MongoDBの集計パイプラインでコレクション内ドキュメントの1日あたり平均件数を取得する方法

記録されたドキュメントの1日あたりの平均件数を取得するには、MongoDBのaggregate()メソッドを使用します。集計パイプラインの中で$match、$group、$projectを組み合わせることで、期間全体の合計値を経過日数で割り、1日あたりの平均値を算出できます。

まずはサンプルデータを作成するところから見ていきましょう。

サンプルコレクションの作成

以下のようにinsertOne()を使って、日付（DueDate）と数値（Value）を持つドキュメントを3件登録します。

> db.demo451.insertOne({
... DueDate:new ISODate("2020-03-15T10:50:35.000Z"),
... Value: 10
... }
... );
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e7b5c5d71f552a0ebb0a6e9")
}
> db.demo451.insertOne({
... DueDate:new ISODate("2020-03-14T10:50:35.000Z"),
... Value: 10
... }
... );
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e7b5c5d71f552a0ebb0a6ea")
}
> db.demo451.insertOne({
... DueDate:new ISODate("2020-03-13T10:50:35.000Z"),
... Value: 10
... }
... );
{
    "acknowledged" : true,
    "insertedId" : ObjectId("5e7b5c5d71f552a0ebb0a6eb")
}

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.demo451.find();

実行すると、次のような出力が得られます。

{ "_id" : ObjectId("5e7b5c5d71f552a0ebb0a6e9"), "DueDate" : ISODate("2020-03-15T10:50:35Z"), "Value" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("5e7b5c5d71f552a0ebb0a6ea"), "DueDate" : ISODate("2020-03-14T10:50:35Z"), "Value" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("5e7b5c5d71f552a0ebb0a6eb"), "DueDate" : ISODate("2020-03-13T10:50:35Z"), "Value" : 10 }

1日あたりの平均件数を求めるクエリ

それでは、コレクションに記録されたドキュメントの1日あたり平均件数を取得するクエリを見てみましょう。処理の流れは以下の3段階です。

• $match： 現在の日時より前のドキュメントだけを抽出します。
• $group： 最も古い日付（olderDate）とValueの合計（sumValue）を計算します。
• $project： 合計値を「現在日時から最古日付までの経過日数」で割り、1日あたりの平均値を求めます。

> db.demo451.aggregate({
...     $match: {
...         DueDate: {
...             $lt: new ISODate()
...         }
...     }
... }, {
...     $group: {
...         _id: null,
...         olderDate: {
...             $min: "$DueDate"
...         },
...         sumValue: {
...             $sum: "$Value"
...         }
...     }
... }, {
... $project: {
...     _id: 0,
...     averageValue: {
...         $divide: ["$sumValue", {
...             $divide: [{
...                 $subtract: [new ISODate(), "$olderDate"]
...                 }, 1000 * 60 * 60 * 24]
...             }]
...         }
...     }
... })

実行結果

このクエリを実行すると、次のような出力が得られます。

{ "averageValue" : 2.475558456547562 }

ポイント解説

このクエリの核となるのは、$subtractで現在日時と最古のDueDateの差分（ミリ秒）を計算し、それを 1000 * 60 * 60 * 24（1日分のミリ秒）で割って経過日数に変換している部分です。さらに$divideでValueの合計をこの経過日数で割ることで、1日あたりの平均値が算出されます。

なお、日付の差分計算ではタイムゾーンや時刻の端数の影響を受けるため、厳密な「暦日ベース」の平均が必要な場合は、$dateToStringなどで日付を丸めてからグループ化する方法も検討するとよいでしょう。