MongoDB 練習 – 各料理でグレード「A」を獲得したレストランの数を調べる

MongoDB クエリを作成して、料理ごとに「A」の評価を受けた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:
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" }
  },
  {
    $group: {
      _id: "$cuisine",
count: { $sum: 1 }
    }
  }
])

Output

{ _id: 'American ', count: 4938 },
{ _id: 'Chinese', count: 419 },
{ _id: 'Japanese', count: 280 },
{ _id: 'Indian', count: 166 },
  {
    _id: 'Bottled beverages, including water, sodas, juices, etc.',
count: 39
  },
{ _id: 'Mexican', count: 276 },
{ _id: 'Ethiopian', count: 11 },
{ _id: 'Pizza/Italian', count: 414 },
{ _id: 'German', count: 36 },
{ _id: 'Eastern European', count: 29 },
{ _id: 'Hotdogs', count: 15 },
{ _id: 'French', count: 283 },
{ _id: 'Thai', count: 50 },
{ _id: 'Vegetarian', count: 39 },
{ _id: 'Polish', count: 39 },
.....

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。

$match: { “grades.grade”: “A” }：
このステージでは、“grades.grade” フィールドが “A” と一致するドキュメントのみを選択します。つまり、”A” グレードを持つドキュメントだけが次のステージに進みます。

$group: { _id: “$cuisine”, count: { $sum: 1 } }：
このステージでは、”$cuisine” フィールドを基準にドキュメントをグループ化し、各グループ内のドキュメント数を計算します。”$cuisine” フィールドの値に基づいてグループが形成され、各グループ内のドキュメントの数を合計（集計）します。