MongoDBでは、$ln 集計パイプライン演算子は、自然対数（ln）を計算します ）の数値であり、結果をdoubleとして返します。
構文
構文は次のようになります：
{ $ln: <number> }
<number>の場所 非負数に解決される任意の有効な式にすることができます。
例
testというコレクションがあるとします。 次のドキュメントで：
{ "_id" : 1, "data" : 0.5 }
{ "_id" : 2, "data" : 20 }
{ "_id" : 3, "data" : 200 }
$lnを使用できます dataの自然対数を返す演算子 フィールド：
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 1, 2, 3 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $ln: [ "$data" ] }
}
}
]
)結果：
{ "data" : 0.5, "result" : -0.6931471805599453 }
{ "data" : 20, "result" : 2.995732273553991 }
{ "data" : 200, "result" : 5.298317366548036 }
これを行う別の方法は、$logを使用することでした。 Math.Eの2番目の引数を持つ演算子 。 MongoDB $logを参照してください 例として。
自然対数
数値の自然対数は、数学定数 eの底に対する対数です。 、ここで e は、2.7182818284590452353602874713527で始まり、永遠に続く無理数であり、超越数です。
数学定数e オイラーの数としても知られています。
JavaScriptでは、Math.Eを使用できます eを表す 。したがって、 eの自然対数を取得できます。 Math.Eを使用する $lnを使用する場合の引数として 。
次のようなドキュメントがあるとします。
{ "_id" : 4, "data" : 2.718281828459045 }
データフィールドにはeが含まれます 小数点以下15桁まで。
この例では、2つの方法を使用して eの自然対数を返します。 ：
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 4 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
e_1: { $ln: [ "$data" ] },
e_2: { $ln: [ Math.E ] }
}
}
]
)結果：
{ "e_1" : 1, "e_2" : 1 }
最初の結果は、ドキュメントのデータを使用しています。 2番目の結果には、Math.Eを使用します。 eを生成するには 。
いずれにせよ、結果は1です。 。
範囲外の値
前述のように、$ln 演算子は、非負の数に解決される有効な式を受け入れます。その範囲外の値はエラーの原因になります。
コレクションに次のドキュメントを追加するとします。
{ "_id" : 5, "data" : -20 }
$lnを実行してみましょう そのドキュメントに対する演算子：
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 5 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $ln: [ "$data" ] }
}
}
]
)結果：
uncaught exception: Error: command failed: {
"ok" : 0,
"errmsg" : "$ln's argument must be a positive number, but is -20",
"code" : 28766,
"codeName" : "Location28766"
} : aggregate failed :
example@sqldat.com/mongo/shell/utils.js:25:13
example@sqldat.com/mongo/shell/assert.js:18:14
example@sqldat.com/mongo/shell/assert.js:639:17
example@sqldat.com/mongo/shell/assert.js:729:16
example@sqldat.com/mongo/shell/db.js:266:5
example@sqldat.com/mongo/shell/collection.js:1058:12
@(shell):1:1 間違ったデータ型
間違ったデータ型を指定すると、エラーも発生します。
コレクションに次のドキュメントを追加するとします。
{ "_id" : 6, "data" : "Ten" }
$lnを実行してみましょう そのドキュメントに対する演算子：
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 6 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $ln: [ "$data" ] }
}
}
]
)結果：
uncaught exception: Error: command failed: {
"ok" : 0,
"errmsg" : "$ln only supports numeric types, not string",
"code" : 28765,
"codeName" : "Location28765"
} : aggregate failed :
example@sqldat.com/mongo/shell/utils.js:25:13
example@sqldat.com/mongo/shell/assert.js:18:14
example@sqldat.com/mongo/shell/assert.js:639:17
example@sqldat.com/mongo/shell/assert.js:729:16
example@sqldat.com/mongo/shell/db.js:266:5
example@sqldat.com/mongo/shell/collection.js:1058:12
@(shell):1:1
文字列を指定したため、エラーメッセージは、$ln only supports numeric types, not string 。
ヌル値
ヌル値はnullを返します $lnを使用する場合 オペレーター。
コレクションに次のドキュメントを追加するとします。
{ "_id" : 7, "data" : null }
$lnを実行してみましょう そのドキュメントに対する演算子：
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 7 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $ln: [ "$data" ] }
}
}
]
)結果：
{ "data" : null, "result" : null }
結果がnullであることがわかります 。
NaN値
引数がNaNに解決された場合 、$ln NaNを返します 。
例：
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 1 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $ln: [ "$data" * 1 ] }
}
}
]
)結果：
{ "data" : 0.5, "result" : NaN } 存在しないフィールド
$lnの場合 存在しないフィールド、nullに対して演算子が適用されます 返されます。
例：
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 1 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $ln: [ "$age" ] }
}
}
]
)結果：
{ "data" : 0.5, "result" : null }
この場合、$lnを適用しようとしました ageというフィールドに対して 、ただし、そのフィールドはドキュメントに存在しないため、nullを取得します 。