MongoDB 練習 – 「A」評価の数が最も多いレストランを見つける

MongoDB クエリを作成して、「A」評価の数が最も多いレストランをすべて検索します。

「レストラン」コレクションの構造:
Query
Output
説明

「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"},
  {$match: {"grades.grade": "A"}},
  {$group: {
    _id: "$restaurant_id",
count: {$sum: 1}
  }},
  {$sort: {count: -1}},
  {$group: {
    _id: "$count",
restaurants: {$push: "$_id"}
  }},
  {$sort: {_id: -1}},
  {$limit: 1},
  {$project: {restaurants: 1}}
])

Output

{
    _id: 7,
restaurants: [
      '40873102', '40752011', '40787054',
      '40513021', '40514492', '40720393',
      '40399340', '40816235', '40786301',
      '40863575', '40831075', '40868810',
      '40377294', '40735660', '40362432',
      '40798457', '40397159', '40401093',
      '40864834', '40393093', '40573964',
      '40399986', '40399778', '40761780',
      '40401151', '40606772', '40369087',
      '40865501'
    ]
  }

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”: “A” } }：
このステップでは、“grades.grade” フィールドが “A” のものに絞り込みます。

{ $group: { _id: “$restaurant_id”, count: { $sum: 1 } } }：
このステップでは、“restaurant_id” をグループ化キーとして使用し、”grades.grade” フィールドが “A” である各レストランのカウントを計算します。