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$stdDevSamp
버전 8.0.1에서 새로 추가되었습니다.
Amazon DocumentDB의 $stdDevSamp 연산자는 숫자 값의 샘플 표준 편차를 계산합니다. 누적기로서 집계 파이프라인의 $group 단계에서 그룹 내의 문서 간에 샘플 표준 편차를 계산합니다. 표현식으로 숫자 배열의 샘플 표준 편차를 계산합니다. 샘플 표준 편차는 N-1을 제곱으로 사용합니다(Bessel의 수정). 숫자가 아닌 값은 무시됩니다. 숫자 값이 2개 미만인 경우를 반환합니다null.
파라미터
예제(MongoDB 쉘)
다음 예제에서는 $stdDevSamp 연산자를 사용하여 주제당 점수의 샘플 표준 편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.
샘플 문서 생성
db.scores.insertMany([
{ subject: "math", score: 80 },
{ subject: "math", score: 90 },
{ subject: "math", score: 85 },
{ subject: "math", score: 95 },
{ subject: "science", score: 70 },
{ subject: "science", score: 75 },
{ subject: "science", score: 80 },
{ subject: "science", score: 85 }
]);
쿼리 예제
db.scores.aggregate([
{ $group: {
_id: "$subject",
stdDev: { $stdDevSamp: "$score" }
}}
]);
출력
[
{ "_id": "math", "stdDev": 6.454972243679028 },
{ "_id": "science", "stdDev": 6.454972243679028 }
]
표현식 사용 예제(MongoDB Shell)
연$stdDevSamp산자를 $project 단계 내의 표현식으로 사용하여 배열 필드의 샘플 표준 편차를 계산할 수도 있습니다.
샘플 문서 생성
db.experiments.insertMany([
{ _id: 1, measurements: [10, 12, 14, 16, 18] },
{ _id: 2, measurements: [5, 5, 5, 5, 5] },
{ _id: 3, measurements: [2, 4, 6, 8, 10] }
]);
쿼리 예제
db.experiments.aggregate([
{ $project: {
stdDev: { $stdDevSamp: "$measurements" }
}}
]);
출력
[
{ "_id": 1, "stdDev": 3.1622776601683795 },
{ "_id": 2, "stdDev": 0 },
{ "_id": 3, "stdDev": 3.1622776601683795 }
]
코드 예제
$stdDevSamp 연산자 사용에 대한 코드 예제를 보려면 사용하려는 언어의 탭을 선택합니다. 다음 예제에서는 누적기 사용량()과 표현식 사용량($group)을 모두 보여줍니다. $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: stdDevSamp across grouped documents
const scores = db.collection('scores');
const accumulatorResult = await scores.aggregate([
{ $group: {
_id: "$subject",
stdDev: { $stdDevSamp: "$score" }
}}
]).toArray();
console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);
// Expression usage: stdDevSamp of an array field
const experiments = db.collection('experiments');
const expressionResult = await experiments.aggregate([
{ $project: {
stdDev: { $stdDevSamp: "$measurements" }
}}
]).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: stdDevSamp across grouped documents
scores = db['scores']
accumulator_result = list(scores.aggregate([
{ '$group': {
'_id': '$subject',
'stdDev': { '$stdDevSamp': '$score' }
}}
]))
print('Accumulator result:', accumulator_result)
# Expression usage: stdDevSamp of an array field
experiments = db['experiments']
expression_result = list(experiments.aggregate([
{ '$project': {
'stdDev': { '$stdDevSamp': '$measurements' }
}}
]))
print('Expression result:', expression_result)
finally:
client.close()
example()
