SQL AVG、MIN、MAXをMongoDB集計アキュムレータに変換する

AVG、MIN、MAX集計関数

SQLのAVG、MIN、MAX集計関数にはそれぞれ、$groupステージのアキュムレータ演算子に直接対応するMongoDBの同等物があります。

SQLの例

SELECT department,
       AVG(salary) AS avg_salary,
       MIN(salary) AS min_salary,
       MAX(salary) AS max_salary
FROM employees
GROUP BY department

生成されるMongoDBクエリ

db.employees.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$department",
      avg_salary: { $avg: "$salary" },
      min_salary: { $min: "$salary" },
      max_salary: { $max: "$salary" },
      department: { $first: "$department" }
    }
  }
])

アキュムレータマッピング

SQL関数	MongoDB演算子	説明
AVG(col)	{ $avg: "$col" }	値の算術平均
MIN(col)	{ $min: "$col" }	最小値
MAX(col)	{ $max: "$col" }	最大値
SUM(col)	{ $sum: "$col" }	値の合計
COUNT(*)	{ $sum: 1 }	ドキュメント数

GROUP BYなしの場合

SQLではGROUP BYなしで集計関数を使用でき、テーブル全体を集計します：

SELECT AVG(price) AS avg_price FROM products

MongoDBでは、すべてのドキュメントを集計するためにnullを_idとして使用します：

db.products.aggregate([
  { $group: { _id: null, avg_price: { $avg: "$price" } } }
])

非数値フィールドでの$minと$max

SQLではMINとMAXは通常数値や日付に使用されますが、MongoDBの$minと$maxはBSON比較順序に従い、型をまたいで機能します。文字列は辞書順で、日付は時系列で比較され、異なる型はMongoDBの比較階層に従います。

$matchとの組み合わせ

集計前にドキュメントをフィルタリングするために、$groupの前に$matchステージを追加します。これはGROUP BYの前のSQL WHEREと同等です：

db.employees.aggregate([
  { $match: { status: "active" } },
  { $group: { _id: "$department", avg_salary: { $avg: "$salary" } } }
])