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$ mediana - Amazon DocumentDB

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$ mediana

Novo na versão 8.0.1.

O $median operador no Amazon DocumentDB calcula o valor médio dos dados numéricos. Como acumulador, ele calcula a mediana dos valores numéricos em documentos dentro de um grupo no $group estágio de um pipeline de agregação. Como expressão, ele calcula a mediana de uma matriz de números.

Parâmetros

  • input: uma expressão que resolve para um valor numérico ou uma matriz de valores numéricos.

  • method: uma string especificando o método de cálculo. Atualmente, só "approximate" é suportado, que usa o algoritmo t-digest.

Comportamento

O "approximate" método usa o algoritmo t-digest para calcular uma mediana aproximada. O resultado é um valor existente no conjunto de dados, em vez de uma interpolação entre valores. A precisão melhora à medida que o número de pontos de dados aumenta.

Exemplo (MongoDB Shell)

O exemplo a seguir mostra como usar o $median operador para calcular a pontuação média do teste por aula.

Crie documentos de amostra

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 } ]);

Exemplo de consulta

db.students.aggregate([ { $group: { _id: "$class", medianScore: { $median: { input: "$score", method: "approximate" } } }} ]);

Saída

[ { "_id": "A", "medianScore": 85 }, { "_id": "B", "medianScore": 80 } ]

Exemplo de uso de expressão (MongoDB Shell)

O $median operador também pode ser usado como uma expressão dentro de um $project estágio para calcular a mediana de um campo de matriz.

Crie documentos de amostra

db.surveys.insertMany([ { _id: 1, ratings: [3, 5, 7, 9, 2] }, { _id: 2, ratings: [10, 20, 30, 40, 50] }, { _id: 3, ratings: [1, 1, 2, 3, 5] } ]);

Exemplo de consulta

db.surveys.aggregate([ { $project: { medianRating: { $median: { input: "$ratings", method: "approximate" } } }} ]);

Saída

[ { "_id": 1, "medianRating": 5 }, { "_id": 2, "medianRating": 30 }, { "_id": 3, "medianRating": 2 } ]

Exemplos de código

Para ver um exemplo de código para usar o $median operador, escolha a guia do idioma que você deseja usar. Os exemplos a seguir mostram o uso do acumulador (in$group) e o uso da expressão (in$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: median across grouped documents const students = db.collection('students'); const accumulatorResult = await students.aggregate([ { $group: { _id: "$class", medianScore: { $median: { input: "$score", method: "approximate" } } }} ]).toArray(); console.log('Accumulator result:', accumulatorResult); // Expression usage: median of an array field const surveys = db.collection('surveys'); const expressionResult = await surveys.aggregate([ { $project: { medianRating: { $median: { input: "$ratings", 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: median across grouped documents students = db['students'] accumulator_result = list(students.aggregate([ { '$group': { '_id': '$class', 'medianScore': { '$median': { 'input': '$score', 'method': 'approximate' } } }} ])) print('Accumulator result:', accumulator_result) # Expression usage: median of an array field surveys = db['surveys'] expression_result = list(surveys.aggregate([ { '$project': { 'medianRating': { '$median': { 'input': '$ratings', 'method': 'approximate' } } }} ])) print('Expression result:', expression_result) finally: client.close() example()