MongoDBで2つの日付間のフィールドをカウント・合計する方法（$gte・$lte・$sumの使い方）

MongoDBで2つの日付の間に該当するドキュメントの件数を数えたり、数値フィールドの合計を求めたりするには、集計フレームワーク（Aggregation Pipeline）を使用するのが最も効率的です。$matchステージで比較演算子の $gte（以上）と $lte（以下）により日付範囲を絞り込み、続く $group ステージの $sum 演算子で合計値とカウントを同時に算出できます。

サンプルコレクションの作成

まずは、insertOne() メソッドでテストデータを登録するところから始めましょう。

> db.countandsumdemo.insertOne({"Value":10,"created_at":ISODate('2019-10-11')});
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e038e6df5e889d7a51994fa")
}
> db.countandsumdemo.insertOne({"Value":50,"created_at":ISODate('2019-01-31')});
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e038e77f5e889d7a51994fb")
}
> db.countandsumdemo.insertOne({"Value":100,"created_at":ISODate('2019-06-31')});
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e038e8af5e889d7a51994fc")
}

登録されたドキュメントの確認

find() メソッドを使うと、コレクション内のすべてのドキュメントを表示できます。

> db.countandsumdemo.find().pretty();

実行結果は次のとおりです。

{
    "_id" : ObjectId("5e038e6df5e889d7a51994fa"),
    "Value" : 10,
    "created_at" : ISODate("2019-10-11T00:00:00Z")
}
{
    "_id" : ObjectId("5e038e77f5e889d7a51994fb"),
    "Value" : 50,
    "created_at" : ISODate("2019-01-31T00:00:00Z")
}
{
    "_id" : ObjectId("5e038e8af5e889d7a51994fc"),
    "Value" : 100,
    "created_at" : ISODate("2019-07-01T00:00:00Z")
}

ポイント： 3つ目のドキュメントには「2019-06-31」を指定しましたが、保存結果は「2019-07-01」になっています。6月は30日までしか存在しないため、存在しない日付を指定すると自動的に翌日へ繰り上げられるのです。実務では日付入力のミスに注意しましょう。

2つの日付間でカウントと合計を求めるクエリ

ここからが本題です。次のクエリでは、「2019-05-01」から「2019-12-31」の間に作成されたドキュメントを対象に、Value フィールドの合計（SUM）と件数（COUNT）を一度に取得しています。

> db.countandsumdemo.aggregate(
...    [{
...        $match: {
...            created_at: {
...                $gte: new Date('2019-05-01'),
...                $lte: new Date('2019-12-31')
...            }
...        }
...    }, {
...    $group: {
...        _id: null,
...        SUM: {
...            $sum: "$Value"
...        },
...        COUNT: {
...            $sum: 1
...        }
...    }
...    }]
... );

実行結果は次のとおりです。

{ "_id" : null, "SUM" : 110, "COUNT" : 2 }

クエリのポイント解説

• $match： created_at が 2019-05-01 以上・2019-12-31 以下のドキュメントのみを抽出します。created_at にインデックスを設定しておけば、この段階で効率的に絞り込めます。
• $group： _id: null を指定すると、条件に一致したすべてのドキュメントが1つのグループにまとめられます。
• SUM: { $sum: "$Value" }： 各ドキュメントの Value フィールドの値を足し合わせて合計を算出します。
• COUNT: { $sum: 1 }： ドキュメント1件につき1を加算するため、条件に一致した件数を数えられます。

今回の例では、日付範囲に一致したのは「2019-07-01」（Value: 100）と「2019-10-11」（Value: 10）の2件であるため、合計は 110、件数は 2 となります。「2019-01-31」のドキュメントは範囲外のため対象外です。このように $match と $group を組み合わせれば、複雑な集計処理も1つのパイプラインでシンプルかつ高速に実現できます。