MongoDB$count集約演算子

MongoDBでは、$count 集約演算子は、現在のステージに入力されたドキュメントの数のカウントを含む、集約パイプラインの次のステージにドキュメントを渡します。

例

petsというコレクションがあるとします。次のドキュメントを使用：

{ "_id" : 1, "name" : "Wag", "type" : "Dog", "weight" : 20 }
{ "_id" : 2, "name" : "Bark", "type" : "Dog", "weight" : 10 }
{ "_id" : 3, "name" : "Meow", "type" : "Cat", "weight" : 7 }
{ "_id" : 4, "name" : "Scratch", "type" : "Cat", "weight" : 8 }
{ "_id" : 5, "name" : "Bruce", "type" : "Bat", "weight" : 3 }
{ "_id" : 6, "name" : "Fetch", "type" : "Dog", "weight" : 17 }
{ "_id" : 7, "name" : "Jake", "type" : "Dog", "weight" : 30 }

次の集計操作を使用して、コレクション内の犬の数を数えることができます。

db.pets.aggregate([
    {
      $match: { type: "Dog" }
    },
    {
      $count: "DogCount"
    }
])

結果：

{ "DogCount" : 4 }

集約パイプラインが機能する方法は、ステージで構成されていることです。各パイプラインステージは、次のステージへの入力を提供します。

したがって、上記の例では、最初の段階でコレクションがtypeを持つドキュメントのみにフィルターされました。 dogの。第2段階では、それらのドキュメントを取得してカウントし、結果を次のステージに渡しました。それがパイプラインの最後の段階であったことを考えると、出力が表示されました。

グループ化されたドキュメントのカウント

これは、$group集計演算子と$countを組み合わせて、特定の体重のペットの各タイプのカウントを返す例です。

db.pets.aggregate([
    {
      $match: { weight: { $lt: 30 } }
    },
    {
      $group: { _id: "$type", count: { $sum: 1 } }
    }
])

結果：

{ "_id" : "Cat", "count" : 2 }
{ "_id" : "Bat", "count" : 1 }
{ "_id" : "Dog", "count" : 3 }

パイプラインステージを追加する

この例では、パイプラインステージを追加して結果を並べ替えます。特に、$sortを使用しますこれを行う演算子。

db.pets.aggregate([
    {
      $match: { weight: { $lt: 30 } }
    },
    {
      $group: { _id: "$type", count: { $sum: 1 } }
    },
     { 
      $sort : { count : -1, _id: 1 } 
    }
])

結果：

{ "_id" : "Dog", "count" : 3 }
{ "_id" : "Cat", "count" : 2 }
{ "_id" : "Bat", "count" : 1 }

この場合、カウントを降順で並べ替えました（-1 降順を指定します）、次に_id 昇順（1 昇順を指定します。

詳細情報

詳細については、MongoDBのドキュメントを参照してください。