MongoDB クエリを作成して、料理「トルコ料理」の平均スコアが最も高いレストランを見つけます。
「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([
{ $match: { cuisine: "Turkish" } },
{ $unwind: "$grades" },
{ $group: {
_id: "$name",
avgScore: { $avg: "$grades.score" }
}},
{ $sort: { avgScore: -1 } }
])
Output
{ _id: 'Turkish Cuisine', avgScore: 13.6 },
{ _id: 'Memo Shish Kebab', avgScore: 13.5 },
{ _id: 'Uskudar Restaurant', avgScore: 12 },
{ _id: 'Turkuaz Turkish Cuisine', avgScore: 11.75 },
{ _id: 'Saharas Turkish Cuisine', avgScore: 11.4 },
{ _id: 'Pasha Turkish Restaurant', avgScore: 10.8 },
{ _id: 'The Country Cafe', avgScore: 10.5 },
{ _id: 'Istanbul Restaurant', avgScore: 10.5 },
{ _id: 'Sahara Restaurant', avgScore: 10.285714285714286 },
{ _id: 'Kebab House', avgScore: 10 },
{ _id: 'Turkish Kitchen', avgScore: 7.666666666666667 }
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:
{ $match: { cuisine: “Turkish” } }:
このステップでは、”cuisine” フィールドが “Turkish” のドキュメントのみをフィルタリングします。
{ $unwind: “$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。
{ $group: { _id: “$name”, avgScore: { $avg: “$grades.score” } } }:
このステップでは、“name” フィールドをグループ化キーとして使用し、各レストランの平均スコアを計算します。
{ $sort: { avgScore: -1 } }:
このステップでは、平均スコア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、”cuisine” フィールドが “Turkish” であるレストランのうち、各レストランの平均スコアを計算し、平均スコア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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