MongoDB 집계(aggregation) 정리 – count, distinct, $group, 파이프라인

예전 MongoDB 자료에 나오는 group(), db.eval(), mapReduce 는 지금 버전에서 없어졌거나 쓰지 않는다. 지금 쓰는 방식 기준으로 정리했다.

1. 개수 세기

db.person.countDocuments({})                 // 조건에 맞는 정확한 개수
db.person.countDocuments({ name: "neo" })
db.person.estimatedDocumentCount()           // 메타데이터로 빠르게 전체 개수

db.person.countDocuments({}) // 조건에 맞는 정확한 개수

db.person.countDocuments({ name: "neo" })

db.person.estimatedDocumentCount() // 메타데이터로 빠르게 전체 개수

예전의 db.collection.count() 와 cursor.count() 는 deprecated 다.

2. 중복 없는 값 (distinct)

db.person.distinct("age")
db.phones.distinct("components.number", { "components.number": { $lt: 5550005 } })

1 2	db.person.distinct("age") db.phones.distinct("components.number", { "components.number": { $lt: 5550005 } })

3. 집계 파이프라인

문서가 단계(stage)를 차례로 통과하며 걸러지고 바뀌는 구조다. 유닉스 파이프와 같은 생각이다. 예전 group() 명령(4.2 에서 제거)은 $group 단계로 대신한다.

단계	SQL 로 치면	하는 일
`$match`	WHERE / HAVING	조건에 맞는 문서만 남김
`$project`	SELECT	필드 선택, 계산 필드 추가
`$group`	GROUP BY	키로 묶고 $sum, $avg, $min, $max, $push, $addToSet 등으로 집계
`$sort`	ORDER BY	정렬
`$limit / $skip`	LIMIT / OFFSET	개수 제한, 건너뛰기
`$unwind`	–	배열 필드를 원소마다 한 문서로 펼침
`$lookup`	JOIN	다른 컬렉션과 조인
`$out / $merge`	INSERT INTO … SELECT	결과를 컬렉션에 저장

4. 예제: 기사를 가장 많이 쓴 기자 5명

db.articles.aggregate([
  { $group: { _id: "$author", count: { $sum: 1 } } },   // 기자별로 묶어서 개수
  { $sort:  { count: -1 } },                           // 많은 순
  { $limit: 5 }
])

db.articles.aggregate([

{ $group: { _id: "$author", count: { $sum: 1 } } }, // 기자별로 묶어서 개수

{ $sort: { count: -1 } }, // 많은 순

{ $limit: 5 }

])

$match 는 되도록 앞에 둔다. 앞 단계에서 문서를 줄여야 인덱스도 타고 뒤 단계가 가볍다.

5. 알아 둘 제한

각 단계는 기본 100MB 메모리 제한이 있다. 큰 데이터는 { allowDiskUse: true } 옵션을 준다. 6.0 부터는 필요하면 자동으로 디스크를 쓴다.
결과는 커서로 받기 때문에 전체 크기 제한은 없다. 다만 결과 문서 하나는 16MB 를 넘을 수 없다.
mapReduce 는 5.0 부터 deprecated 다. 같은 일은 집계 파이프라인($group, $accumulator)으로 한다.
서버에서 자바스크립트를 실행하던 db.eval() 은 4.2 에서 제거되었다. 업데이트도 updateMany 에 집계 파이프라인을 넘겨 서버에서 바로 처리할 수 있다.

anydragon

참고자료

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