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MongoDB

MongoDBはオープンソースのドキュメント指向データベースの1つです。高性能で、多くのリトルエンディアンシステムを利用することができます。

データベース

データベースとは、データの集合体を指します。また、そのデータの集合体の共用を可能にするシステムの意味を含めます

JavaScript

JavaScriptは、プログラミング言語のひとつです。ネットスケープコミュニケーションズで開発されました。 開発当初はLiveScriptと呼ばれていましたが、業務提携していたサン・マイクロシステムズが開発したJavaが脚光を浴びていたことから、JavaScriptと改名されました。 動きのあるWebページを作ることを目的に開発されたもので、主要なWebブラウザのほとんどに搭載されています。

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MongoDBのAggregationでlookupからの複数の条件での集計

untan.r

総合スコア17

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データベースとは、データの集合体を指します。また、そのデータの集合体の共用を可能にするシステムの意味を含めます

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JavaScriptは、プログラミング言語のひとつです。ネットスケープコミュニケーションズで開発されました。 開発当初はLiveScriptと呼ばれていましたが、業務提携していたサン・マイクロシステムズが開発したJavaが脚光を浴びていたことから、JavaScriptと改名されました。 動きのあるWebページを作ることを目的に開発されたもので、主要なWebブラウザのほとんどに搭載されています。

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投稿2020/10/13 20:42

長くなってしまいましたが、どうかお知恵をお貸しください。

使用しているMongoDBのバージョンはv4.0.3です。
このバージョンのまま可能であれば好ましいですが、
必要に応じてアップデートも検討致します。

以下のような生徒と試験結果を保持する2つのコレクションがあります。

[students]

MongoDB

1[ 2 { 3 _id: ObjectId("5f859a1b766f6f532a7c58ec"), 4 name: "田中 太郎" 5 }, 6 { 7 _id: ObjectId("5f8599d1766f6f532a7c58e6"), 8 name: "佐藤 花子" 9 } 10]

[exam_scores]

MongoDB

1[ 2 { 3 _id: ObjectId("5f859671766f6f532a7c58c5"), 4 student_id: ObjectId("5f859a1b766f6f532a7c58ec"), 5 subject: "math", 6 score: 86, 7 date: ISODate("2020-10-01T13:00:00+09:00") 8 }, 9 { 10 _id: ObjectId("5f8595ea766f6f532a7c5887"), 11 student_id: ObjectId("5f859a1b766f6f532a7c58ec"), 12 subject: "science", 13 score: 58, 14 date: ISODate("2020-10-01T13:17:38+09:00") 15 } 16]

試験結果の"subject"には
"Japanese", "math", "science", "social_studies", "English"
のいずれかが入っているものとします。
"score"は0以上100以下の整数が入っています。

これらのコレクションからAggregationをおこない、以下のように生徒の各教科の平均点,最後に試験を受けた日を求め、任意の項目でソートを掛けたいのです。

MongoDB

1[ 2 { 3 student_id: ObjectId("5f859a1b766f6f532a7c58ec"), 4 name: "田中 太郎" 5 Japanese_avg: 57.77, 6 math_avg: 82.52, 7 science_avg: 91.34, 8 social_studies_avg: 47.93, 9 English_avg: 56.49, 10 last_exam: ISODate("2020-10-13T17:58:36+09:00"), 11 }, 12]

MongoDBのPipelineに理解が浅く、これを実装しようとすると、$lookup, $unwind, $groupの組み合わせを5回する他の方法を知りません。
結構な件数が存在するので、5回もlookupを行うと取得にとても時間がかかってしまいます。
もっとスマートな実現方法はないでしょうか?

Javascript

1db.students.aggregate([ 2 { 3 $lookup: { 4 from: "exam_scores", 5 let: { _id: "$_id" }, 6 pipeline: [ 7 { 8 $match: { 9 $expr: { 10 $and: [ 11 { $eq: ["$student_id", "$$_id"] }, 12 { $eq: ["$subject", "Japanese"] } 13 ] 14 } 15 } 16 } 17 ], 18 as: "japanese_score", 19 } 20 }, 21 { 22 $unwind: { 23 path: "$japanese_score", 24 preserveNullAndEmptyArrays: true 25 } 26 }, 27 { 28 $group: { 29 _id: "$_id", 30 name: { $first: "$name" }, 31 Japanese_avg: { $avg: "$japanese_score.score" } 32 }, 33 }, 34 /* 35 繰り返し 36 */ 37 { 38 $sort: { 39 Japanese_avg: -1 40 } 41 } 42]);

よろしくお願い致します。

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