MongoDB クエリを作成して、各区のレストランの数を調べます。
「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([{
$group: {
_id: "$borough",
count: {
$sum: 1
}
}
}])
Output
{ _id: 'Manhattan', count: 1883 },
{ _id: 'Bronx', count: 309 },
{ _id: 'Brooklyn', count: 684 },
{ _id: 'Staten Island', count: 158 },
{ _id: 'Queens', count: 738 }
説明
MongoDB の上記のクエリは、_id と count の 2 つのフィールドを持つドキュメントのリストを返します。 _id フィールドには各グループの区フィールドの個別の値が含まれ、count フィールドにはその区内のレストランの数が含まれます。
集計パイプラインの $group ステージは、区の個別の値ごとに新しいドキュメントを作成し、$sum アキュムレータ演算子を使用してその区内のレストランの数を計算します。
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