モンゴルDBの集約
集約はデータ処理パイプラインの体現である.
下の写真を見てください.
一部のデータが順次整理された後、
図は
そのため、データをロードする際に非常に便利です.
次の手順に従います.作成日より降順 ・ 価格フィールドの平均値を 一緒に勉強したメンバーのおかげで、帰りも近道ができました.
ありがとう!
下の写真を見てください.
一部のデータが順次整理された後、
図は
result つまり、各フェーズは前のフェーズの結果値に適用されます!
そのため、データをロードする際に非常に便利です.
const CatAvg = await Keywords.aggregate([
{ $match : {'cate_id':{$in : categories}, round_no:roundNo}},
{ $sort : {create_dt:-1}},
{ $group : {_id:'$cate_id', prices : {$push:{$toInt: '$prc_avg'}}}},
// 300개 잘랐음.
{ $project:{average : {$avg:{$slice:["$prices",300]}}}},
])次の手順に従います.
categoriesこの配列にはcate_id値がありますround_no === roundNo検索cate_idを用いてグループ化し、価格という配列形式の新しい領域を創出し、それに加えてprc_avg値を加える.averageとして計算する.ありがとう!
Reference
この問題について(モンゴルDBの集約), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@vagabondms/몽고-DB의-aggregateテキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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