: "Furniture", product: "Chair", amount: 150 },
{ _id: 5, category: "Electronics", product: "Keyboard", amount: 75 }
]);
const accumulatorResult = await sales.aggregate([
{
$group: {
_id: "$category",
products: { $push: "$product" }
}
}
]).toArray();
console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);
// Window operator usage: running list of values within each partition
const purchases = db.collection('purchases');
await purchases.insertMany([
{ _id: 1, category: "Electronics", day: 1, product: "Laptop" },
{ _id: 2, category: "Electronics", day: 2, product: "Mouse" },
{ _id: 3, category: "Electronics", day: 3, product: "Keyboard" },
{ _id: 4, category: "Furniture", day: 1, product: "Desk" },
{ _id: 5, category: "Furniture", day: 2, product: "Chair" }
]);
const windowResult = await purchases.aggregate([
{
$setWindowFields: {
partitionBy: "$category",
sortBy: { day: 1 },
output: {
productsSoFar: {
$push: "$product",
window: { documents: ["unbounded", "current"] }
}
}
}
}
]).toArray();
console.log('Window result:', windowResult);
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')
db = client['test']
# Accumulator usage: collect all values per group
sales = db['sales']
sales.insert_many([
{ '_id': 1, 'category': 'Electronics', 'product': 'Laptop', 'amount': 1200 },
{ '_id': 2, 'category': 'Electronics', 'product': 'Mouse', 'amount': 25 },
{ '_id': 3, 'category': 'Furniture', 'product': 'Desk', 'amount': 350 },
{ '_id': 4, 'category': 'Furniture', 'product': 'Chair', 'amount': 150 },
{ '_id': 5, 'category': 'Electronics', 'product': 'Keyboard', 'amount': 75 }
])
accumulator_result = list(sales.aggregate([
{
'$group': {
'_id': '$category',
'products': { '$push': '$product' }
}
}
]))
print('Accumulator result:', accumulator_result)
# Window operator usage: running list of values within each partition
purchases = db['purchases']
purchases.insert_many([
{ '_id': 1, 'category': 'Electronics', 'day': 1, 'product': 'Laptop' },
{ '_id': 2, 'category': 'Electronics', 'day': 2, 'product': 'Mouse' },
{ '_id': 3, 'category': 'Electronics', 'day': 3, 'product': 'Keyboard' },
{ '_id': 4, 'category': 'Furniture', 'day': 1, 'product': 'Desk' },
{ '_id': 5, 'category': 'Furniture', 'day': 2, 'product': 'Chair' }
])
window_result = list(purchases.aggregate([
{
'$setWindowFields': {
'partitionBy': '$category',
'sortBy': { 'day': 1 },
'output': {
'productsSoFar': {
'$push': '$product',
'window': { 'documents': ['unbounded', 'current'] }
}
}
}
}
]))
print('Window result:', window_result)
client.close()
example()
