MongoDBのaggregateでマルチレベル$groupを実現する方法

MongoDBでマルチレベル（多段）の$groupを実装したい場合は、アグリゲーションフレームワーク（aggregate）を活用します。この記事では、実際にコレクションを作成し、複数の$groupステージを組み合わせて、年齢ごとに国別の件数をまとめる方法を解説します。

1. コレクションの作成とドキュメントの挿入

まず、サンプル用のコレクションを作成し、ドキュメントを挿入します。ここではdemo76というコレクションに、名前・年齢・国名を持つドキュメントを登録していきます。

> db.demo76.insertOne({ Name:"Chris","Age" : 21, "CountryName" : 'US' });
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42281")
}
> db.demo76.insertOne({ Name:"Chris","Age" : 21, "CountryName" : 'US' });
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42282")
}
> db.demo76.insertOne({ Name:"Chris","Age" : 23, "CountryName" : 'UK' });
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42283")
}
> db.demo76.insertOne({ Name:"Chris","Age" : 23, "CountryName" : 'UK' });
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42284")
}
> db.demo76.insertOne({ Name:"Chris","Age" : 21, "CountryName" : 'AUS' });
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42285")
}
> db.demo76.insertOne({ Name:"Chris","Age" : 21, "CountryName" : 'AUS' });
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42286")
}
> db.demo76.insertOne({ Name:"Chris","Age" : 23, "CountryName" : 'AUS' });
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42287")
}
> db.demo76.insertOne({ Name:"Chris","Age" : 21, "CountryName" : 'UK' });
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42288")
}

2. find()メソッドで全ドキュメントを確認する

挿入したすべてのドキュメントは、find()メソッドを使って表示できます。

> db.demo76.find();

上記のクエリを実行すると、次のような出力が得られます。

{ "_id" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42281"), "Name" : "Chris", "Age" : 21, "CountryName" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42282"), "Name" : "Chris", "Age" : 21, "CountryName" : "US" }
{ "_id" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42283"), "Name" : "Chris", "Age" : 23, "CountryName" : "UK" }
{ "_id" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42284"), "Name" : "Chris", "Age" : 23, "CountryName" : "UK" }
{ "_id" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42285"), "Name" : "Chris", "Age" : 21, "CountryName" : "AUS" }
{ "_id" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42286"), "Name" : "Chris", "Age" : 21, "CountryName" : "AUS" }
{ "_id" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42287"), "Name" : "Chris", "Age" : 23, "CountryName" : "AUS" }
{ "_id" : ObjectId("5e2bd3e571bf0181ecc42288"), "Name" : "Chris", "Age" : 21, "CountryName" : "UK" }

3. マルチレベル$groupを実装するクエリ

それでは、本題であるマルチレベルの$groupを実装してみましょう。ポイントは以下の3つのステージを組み合わせることです。

• $match: 対象となるドキュメントを絞り込みます（ここでは「Name」が「Chris」のもの）。
• $group（1段階目）: 「Age」と「CountryName」の組み合わせごとにグループ化し、$sumで件数をカウントします。
• $group（2段階目）: 「Age」だけで再グループ化し、$pushで国名と件数のペアを配列にまとめます。

さらに、最後の$addFieldsステージで$arrayToObjectを使うことで、配列形式のデータを見やすいオブジェクト形式へ変換しています。

> db.demo76.aggregate([
... { "$match": { "Name": "Chris" }},
... { "$group": {
...     "_id": { "Age": "$Age", "CountryName": "$CountryName" },
...     "count": { "$sum": 1 }
... }},
... { "$group": {
... "_id": "$_id.Age",
... "CountryName": {
...     "$push": {
...        "k": "$_id.CountryName",
...        "v": "$count"
...        }
...    }
... }},
... { "$addFields": {
...    "CountryName": {
...        "$arrayToObject": "$CountryName"
...        }
...    }}
... ]);

4. 実行結果

上記のアグリゲーションパイプラインを実行すると、次のような出力が得られます。

{ "_id" : 23, "CountryName" : { "AUS" : 1, "UK" : 2 } }
{ "_id" : 21, "CountryName" : { "UK" : 1, "AUS" : 2, "US" : 2 } }

この結果から、年齢23歳のドキュメントは「AUS」が1件、「UK」が2件、年齢21歳のドキュメントは「UK」が1件、「AUS」が2件、「US」が2件存在していることがひと目でわかります。

まとめ

このように、$groupを複数回組み合わせることで、MongoDBでもSQLのGROUP BYのように多段階の集約処理が可能になります。$pushや$arrayToObjectを併用すれば、ネストされた集計結果を読みやすい形に整形できるため、レポート作成やダッシュボード向けのデータ加工にも役立ちます。