MongoDB 練習 – 合計スコアが最も高いレストランを見つける

MongoDB クエリを作成して、最高の合計スコアを達成したレストランを見つけます。

「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" },
{ $group: {
    _id: "$name",
totalScore: { $sum: "$grades.score" }
  }},
{ $sort: { totalScore: -1 } },
{ $group: {
    _id: "$totalScore",
restaurants: { $push: "$_id" }
  }},
{ $sort: { _id: -1 } },
{ $limit: 1 },
{ $unwind: "$restaurants" },
{ $group: {
    _id: "$_id",
restaurants: { $push: "$restaurants" }
  }}
])

Output

[ { _id: 3470, restaurants: [ "Mcdonald'S" ] } ]

説明

このMongoDBの集計（Aggregation）パイプラインは、’restaurants’ コレクション内のデータを処理し、特定の条件に基づいてデータを集計します。具体的な手順は以下の通りです：

1.{ $unwind: “$grades” }：
このステップでは、”grades” 配列をアンウィンド（展開）して、個別の “grades” ドキュメントとしてデータを分解します。

2.{ $group: { _id: “$name”, totalScore: { $sum: “$grades.score” } } }：
このステップでは、“name” フィールドをグループ化キーとして使用し、各レストランの合計スコアを計算します。

3. { $sort: { totalScore: -1 } }：
このステップでは、合計スコアに基づいて結果を降順にソートします。

4.{ $group: { _id: “$totalScore”, restaurants: { $push: “$_id” } } }：
このステップでは、合計スコアごとにレストラン名をグループ化し、それぞれの合計スコアに属するレストラン名のリストを生成します。

5.{ $sort: { _id: -1 } }：
このステップでは、合計スコアに基づいて結果を降順にソートします。

6.{ $limit: 1 }：
このステップでは、最も高い合計スコアを持つグループを選択します。

7.{ $unwind: “$restaurants” }：
このステップでは、レストラン名のリストをアンウィンドして個別のレストラン名として分解します。

8.{ $group: { _id: “$_id”, restaurants: { $push: “$restaurants” } } }：
このステップでは、最も高い合計スコアを持つグループ内のレストラン名を再度グループ化し、それぞれの合計スコアに属するレストラン名のリストを生成します。

この集計パイプラインの目的は、合計スコアが最も高いレストランの名前を特定し、そのレストラン名をリストとして返すことです。

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