MongoDBのAggregation Frameworkは、データの集計や変換に非常に強力なツールです。この記事では、Aggregation Frameworkの基本から応用までを、具体的な例とともに詳細に解説します。
目次
Aggregation Frameworkとは
Aggregation Framework（集計フレームワーク）はMongoDBに組み込まれている機能の一つで、データを集計、フィルタリング、変換など多くの処理ができます。SQLで言えば、GROUP BYやJOINのような処理がこのフレームワークで可能です。
主な機能
- データのフィルタリング
- データの集計
- データのソート
- データの変換
Aggregation Frameworkの基本的な使い方
MongoDBのAggregation Frameworkを使ってデータ処理をする際には、主にパイプラインと呼ばれるステージを組み合わせて処理を行います。
パイプライン
パイプラインは複数の処理ステージから成り立っており、各ステージでデータが変換されていきます。初めのステージでフィルタリングを行い、次のステージで集計を行うといった形です。
| ステージ | 説明 |
|---|---|
| $match | データのフィルタリング |
| $group | データの集計 |
| $sort | データのソート |
基本的なパイプラインの例
db.collection.aggregate([
{ $match: { '地域': '東京' } },
{ $group: { _id: '$商品', total: { $sum: 1 } } },
{ $sort: { total: -1 } }
])
応用的な使い方
Aggregation Frameworkは基本的な使い方だけでなく、さまざまな応用が可能です。
結合（$lookup）
$lookupを使用すると、他のコレクションとデータを結合することができます。
db.orders.aggregate([
{ $lookup: {
from: 'products',
localField: 'product_id',
foreignField: '_id',
as: '商品情報'
} }
])
配列の操作（$unwind）
$unwindステージを用いると、配列内の要素を分解して新しいドキュメントを生成することができます。
db.collection.aggregate([
{ $unwind: '$商品リスト' }
])
まとめ
MongoDBのAggregation Frameworkは、多機能で非常に強力なデータ処理ツールです。基本的な使い方から応用まで、さまざまな処理が行えるので、ぜひ積極的に活用してみてください。
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