【MongoDB】aggregate()と$groupで異なるドキュメント内の同じIDを持つ要素を集約する方法

複数のドキュメントにまたがって同じIDを持つ要素をグループ化したい場合には、MongoDBの aggregate() メソッドと $group ステージを組み合わせるのが効果的です。

本記事では、実際にサンプルコレクションを作成しながら、IDごとにドキュメントを集約する手順をわかりやすく解説します。

1. サンプルコレクションの作成

まずは動作確認用のコレクションを作成し、ドキュメントを挿入していきます。ここでは「id」と「Name」というフィールドを持つドキュメントを6件登録します。

> db.demo602.insertOne({id:1,Name:"Chris"});{
    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e960080ed011c280a0905c9")
}
> db.demo602.insertOne({id:2,Name:"David"});{
    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e960086ed011c280a0905ca")
}
> db.demo602.insertOne({id:1,Name:"Bob"});{
    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e96008ced011c280a0905cb")
}
> db.demo602.insertOne({id:3,Name:"Mike"});{
    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e960092ed011c280a0905cc")
}
> db.demo602.insertOne({id:2,Name:"John"});{
    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e960099ed011c280a0905cd")
}
> db.demo602.insertOne({id:1,Name:"Sam"});{
    "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e9600a1ed011c280a0905ce")
}

2. 挿入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.demo602.find();

実行すると、以下のような出力が得られます。

{ "_id" : ObjectId("5e960080ed011c280a0905c9"), "id" : 1, "Name" : "Chris" }
{ "_id" : ObjectId("5e960086ed011c280a0905ca"), "id" : 2, "Name" : "David" }
{ "_id" : ObjectId("5e96008ced011c280a0905cb"), "id" : 1, "Name" : "Bob" }
{ "_id" : ObjectId("5e960092ed011c280a0905cc"), "id" : 3, "Name" : "Mike" }
{ "_id" : ObjectId("5e960099ed011c280a0905cd"), "id" : 2, "Name" : "John" }
{ "_id" : ObjectId("5e9600a1ed011c280a0905ce"), "id" : 1, "Name" : "Sam" }

このように、id: 1 のドキュメントが3件、id: 2 が2件、id: 3 が1件存在していることが確認できます。

3. 同じIDの要素を集約する集計クエリ

それでは、異なるドキュメントに散在する同じIDの要素を集約してみましょう。ポイントは、$group を2段階で使うことです。

• 第1段階： 「id + Name」の組み合わせごとに $sum: 1 で出現回数（Frequency）をカウントします。
• 第2段階： idごとに再グループ化し、$push を使って名前と出現頻度を配列（ListOfName）としてまとめます。

具体的なクエリは以下の通りです。

> db.demo602.aggregate([
...     { $group: {
...        '_id': {id:"$id", "Name" : "$Name"},
...        "count" : { "$sum": 1 }
...     }},
...     { $group: {
...        '_id': "$_id.id",
...        "ListOfName" : {"$push" : {Name:"$_id.Name", Frequency: "$count"}}
...     }},
... ],
... {'allowDiskUse': true}
... );

なお、オプションの allowDiskUse: true を指定すると、集計処理がメモリ上限（デフォルト100MB）を超えた場合に一時ファイルをディスクへ書き出せるため、大規模データの集計でもエラーを回避できます。

4. 実行結果

上記の集計クエリを実行すると、次のような結果が出力されます。

{ "_id" : 2, "ListOfName" : [
    { "Name" : "John", "Frequency" : 1 },
    { "Name" : "David", "Frequency" : 1 }
] }
{ "_id" : 3, "ListOfName" : [
    { "Name" : "Mike", "Frequency" : 1 }
] }
{ "_id" : 1, "ListOfName" : [
    { "Name" : "Sam", "Frequency" : 1 },
    { "Name" : "Bob", "Frequency" : 1 },
    { "Name" : "Chris", "Frequency" : 1 }
] }

まとめ

MongoDBで同一IDの要素を集約するには、$group ステージを活用するのが基本です。$sum で件数を数え、$push で値を配列に蓄積することで、「各IDにどの名前が何回登場したか」といった情報を柔軟に集計できます。データ量が多い場合は allowDiskUse: true オプションも併せて活用しましょう。