MongoDB - Aggregation

💡 NomadCoder - SQL 마스터클래스 강의를 듣고 정리한 글입니다.
아래의 링크에 SQL 학습에 필요한 데이터가 존재합니다.
https://nomadcoders.co/sql-masterclass

SQL 마스터클래스 – 노마드 코더 Nomad Coders

💡 Aggregation에는 매우 많은 연산자가 존재하지만 몇 개만 다룰 예정입니다.
이전 글에서 설명했다시피 MongoDB를 직접 사용하진 않습니다.
대강 이런 함수가 있다 정도로 보시면 됩니다.

아래의 링크를 통해 MongoDB의 사용 방법을 익힐 수 있습니다.

MongoDB 란 무엇인가요? - 데이터베이스 매뉴얼 - MongoDB Docs

MongoDB 란 무엇인가요? - 데이터베이스 매뉴얼 - MongoDB Docs

 

Aggregation

관계형 DB의 GROUP BY 절과 동일한 작업을 수행합니다.

db.movies.aggregate([
    // {집계 연산자 : 출력한 Key 이름} 를 묶어서 Stage 라고 부른다.
	{집계 연산자 : 출력한 Key 이름}, 
	{집계 연산자 : 출력한 Key 이름}, 
	...
])

---

$count

db.movies.aggregate([
  {$count: "total_movies"}
])

---

$group

_id는 데이터의 ObjectId를 의미하는 것이 아니라 그룹화할 기준이 되는 Key를 의미한다.

db.movies.aggregate([
  -- 전체를 묶어서 평점 평균을 출력
  {$group: {_id: null, avgRating: {$avg: "$rating"}}}
])

최근 영화와 가장 오래된 영화 연도 출력

db.movies.aggregate([
  {$group : {
    _id: null,
    oldestMovie: {$min: "$year"},
    newestMovie: {$max: "$year"}
  }}
])

연도별 평균 상영 시간 출력

db.movies.aggregate([
  {$group : {
    _id: "$year",
    avgDuration: {$avg: "$duration"}
  }},
  {$sort: { _id: -1}}
])

영화배우 별 출연 작품 개수 출력

db.movies.aggregate([
  {$unwind:'$cast'},
  {$group : {
    _id: "$cast",
    movieCount: {$sum: 1}
  }},
  {$sort: { movieCount: -1}}
])

---

$match

$match를 통해 HAVING 절처럼 그룹화할 때 조건을 추가할 수 있다.

-- director가 존재하는 데이터 중에서 감독별로 제작한 영화 개수 출력
db.movies.aggregate([
  {$match: {director: {$exists: true}}},
  {$group : {
    _id: "$director",
    movieCount: {$sum: 1}
  }},
  {$sort: { movieCount: -1}}
])

---

$unwind

PostgreSQL의 unnest처럼 리스트의 여러 개의 데이터를 분리할 수 있다.

db.movies.aggregate([
  {$unwind: "$genres"},
  {$group : {
    _id: "$genres",  -- genre를 기준으로 그룹화
    count: { $sum: 1}  -- 그룹의 데이터 개수 만큼 1씩 증가
  }},
  {$sort: {count: -1}}  -- count를 기준으로 정렬
])

---

$project

$project를 통해 원하는 key만 출력할 수 있다.

-- title, director, cast만 출력
db.movies.aggregate([
  {
    $project: {
      title: 1,
      director: 1,
      cast: 1,
      _id: 0  -- ObjectId는 출력되지 않도록 설정
    }
  },
  {$limit: 10}
])