MongoDB クエリを作成して、各区の最低スコアを見つけます。
「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" },
{ $group: {
_id: { borough: "$borough" },
lowestScore: { $min: "$grades.score" }
}
}
])
Output
{ _id: { borough: 'Manhattan' }, lowestScore: -1 },
{ _id: { borough: 'Queens' }, lowestScore: 0 },
{ _id: { borough: 'Staten Island' }, lowestScore: -1 },
{ _id: { borough: 'Bronx' }, lowestScore: 0 },
{ _id: { borough: 'Brooklyn' }, lowestScore: 0 }説明
このMongoDBの集計パイプライン操作は、’restaurants’ コレクション内のデータに対して、以下の手順で集計計算を行います：
$unwind: “$grades”：
このステージでは、配列フィールドである “grades” を展開し、各 “grades” 要素を個別のドキュメントとして分割します。これにより、各 “grades” 要素に対して後続の処理を行うことができるようになります。
$group: { _id: { borough: “$borough” }, lowestScore: { $min: “$grades.score” } }：
このステージでは、“$borough” フィールドでドキュメントをグループ化し、各グループ内の “grades.score” フィールドの最小値を計算します。各地区（borough）ごとに “grades.score” の最小値を計算するため、”_id” フィールドには地区を含むオブジェクトが格納されます。”lowestScore” フィールドには対応する地区内の “grades.score” の最小値が格納されます。
最終的に、各地区ごとにグループ化され、対応する地区内の “grades.score” の最小値が計算されます。結果は “_id” フィールドに地区情報を含むオブジェクトが、”lowestScore” フィールドに対応する地区内の “grades.score” の最小値が格納されたドキュメントの配列として返されます。
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