Aggregate.bucketAuto(object: Object): Aggregate

支持端:小程序 2.7.4 起, 云函数 0.8.1

聚合阶段。将输入记录根据给定的条件划分成不同的组,每组即一个 bucket。与 bucket 的其中一个不同之处在于无需指定 boundariesbucketAuto 会自动尝试将记录尽可能平均的分散到每组中。

参数

object: Object

返回值

Aggregate

API 说明

每组分别作为一个记录输出,包含一个以包含组中最大值和最小值两个字段的对象为值的 _id 字段和一个以组中记录数为值的 count 字段。count 在没有指定 output 的时候是默认输出的。

bucketAuto 的形式如下:

bucketAuto({
  groupBy: <expression>,
  buckets: <number>,
  granularity: <string>,
  output: {
    <output1>: <accumulator expr>,
    ...
    <outputN>: <accumulator expr>
  }
})

groupBy 是一个用以决定分组的表达式,会应用在各个输入记录上。可以用 $ 前缀加上要用以分组的字段路径来作为表达式。除非用 default 指定了默认值,否则每个记录都需要包含指定的字段,且字段值必须在 boundaries 指定的范围之内。

buckets 是一个用于指定划分组数的正整数。

granularity 是可选枚举值字符串,用于保证自动计算出的边界符合给定的规则。这个字段仅可在所有 groupBy 值都是数字并且没有 NaN 的情况下使用。枚举值包括:R5R10R20R40R801-2-5E6E12E24E48E96E192POWERSOF2

output 可选,用以决定输出记录除了 _id 外还要包含哪些字段,各个字段的值必须用累加器表达式指定。当 output 指定时,默认的 count 是不会被默认输出的,必须手动指定:

output: {
  count: $.sum(1),
  ...
  <outputN>: <accumulator expr>
}

在以下情况中,输出的分组可能会小于给定的组数:

  • 输入记录数少于分组数
  • groupBy 计算得到的唯一值少于分组数
  • granularity 的间距少于分组数
  • granularity 不够精细以至于不能平均分配到各组

granularity 详细说明

granularity 用于保证边界值属于一个给定的数字序列。

Renard 序列

Renard 序列是以 10 的 5 / 10 / 20 / 40 / 80 次方根来推导的、在 1.0 到 10.0 (如果是 R80 则是 10.3) 之间的数字序列。

设置 granularity 为 R5 / R10 / R20 / R40 / R80 就把边界值限定在序列内。如果 groupBy 的值不在 1.0 到 10.0 (如果是 R80 则是 10.3) 内,则序列数字会自动乘以 10。

E 序列

E 序列是以 10 的 6 / 12 / 24 / 48 / 96 / 192 次方跟来推导的、带有一个特定误差的、在 1.0 到 10.0 之间的数字序列。

1-2-5 序列

1-2-5 序列 表现与三值 Renard 序列一样。

2的次方序列

由 2 的各次方组成的序列数字。

示例

假设集合 items 有如下记录:

{
  _id: "1",
  price: 10.5
}
{
  _id: "2",
  price: 50.3
}
{
  _id: "3",
  price: 20.8
}
{
  _id: "4",
  price: 80.2
}
{
  _id: "5",
  price: 200.3
}

对上述记录进行自动分组,分成三组:

const $ = db.command.aggregate
db.collection('items').aggregate()
  .bucket({
    groupBy: '$price',
    buckets: 3,
  })
  .end()

返回结果如下:

{
  "_id": {
    "min": 10.5,
    "max": 50.3
  },
  "count": 2
}
{
  "_id": {
    "min": 50.3,
    "max": 200.3
  },
  "count": 2
}
{
  "_id": {
    "min": 200.3,
    "max": 200.3
  },
  "count": 1
}