MongoDB クエリを作成して、「C」評価を受ける可能性が最も高い料理の種類を見つけます。
「レストラン」コレクションの構造:
{
"address": {
"building": "1007",
"coord": [ -73.856077, 40.848447 ],
"street": "Morris Park Ave",
"zipcode": "10462"
},
"borough": "Bronx",
"cuisine": "Bakery",
"grades": [
{ "date": { "$date": 1393804800000 }, "grade": "A", "score": 2 },
{ "date": { "$date": 1378857600000 }, "grade": "A", "score": 6 },
{ "date": { "$date": 1358985600000 }, "grade": "A", "score": 10 },
{ "date": { "$date": 1322006400000 }, "grade": "A", "score": 9 },
{ "date": { "$date": 1299715200000 }, "grade": "B", "score": 14 }
],
"name": "Morris Park Bake Shop",
"restaurant_id": "30075445"
}Query
db.restaurants.aggregate([
{$unwind: "$grades"},
{$match: {"grades.grade": "C"}},
{$group: {_id: "$cuisine", count: {$sum: 1}}},
{$sort: {count: -1}}
])
Output
{ _id: 'American ', count: 172 },
{ _id: 'Italian', count: 59 },
{ _id: 'Pizza', count: 46 },
{
_id: 'Latin (Cuban, Dominican, Puerto Rican, South & Central American)',
count: 29
},
{ _id: 'Chinese', count: 28 },
{ _id: 'Japanese', count: 27 },
{ _id: 'Pizza/Italian', count: 21 },
{ _id: 'Caribbean', count: 19 },
{ _id: 'Jewish/Kosher', count: 17 },
{ _id: 'Mexican', count: 16 },
{ _id: 'Bakery', count: 15 },
{ _id: 'Hamburgers', count: 14 },
{ _id: 'Indian', count: 11 },
{ _id: 'Thai', count: 9 },
{ _id: 'French', count: 8 },
{ _id: 'Delicatessen', count: 7 },
{ _id: 'Korean', count: 7 },
{ _id: 'Café/Coffee/Tea', count: 7 },
{ _id: 'Spanish', count: 6 },
{ _id: 'Irish', count: 6 },
.....説明
このMongoDBの集計（Aggregation）パイプラインは、’restaurants’ コレクション内のデータを処理し、特定の条件に基づいてデータを集計します。具体的な手順は以下の通りです：
{ $unwind: “$grades” }：
このステップでは、“grades” 配列をアンウィンド（展開）して、個別の “grades” ドキュメントとしてデータを分解します。
{ $match: { “grades.grade”: “C” } }：
このステップでは、“grades.grade” フィールドが “C” のものに絞り込みます。
{ $group: { _id: “$cuisine”, count: { $sum: 1 } } }：
このステップでは、“cuisine” をグループ化キーとして使用し、”grades.grade” フィールドが “C” である各料理のカウントを計算します。
{ $sort: { count: -1 } }：
このステップでは、カウントに基づいて結果を降順にソートします。
この集計パイプラインの目的は、”grades.grade” フィールドが “C” である各料理のカウントを計算し、料理のカウントに基づいて結果を降順にソートして返すことです。
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