MongoDB クエリを作成して、各料理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([{
$group: {
_id: "$cuisine",
count: {
$sum: 1
}
}
}])
Output
{ _id: 'Mediterranean', count: 16 },
{ _id: 'Chinese/Cuban', count: 5 },
{ _id: 'Hamburgers', count: 159 },
{ _id: 'Asian', count: 10 },
{ _id: 'Café/Coffee/Tea', count: 1 },
{ _id: 'Japanese', count: 80 },
{ _id: 'Continental', count: 8 },
{ _id: 'Other', count: 4 },
{ _id: 'Indonesian', count: 2 },
{ _id: 'Salads', count: 1 },
{ _id: 'Bangladeshi', count: 1 },
{ _id: 'Mexican', count: 73 },
{ _id: 'French', count: 72 },
{ _id: 'Filipino', count: 3 },
{ _id: 'Greek', count: 25 },
.....
説明
MongoDB 内の指定されたクエリは、ドキュメントのリストを返します。各ドキュメントは、料理とその料理のレストランの数を表します。
集計パイプラインの $group ステージは、料理の個別の値ごとに新しいドキュメントを作成し、$sum アキュムレータ演算子を使用してその料理のレストランの数を計算します。
結果として得られるドキュメントには、_id と count という 2 つのフィールドがあります。 _id フィールドには各グループの料理フィールドの個別の値が含まれ、count フィールドにはその料理のレストランの数が含まれます。
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