MongoDB聚合运算符:$stdDevPop
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$stdDevPop
聚合运算符用来计算输入值的总体标准差。如果确认数据代表了整个数据集,且不希望对更大的群体进行归纳,可以使用 $stdDevPop
来计算总体标准差。如果数据仅代表了总体的一部分样本,但又想把结论推广到整个数据集,则应该使用 $stdDevSamp
。
$stdDevPop
可以应用于下面的阶段:
$addFields
,从MongoDB3.4开始支持$group
$match
阶段的$expr
表达式$project
$replaceRoot
,从MongoDB 3.4开始支持$replaceWith
,从MongoDB 4.2开始支持$set
,从MongoDB 4.2开始支持$setWindowFields
,从MongoDB 5.0开始支持
语法
当用于$bucket
、$bucketAuto
、$group
和$setWindowFields
阶段时的语法为:
js
{ $stdDevPop: <expression> }
当用于其它阶段时,$stdDevPop
的语法有两种形式:
-
操作数为一个表达式:
js{ $stdDevPop: <expression> }
-
操作数为一个表达式列表:
js{ $stdDevPop: [ <expression1>, <expression2> ... ] }
<expression>
为可解析为数组的表达式。
参数可以是任何能够解析为数组的表达式。
使用
非数值类型的值
$stdDevPop
忽略所有非数值的值,如果所有的操作数都是非数值的值,$stdDevPop
返回null。
单个值
如果样本只有一个数值类型的值,$stdDevPop
返回0。
数组操作数
在$group
和$setWindowFields
阶段,如果表达式解析为数组,$stdDevPop
会将操作数视为非数字值,对计算没有影响。
针对其它阶段:
- 当使用单个表达式作为操作数时,如果表达式解析为数组,
$stdDevPop
会遍历数组元素,并对数字元素进行操作返回单个值。 - 当使用表达式列表作为操作数,如果表达式解析为数组,
$stdDevPop
不会遍历该数组,而是将数组视为非数字值。
窗口值
对于$setWindowFields
阶段窗口的值:
- 忽略窗口中的非数值、空值和缺失字段。
- 如果窗口为空,则返回 null。
- 如果窗口中包含 NaN 值,则返回空值。
- 如果窗口包含 Infinity 值,则返回空值。
- 如果前面几点都不适用,则返回一个 double 值。
举例
应用于$group
阶段
使用下面的脚本创建users
集合:
js
db.users.insertMany( [
{ _id : 1, name : "dave123", quiz : 1, score : 85 },
{ _id : 2, name : "dave2", quiz : 1, score : 90 },
{ _id : 3, name : "ahn", quiz : 1, score : 71 },
{ _id : 4, name : "li", quiz : 2, score : 96 },
{ _id : 5, name : "annT", quiz : 2, score : 77 },
{ _id : 6, name : "ty", quiz : 2, score : 82 }
] )
下面的例子计算测验的标准差:
js
db.users.aggregate( [
{ $group: { _id: "$quiz", stdDev: { $stdDevPop: "$score" } } }
] )
操作结果如下:
json
{ "_id" : 2, "stdDev" : 8.04155872120988 }
{ "_id" : 1, "stdDev" : 8.04155872120988 }
在$project
阶段使用
使用下面的脚本创建quizzes
集合:
js
db.quizzes.insertMany( [
{
_id : 1,
scores : [
{ name : "dave123", score : 85 },
{ name : "dave2", score : 90 },
{ name : "ahn", score : 71 }
]
},
{
_id : 2,
scores : [
{ name : "li", quiz : 2, score : 96 },
{ name : "annT", score : 77 },
{ name : "ty", score : 82 }
]
}
] )
下面的示例计算了每次测验的标准差:
js
db.quizzes.aggregate( [
{ $project: { stdDev: { $stdDevPop: "$scores.score" } } }
] )
操作结果如下:
json
{ "_id" : 2, "stdDev" : 8.04155872120988 }
{ "_id" : 1, "stdDev" : 8.04155872120988 }
在$setWindowFields
阶段使用
使用下面的脚本创建cakeSales
集合,包含了在加利福尼亚州(CA)和华盛顿州(WA)的蛋糕销售记录:
js
db.cakeSales.insertMany( [
{ _id: 0, type: "chocolate", orderDate: new Date("2020-05-18T14:10:30Z"),
state: "CA", price: 13, quantity: 120 },
{ _id: 1, type: "chocolate", orderDate: new Date("2021-03-20T11:30:05Z"),
state: "WA", price: 14, quantity: 140 },
{ _id: 2, type: "vanilla", orderDate: new Date("2021-01-11T06:31:15Z"),
state: "CA", price: 12, quantity: 145 },
{ _id: 3, type: "vanilla", orderDate: new Date("2020-02-08T13:13:23Z"),
state: "WA", price: 13, quantity: 104 },
{ _id: 4, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-05-18T16:09:01Z"),
state: "CA", price: 41, quantity: 162 },
{ _id: 5, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-01-08T06:12:03Z"),
state: "WA", price: 43, quantity: 134 }
] )
下面的示例在 $setWindowFields
阶段使用 $stdDevPop
输出每个州蛋糕销售数量的人口标准差:
js
db.cakeSales.aggregate( [
{
$setWindowFields: {
partitionBy: "$state",
sortBy: { orderDate: 1 },
output: {
stdDevPopQuantityForState: {
$stdDevPop: "$quantity",
window: {
documents: [ "unbounded", "current" ]
}
}
}
}
}
] )
在本例中:
partitionBy: "$state"
按照州state
对集合的文档进行分区,有CA
和WA
两个区。sortBy: { orderDate: 1 }
根据orderDate
对分区内文档进行由小到大的排序,orderDate
最早的排在第一个。output
使用$stdDevPop
将窗口内文档的quantity
标准差赋予stdDevPopQuantityForState
字段。窗口包含无界下限和输出中的当前文档之间的文档,这意味着$stdDevPop
返回分区开头和当前文档之间文档的数量总体标准差。
在此示例输出中,CA
和WA
的quantity
总体标准差放在stdDevPopQuantityForState
字段:
操作结果如下:
js
{ _id : 4, type : "strawberry", orderDate : ISODate("2019-05-18T16:09:01Z"),
state : "CA", price : 41, quantity : 162, stdDevPopQuantityForState : 0 }
{ _id : 0, type : "chocolate", orderDate : ISODate("2020-05-18T14:10:30Z"),
state : "CA", price : 13, quantity : 120, stdDevPopQuantityForState : 21 }
{ _id : 2, type : "vanilla", orderDate : ISODate("2021-01-11T06:31:15Z"),
state : "CA", price : 12, quantity : 145, stdDevPopQuantityForState : 17.249798710580816 }
{ _id : 5, type : "strawberry", orderDate : ISODate("2019-01-08T06:12:03Z"),
state : "WA", price : 43, quantity : 134, stdDevPopQuantityForState : 0 }
{ _id : 3, type : "vanilla", orderDate : ISODate("2020-02-08T13:13:23Z"),
state : "WA", price : 13, quantity : 104, stdDevPopQuantityForState : 15 }
{ _id : 1, type : "chocolate", orderDate : ISODate("2021-03-20T11:30:05Z"),
state : "WA", price : 14, quantity : 140, stdDevPopQuantityForState : 15.748015748023622 }