MongoDBですべてのサブドキュメントからオブジェクトの一意なペアを取得する方法

MongoDBで重複を排除した一意な（distinct）オブジェクトのペアを取得するには、集計パイプラインの $group 演算子を使用します。この記事では、実際のコード例を使って、すべてのサブドキュメントから名前ごとにスコアをグループ化し、合計値を求める方法を解説します。

サンプルコレクションの作成

まず、insertOne() メソッドを使ってドキュメントを含むコレクションを作成します。

> db.demo522.insertOne({"Name":"John","Score":45});{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e89b646b3fbf26334ef611b")
}
> db.demo522.insertOne({"Name":"Bob","Score":67});{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e89b64eb3fbf26334ef611c")
}
> db.demo522.insertOne({"Name":"John","Score":55});{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e89b655b3fbf26334ef611d")
}
> db.demo522.insertOne({"Name":"Bob","Score":33});{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e89b65cb3fbf26334ef611e")
}

上記のコレクションには、「John」と「Bob」それぞれ2件ずつ、計4件のドキュメントが登録されています。

find()メソッドで全ドキュメントを表示

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確認できます。

> db.demo522.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("5e89b646b3fbf26334ef611b"), "Name" : "John", "Score" : 45 }
{ "_id" : ObjectId("5e89b64eb3fbf26334ef611c"), "Name" : "Bob", "Score" : 67 }
{ "_id" : ObjectId("5e89b655b3fbf26334ef611d"), "Name" : "John", "Score" : 55 }
{ "_id" : ObjectId("5e89b65cb3fbf26334ef611e"), "Name" : "Bob", "Score" : 33 }

「John」は45と55、「Bob」は67と33というスコアを持っていることがわかります。

$groupを使って一意なペアを取得する

次の集計パイプラインでは、$group で Name フィールドごとにドキュメントをグループ化し、$sum 演算子で各グループのスコア合計を計算しています。その後、$project を使って出力形式を整えています。

> var query = [
...    {
...       "$group": {
...          "_id": "$Name",
...          "Score": { "$sum": "$Score" }
...       }
...    },
...    {
...       "$project": {
...          "Name": "$_id", "_id": 0, "Score": 1
...       }
...    }
... ];
>
> db.demo522.aggregate(query);

このクエリを実行すると、以下の出力が得られます。

{ "Score" : 100, "Name" : "Bob" }
{ "Score" : 100, "Name" : "John" }

結果の解説

出力を見ると、重複していた「John」と「Bob」のデータが、それぞれ一意なペアとしてまとめられていることが確認できます。具体的には以下のように計算されています。

• John： 45 + 55 = 100
• Bob： 67 + 33 = 100

このように、$group と $project を組み合わせることで、MongoDBのすべてのサブドキュメントから一意なオブジェクトのペアを効率的に抽出できます。大量のデータから重複を排除して集約したい場合に、非常に便利なテクニックです。