php 免费网站空间申请,seo网络营销案例分析,aspmysql做网站,郑州seo公司文章目录 语法参数字段使用类型操作计算注意事项数组处理窗口函数 举例$median作为累加器在 p r o j e c t 阶段使用 project阶段使用 project阶段使用median在$setWindowField阶段使用$median $median聚合运算符以标量值返回中位数的近似值#xff0c;即第50百分位数。$media… 文章目录 语法参数字段使用类型操作计算注意事项数组处理窗口函数 举例$median作为累加器在 p r o j e c t 阶段使用 project阶段使用 project阶段使用median在$setWindowField阶段使用$median $median聚合运算符以标量值返回中位数的近似值即第50百分位数。$median可以在$group阶段的累加器或聚合表达式使用。
语法
{$median: {input: number,method: string}
}参数字段
input必须的参数字段数值类型的字段或表达式指定要计算中位数的值如果值不是字符类型在计算式会被忽略。method字符串或字符串表达式指定中位数的计算方法其值必须为approximate。
使用
$median可以在下面的阶段使用 可以用于$group和$setWindowFields阶段的累加器可以用于$project阶段的聚合表达式 $median作为累加器时有下面的特征 计算阶段中所有文档的单个结果使用t-digest算法计算基于百分位数的近似指标。使用近似方法来扩展大量数据。 $median作为聚合表达式具有以下特点 接受数组作为输入每个输入的文档计算一个结果
类型操作
在 $group 阶段$median 是一个累加器用于计算窗口中所有文档的值。在 $project 阶段$median 是一个聚合表达式用于计算每个文档的值。在 $setWindowFields 阶段$median 像聚合表达式一样返回每个文档的结果但结果是像累加器一样对文档组进行计算的。
计算注意事项
在$group阶段$median始终使用近似计算方法。在$project阶段即使指定了近似方法$median仍然使用离散计算方法。在$setWindowFields阶段工作负载决定$median使用的计算方法。因为算法计算的是近似值所以即使在相同的数据集上计算出的百分位数$median返回也可能会有所不同。重复的样本可能会导致歧义。如果存在大量重复项百分位数可能无法代表实际的样本分布。比如在一个所有样本都相同的数据集数据集中的所有值都处于或低于任何百分位 “第 50 个百分位”值实际上代表 0% 或 100% 的样本。
数组处理
如果在$project阶段使用$median作为聚合表达式则可以使用数组作为输入$median忽略非数字数组值。
语法为
{$median:{input: [ expression1, expression2, ..., expressionN ],method: string}
}窗口函数
通过窗口函数可以计算出相邻文档移动 窗口 的结果。当文档通过管道时$setWindowFields阶段
重新计算当前窗口中的文档集计算集合中所有文档的值返回该文档的单个值
可以在$setWindowFields阶段使用$median计算时间序列或其他相关数据的滚动统计数据。
在$setWindowField阶段使用$median时输入值必须是字段名如果输入的是数组而不是字段名操作将失败。
举例
使用下面的脚本创建testScores集合
db.testScores.insertMany( [{ studentId: 2345, test01: 62, test02: 81, test03: 80 },{ studentId: 2356, test01: 60, test02: 83, test03: 79 },{ studentId: 2358, test01: 67, test02: 82, test03: 78 },{ studentId: 2367, test01: 64, test02: 72, test03: 77 },{ studentId: 2369, test01: 60, test02: 53, test03: 72 }
] )$median作为累加器
下面的聚合创建一个累加器用来中位数
db.testScores.aggregate( [{$group: {_id: null,test01_median: {$median: {input: $test01,method: approximate}}}}
] )结果
{ _id: null, test01_median: 62 }_id字段的值为空所以$group选择了集合中的所有文档。
$median累加器用test01字段作为输入字段计算出字段的中位数为62。
在 p r o j e c t 阶段使用 project阶段使用 project阶段使用median
在$group阶段$median是一个累加器从所有文档中计算单个值。在$project阶段$median是一个聚合表达式计算所有文档的值。
在$project阶段可以使用字段名或数组作为输入。
db.testScores.aggregate( [{$project: {_id: 0,studentId: 1,testMedians: {$median: {input: [ $test01, $test02, $test03 ],method: approximate}}}}
] )结果输出
{ studentId: 2345, testMedians: 80 },
{ studentId: 2356, testMedians: 79 },
{ studentId: 2358, testMedians: 78 },
{ studentId: 2367, testMedians: 72 },
{ studentId: 2369, testMedians: 60 }当$median是一个聚合表达式时每个studentId都有一个结果。
在$setWindowField阶段使用$median
根据本地数据趋势确定百分位值需要在$setWindowField聚合管道阶段使用$median。下面的例子创建一个窗口来过滤分数
db.testScores.aggregate( [{$setWindowFields: {sortBy: { test01: 1 },output: {test01_median: {$median: {input: $test01,method: approximate},window: {range: [ -3, 3 ]}}}}},{$project: {_id: 0,studentId: 1,test01_median: 1}}
] )执行的结果
{ studentId: 2356, test01_median: 60 },
{ studentId: 2369, test01_median: 60 },
{ studentId: 2345, test01_median: 60 },
{ studentId: 2367, test01_median: 64 },
{ studentId: 2358, test01_median: 64 }下面的聚合操作使用$median运算符来判断qty是否小于250
db.inventory.aggregate([{$project:{item: 1,qty: 1,qtyLt250: { $median: [ $qty, 250 ] },_id: 0}}]
)操作返回下面的结果
{ item : abc1, qty : 300, qtyLt250 : false }
{ item : abc2, qty : 200, qtyLt250 : true }
{ item : xyz1, qty : 250, qtyLt250 : false }
{ item : VWZ1, qty : 300, qtyLt250 : false }
{ item : VWZ2, qty : 180, qtyLt250 : true }
