MongoDBで日付範囲をもとに日・週・月単位でデータをグループ化する方法

MongoDBで日付データを週や月の単位で集計したい場合、集計パイプライン（Aggregation Pipeline）の日付演算子「$week」や「$month」を活用します。本記事では、サンプルコレクションを作成し、日付範囲に基づいてデータをグループ化する具体的な手順を解説します。

1. サンプルコレクションの作成

まず、ドキュメントを含むコレクションを作成しましょう。以下のコマンドで「demo133」コレクションにドキュメントを挿入します。

> db.demo133.insertOne({"Rank":18,"DueDate":new ISODate("2020-01-10")});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e31980968e7f832db1a7f78")
}
> db.demo133.insertOne({"Rank":12,"DueDate":new ISODate("2020-01-10")});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e31982568e7f832db1a7f79")
}
> db.demo133.insertOne({"Rank":12,"DueDate":new ISODate("2020-02-01")});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e31986568e7f832db1a7f7a")
}
> db.demo133.insertOne({"Rank":20,"DueDate":new ISODate("2020-02-01")});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e31986c68e7f832db1a7f7b")
}

2. 登録し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.demo133.find();

こ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("5e31980968e7f832db1a7f78"), "Rank" : 18, "DueDate" : ISODate("2020-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : ObjectId("5e31982568e7f832db1a7f79"), "Rank" : 12, "DueDate" : ISODate("2020-01-10T00:00:00Z") }
{ "_id" : ObjectId("5e31986568e7f832db1a7f7a"), "Rank" : 12, "DueDate" : ISODate("2020-02-01T00:00:00Z") }
{ "_id" : ObjectId("5e31986c68e7f832db1a7f7b"), "Rank" : 20, "DueDate" : ISODate("2020-02-01T00:00:00Z") }

3. 日付範囲に基づくグループ化クエリ

それでは、日付をもとに週単位でグループ化するクエリを見ていきましょう。aggregate()メソッドの中で、まず$projectステージにより$week演算子で週番号を、$month演算子で月番号を抽出します。その後、$groupステージで週番号をキーとしてグループ化し、Rankの平均値を$avg演算子で算出しています。

> db.demo133.aggregate([
...    {
...       "$project": {
...          "DueDateWeek": { "$week": "$DueDate" },
...          "DueDateMonth": { "$month": "$DueDate" },
...          "Rank": 1
...       }
...    },
... {
...    "$group": {
...       "_id": "$DueDateWeek",
...       "AvgValue": { "$avg": "$Rank" },
...       "MonthValue": { "$first": "$DueDateMonth" }
...       }
...    }
... ])

このクエリを実行すると、以下のような結果が出力されます。

{ "_id" : 4, "AvgValue" : 16, "MonthValue" : 2 }
{ "_id" : 1, "AvgValue" : 15, "MonthValue" : 1 }

結果の読み方

出力結果の各フィールドは次の意味を持ちます。

• _id：グループ化のキーとなった週番号（$weekの結果）
• AvgValue：各週に含まれるドキュメントのRankの平均値
• MonthValue：その週に属する月番号（$monthの結果）

この例では、第1週（_id: 1）に属するドキュメントのRank平均は15、第4週（_id: 4）に属するドキュメントのRank平均は16という結果になっています。なお、$weekは年間の週番号（0〜53）を返し、$monthは月番号（1〜12）を返します。日単位でグループ化したい場合は、「$dayOfMonth」「$dayOfWeek」などの演算子を同じ要領で使うことで対応可能です。