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

8.0 版的新功能

Elastic 叢集不支援。

Amazon DocumentDB `$bucket` 中的彙總階段可讓您根據指定的表達式和儲存貯體邊界，將輸入文件分組至儲存貯體。這對於分析屬於特定值範圍或類別的資料非常有用。

**參數**
+ `groupBy` （必要）：指定要分組之值的表達式。
+ `boundaries` （必要）：定義儲存貯體邊界的雙值陣列。文件會根據落在指定邊界內的`groupBy`表達式值指派給儲存貯體。
+ `default` （選用）：為`groupBy`表達式值未落在任何指定邊界的文件輸出的常值。
+ `output` （選用）：指定要為每個儲存貯體輸出資訊的物件。您可以使用累積器運算子，例如 `$sum`、`$min`、 `$avg`和 `$max`來計算每個儲存貯體的彙總。

## 範例 (MongoDB Shell)
<a name="bucket-examples"></a>

下列範例示範如何使用 `$bucket`階段，依價格範圍將銷售資料分組。

**建立範例文件**

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

**查詢範例**

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

**輸出**

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

## 程式碼範例
<a name="bucket-code"></a>

若要檢視使用 `$bucket`命令的程式碼範例，請選擇您要使用的語言標籤：

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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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