MongoDBの$unwind演算子でカウントを取得する方法

MongoDBの$unwindは、入力ドキュメント内の配列フィールドを分解し、配列の各要素に対して1つのドキュメントを出力する集計演算子です。この$unwindをaggregate()メソッドと組み合わせることで、要素ごとのカウントを効率的に取得できます。

本記事では、実際にコレクションを作成し、$unwindと$groupを組み合わせて年齢別のカウントを求める手順を解説します。

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す。以下の例では、「Details」フィールドの中に「Information」という配列を持つドキュメントを挿入しています。配列内には「Name」がnullの要素も含まれている点に注目してください。

> db.demo478.insertOne(
... {
...     "Details" : {
...        _id:1,
...        "Information" : [
...           {
...              "Name" : "Chris",
...              "Age":21
...           },
...           {
...              "Name" : "David",
...              "Age":23
...           },
...           {
...              "Name" : null,
...              "Age":22
...           },
...           {
...              "Name" : null,
...              "Age":24
...           }
...        ]
...    }
... }
... );
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e8204acb0f3fa88e2279092")
}

> db.demo478.insertOne(
... {
...     "Details" : {
...        _id:2,
...        "Information" : [
...           {
...              "Name" : "Bob",
...              "Age":21
...           },
...           {
...              "Name" : null,
...              "Age":20
...           }
...        ]
...    }
... }
... );
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e8204adb0f3fa88e2279093")
}

登録したドキュメントの確認

find()メソッドを使用すると、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.demo478.find();

上記のコマンドを実行すると、以下のような出力が得られます。

{ "_id" : ObjectId("5e8204acb0f3fa88e2279092"), "Details" : { "_id" : 1, "Information" : [ {
"Name" : "Chris", "Age" : 21 }, { "Name" : "David", "Age" : 23 }, { "Name" : null, "Age" : 22 }, {
"Name" : null, "Age" : 24 } ] } }
{ "_id" : ObjectId("5e8204adb0f3fa88e2279093"), "Details" : { "_id" : 2, "Information" : [ {
"Name" : "Bob", "Age" : 21 }, { "Name" : null, "Age" : 20 } ] } }

$unwindでカウントを取得するクエリ

次に、$unwindを使ってカウントを取得する集計クエリを見ていきましょう。このクエリでは以下のステージを組み合わせています。

• $unwind: 「Details.Information」配列を分解し、各要素を個別のドキュメントとして扱います。
• $group: 年齢（Age）ごとにグループ化します。
• $sumと$cond: Nameがnullより大きい値（つまりnull以外の名前が存在する場合）なら1、そうでなければ0を加算することでカウントします。
• $sort: カウントの降順で結果を並べ替えます。

> db.demo478.aggregate([
...    { "$unwind": "$Details.Information" },
...    {
...       "$group" : {
...          "_id": "$Details.Information.Age",
...          "count" : {
...             "$sum": {
...                "$cond": [
...                   { "$gt": [ "$Details.Information.Name", null ] },
...                   1, 0
...                ]
...             }
...          }
...       }
...    },
... { "$sort" : { "count" : -1 } }
... ])

実行結果

上記のクエリを実行すると、年齢ごとにNameが設定されているドキュメントの数が出力されます。

{ "_id" : 21, "count" : 2 }
{ "_id" : 23, "count" : 1 }
{ "_id" : 24, "count" : 0 }
{ "_id" : 20, "count" : 0 }
{ "_id" : 22, "count" : 0 }

結果の解説

出力結果から以下のことが読み取れます。

• 年齢21歳のグループには「Chris」と「Bob」の2件が該当するため、カウントは2です。
• 年齢23歳のグループには「David」の1件のみが該当するため、カウントは1です。
• 年齢20歳・22歳・24歳のグループでは、対応する要素のNameがすべてnullであるため、カウントは0になっています。

このように、$unwindで配列を分解し、$groupと$condを組み合わせることで、条件に合致する要素だけを柔軟にカウントできます。配列データを含むドキュメントの統計処理において、非常に有用なテクニックです。