DAY12 MongoDB Facet 與 Bucket 分桶統計

之前我們介紹過了 Aggregation pipeline 了，如果不太了解，請往前看 DAY10, DAY11 的文章。

DAY10 MongoDB 聚合(Aggregate)種類介紹 DAY11 MongoDB 深入聚合與常見問題

Aggregate 可以經過一堆操作呈現出我們要的結果，那如果我們要的結果是有一種以上的呈現方式怎麼辦？例如一個學校想看本校學測的學生們分析資料，一個想看按分數來分群，一個想看按班級來分群，就得準備兩次查詢語法，再分別記錄下來。

當然不用這麼麻煩，這時候就是 facet 出場的時候了，facet 能夠在一次查詢內執行多個 aggregate 並回傳結果，這樣做的好處就是來源資料只需要查詢一次。兩次可能還無法看出效果，如果是十次二十次呢？輸入的資料只需做一次，就能省掉額外的消耗。

我們先來看看 Facet 的 pattern：

db.artwork.aggregate( [
    $facet: {
      "output1": [ aggregate1-stage1 , aggregate1-stage2 ],
      "output2": [ aggregate2-stage1 , aggregate2-stage2 ]
在使用上有些原生的限制：
aggregate RAM 最多使用 100 MB
facet out 最多只能 16 MB
知道使用規則後，我們就來準備範例的資料了。
db.facet.insertMany([
  { name: 'movie1', publishYear: 2020, rating: 9, cost: 500 },
  { name: 'movie2', publishYear: 1988, rating: 9, cost: 200 },
  { name: 'movie3', publishYear: 1988, rating: 6, cost: 700 },
  { name: 'movie4', publishYear: 2018, rating: 7, cost: 800 },
  { name: 'movie5', publishYear: 2018, rating: 4, cost: 600 },
  { name: 'movie6', publishYear: 2019, rating: 7, cost: 1200 },
  { name: 'movie7', publishYear: 2020, rating: 7, cost: 700 },
  { name: 'movie8', publishYear: 2019, rating: 7, cost: 600 },
  { name: 'movie9', publishYear: 1988, rating: 5, cost: 400 },
  { name: 'movie10', publishYear: 2018, rating: 7, cost: 800 },
在今天之前，我們想達到以下兩種統計
按年份統計 有幾部電影以及總成本多少?
按評分統計 有幾部電影以及總成本多少?
我們應該是會這樣寫著：
db.facet.aggregate(
    { '$group':
        {_id:'$publishYear', totalCount:{ $sum: 1}, totalCost: {$sum:'$cost'} }
db.facet.aggregate(
    { '$group':
        {_id:'$rating', totalCount:{ $sum: 1}, totalCost: {$sum:'$cost'} }
分兩次查也挺好的。謝謝大家！(被打)
使用 facet 一次查詢完也是挺簡單的，語法如下：
db.facet.aggregate([
{ $facet:
      "groupedByPublishYear": [
            { $match: { publishYear : { $gte: 1 } } },
            { $group: {_id:'$publishYear', totalCount:{ $sum: 1}, totalCost: {$sum:'$cost'} }  }
       "groupedByRating": [
            { $match: {} },
            { $group: {_id:'$rating', totalCount:{ $sum: 1}, totalCost: {$sum:'$cost'} }  }
結果如下:
    groupedByPublishYear: [
      { _id: 1988, totalCount: 3, totalCost: 1300 },
      { _id: 2018, totalCount: 3, totalCost: 2200 },
      { _id: 2019, totalCount: 2, totalCost: 1800 },
      { _id: 2020, totalCount: 2, totalCost: 1200 }
    groupedByRating: [
      { _id: 5, totalCount: 1, totalCost: 400 },
      { _id: 7, totalCount: 5, totalCost: 4100 },
      { _id: 4, totalCount: 1, totalCost: 600 },
      { _id: 9, totalCount: 2, totalCost: 700 },
      { _id: 6, totalCount: 1, totalCost: 700 }
其實我在使用上就是當作兩個 aggregate 在寫，先各別擊破後再組合，這樣也比較好 debug。

中間的 { $match: { publishYear : { $gte: 1 } } } 與 { $match: {} } 是刻意這樣寫的，目的只是表現不需要過濾條件時，就這樣做即可。
$bucket
aggregate 使用利器還有一個分桶的運算子，叫做 bucket (以及 bucketAuto )，功能是幫你統計的欄位進行各別統計，而分桶的方式以及刻度都能夠自行定義，便於呈現結果。這個東西算是能夠自行訂刻度的 group，來看看它的 Pattern
  $bucket: {
      groupBy: <field>,
      boundaries: [ <bound_1>, ... <bound_n>],
      default: <literal>,
      output: {
         <output1>: { <$accumulator expression> },
         <output2>: { <$accumulator expression> },
groupBy: 分群的欄位
boundaries: 就是所有值的上下界，以及中間的刻度。

已上面的範例，出版的年份從 1988~2020，我們上下界線就是 [1988, 2020]，也可以自己定義範圍 [1988, 2000, 2010, 2020]
default: 當分群欄位的值不在上面定義的範圍時，要顯示的名稱，等下看範例就知道
output: 上面分群後的結果
我們使用出版年來分群，分群為 1988, 2000, 2010, 2020，剩下的就放在名為 others類別，並在每一份統計數量以及電影名字，馬上來看範例：
film> db.facet.aggregate([
... { $bucket:
.....     {
.......         groupBy: '$publishYear',
.......         boundaries: [1988, 2000, 2010, 2020],
.......         default: "others",
.......         output: {
.........           "totalCount": { $sum: 1 },
.........           "names" : { $push: "$name" }
.........         }
.......     }
..... }
... ])
    _id: 1988, 
    totalCount: 3, 
    names: [ 'movie2', 'movie3', 'movie9' ] 
    _id: 2010,
    totalCount: 5,
    names: [ 'movie4', 'movie5', 'movie6', 'movie8', 'movie10' ]
    _id: 'others', 
    totalCount: 2, 
    names: [ 'movie1', 'movie7' ] 
這邊要特別注意的是 movie1 與 movie7，他們的出版年是 2020，觸及了設定的 boundary 上限，也就是這個功能的上下界關係是
>= lower bound
< upper bound
本系列文章會同步發表於我個人的部落格 Pie Note