$facet 스테이지 집계 파이프라인을 사용하면 단일 파이프라인 단계 내에서 여러 병렬 집계를 실행할 수 있습니다. 단일 쿼리에서 동일한 데이터 세트에 대해 여러 분석을 수행하는 데 유용합니다.
문법
{
"$facet": {
"outputField1": [ { "stage1": {} }, { "stage2": {} } ],
"outputField2": [ { "stage1": {} }, { "stage2": {} } ]
}
}
매개 변수
| 매개 변수 | Description |
|---|---|
outputFieldN |
출력 필드의 이름입니다. |
stageN |
실행할 집계 단계입니다. |
예시
스토어 컬렉션에서 이 샘플 문서를 고려합니다.
{
"_id": "0fcc0bf0-ed18-4ab8-b558-9848e18058f4",
"name": "First Up Consultants | Beverage Shop - Satterfieldmouth",
"location": {
"lat": -89.2384,
"lon": -46.4012
},
"staff": {
"totalStaff": {
"fullTime": 8,
"partTime": 20
}
},
"sales": {
"totalSales": 75670,
"salesByCategory": [
{
"categoryName": "Wine Accessories",
"totalSales": 34440
},
{
"categoryName": "Bitters",
"totalSales": 39496
},
{
"categoryName": "Rum",
"totalSales": 1734
}
]
},
"promotionEvents": [
{
"eventName": "Unbeatable Bargain Bash",
"promotionalDates": {
"startDate": {
"Year": 2024,
"Month": 6,
"Day": 23
},
"endDate": {
"Year": 2024,
"Month": 7,
"Day": 2
}
},
"discounts": [
{
"categoryName": "Whiskey",
"discountPercentage": 7
},
{
"categoryName": "Bitters",
"discountPercentage": 15
},
{
"categoryName": "Brandy",
"discountPercentage": 8
},
{
"categoryName": "Sports Drinks",
"discountPercentage": 22
},
{
"categoryName": "Vodka",
"discountPercentage": 19
}
]
},
{
"eventName": "Steal of a Deal Days",
"promotionalDates": {
"startDate": {
"Year": 2024,
"Month": 9,
"Day": 21
},
"endDate": {
"Year": 2024,
"Month": 9,
"Day": 29
}
},
"discounts": [
{
"categoryName": "Organic Wine",
"discountPercentage": 19
},
{
"categoryName": "White Wine",
"discountPercentage": 20
},
{
"categoryName": "Sparkling Wine",
"discountPercentage": 19
},
{
"categoryName": "Whiskey",
"discountPercentage": 17
},
{
"categoryName": "Vodka",
"discountPercentage": 23
}
]
}
]
}
예제 1: 판매 및 프로모션에 대한 패싯 검색
지정된 제품 범주에 대해 판매 및 프로모션에 대한 동시 분석을 수행합니다. 파이프라인은 salesAnalysis 해제하고 salesByCategory, 특정 범주를 필터링하고, 합계 totalSales를 그룹화합니다. 프로모션 분석 파이프라인은 프로모션 이벤트 및 할인, 특정 범주 LaptopsSmartphones 에 대한 필터 등을 해제하고 그룹화하여 평균 할인 비율을 계산합니다. 컬렉션의 stores 입력 문서는 이 작업을 시작할 때 데이터베이스에서 한 번만 가져옵니다.
db.stores.aggregate([
{
$facet: {
salesAnalysis: [
{ $unwind: "$sales.salesByCategory" },
{ $match: { "sales.salesByCategory.categoryName": { $in: ["Laptops", "Smartphones", "Cameras", "Watches"] } } },
{ $group: { _id: "$sales.salesByCategory.categoryName", totalSales: { $sum: "$sales.salesByCategory.totalSales" } } }
],
promotionAnalysis: [
{ $unwind: "$promotionEvents" },
{ $unwind: "$promotionEvents.discounts" },
{ $match: { "promotionEvents.discounts.categoryName": { $in: ["Laptops", "Smartphones", "Cameras", "Watches"] } } },
{ $group: { _id: "$promotionEvents.discounts.categoryName", avgDiscount: { $avg: "$promotionEvents.discounts.discountPercentage" } } }
]
}
}
]).pretty()
이 쿼리는 다음 결과를 반환합니다.
[
{
"salesAnalysis": [
{ "_id": "Smartphones", "totalSales": 440815 },
{ "_id": "Laptops", "totalSales": 679453 },
{ "_id": "Cameras", "totalSales": 481171 },
{ "_id": "Watches", "totalSales": 492299 }
],
"promotionAnalysis": [
{ "_id": "Smartphones", "avgDiscount": 14.32 },
{ "_id": "Laptops", "avgDiscount": 14.780645161290323 },
{ "_id": "Cameras", "avgDiscount": 15.512195121951219 },
{ "_id": "Watches", "avgDiscount": 15.174418604651162 }
]
}
]
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