MongoDB 練習 – 各料理の最高スコアを見つける

MongoDB クエリを作成して、各料理の最高スコアを見つけます。

「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"
  },
  {
    $group: {
      _id: "$cuisine",
maxScore: { $max: "$grades.score" }
    }
  }
])

Output

{ _id: 'Delicatessen', maxScore: 57 },
{ _id: 'CafÃ©/Coffee/Tea', maxScore: 17 },
{ _id: 'Sandwiches/Salads/Mixed Buffet', maxScore: 25 },
{ _id: 'Thai', maxScore: 68 },
  {
    _id: 'Bottled beverages, including water, sodas, juices, etc.',
maxScore: 52
  },
{ _id: 'Caribbean', maxScore: 68 },
{ _id: 'Mexican', maxScore: 56 },
{ _id: 'Middle Eastern', maxScore: 54 },
{ _id: 'Russian', maxScore: 40 },
{ _id: 'French', maxScore: 48 },
{ _id: 'German', maxScore: 27 },
{ _id: 'Café/Coffee/Tea', maxScore: 56 },
{ _id: 'Chinese/Cuban', maxScore: 29 },
{ _id: 'Other', maxScore: 57 },
{ _id: 'Portuguese', maxScore: 26 },
{ _id: 'Tex-Mex', maxScore: 25 },
{ _id: 'Not Listed/Not Applicable', maxScore: 10 },
{ _id: 'Continental', maxScore: 51 },
{ _id: 'Chinese/Japanese', maxScore: 23 },
{ _id: 'Sandwiches', maxScore: 30 }
.....

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。

$group: { _id: “$cuisine”, maxScore: { $max: “$grades.score” } }：
このステージでは、“$cuisine” 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” フィールドの最大値を計算します。つまり、各料理種類ごとに “grades.score” の最大値を計算します。”_id” フィールドには料理種類が、”maxScore” フィールドには対応する料理種類内の “grades.score” の最大値が格納されます。