MongoDB(30) - 集計処理（aggregate）⑪複数コレクションの結合

9月 12, 2021

今回は、複数コレクションの結合を行います。

サンプルデータ

以前用意した会社の部、課、従業員データを使用します。

集計処理（aggregate）①データ準備 - https://ailog.site/2021/09/02/2021/0902/

複数コレクションの結合

１つのコレクションから複数のコレクションを同時に結合します。

コレクションの結合方法は下記の通りです。

従業員コレクション(employee)と課コレクション(division)を結合
結合キーは課ID(k_id)
従業員コレクション(employeeと役職コレクション(position)を結合
結合キーは役職ID(p_id)

[Mongoシェル]

> db.employee.aggregate([
      {$lookup:{
          from: "division",
          localField: "k_id",
          foreignField: "k_id",
          as: "division_docs"
      }},
      {$lookup:{
          from: "position",
          localField: "p_id",
          foreignField: "p_id",
          as: "position_docs"
      }}
  ])
{ "_id" : ObjectId("612f07f568110fe533ed9d21"), "e_id" : "emp001", "k_id" : "ka1", "p_id" : "po1", "name" : "高山", "age" : 31, "salary" : 400000, "division_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07b568110fe533ed9d19"), "k_id" : "ka1", "b_id" : "bu1", "name" : "総務課" } ], "position_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07d768110fe533ed9d1d"), "p_id" : "po1", "name" : "社長" } ] }
{ "_id" : ObjectId("612f07f568110fe533ed9d22"), "e_id" : "emp002", "k_id" : "ka2", "p_id" : "po2", "name" : "生駒", "age" : 37, "salary" : 250000, "division_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07b568110fe533ed9d1a"), "k_id" : "ka2", "b_id" : "bu2", "name" : "企画課" } ], "position_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07d768110fe533ed9d1e"), "p_id" : "po2", "name" : "部長" } ] }
{ "_id" : ObjectId("612f07f568110fe533ed9d23"), "e_id" : "emp003", "k_id" : "ka3", "p_id" : "po3", "name" : "嘉喜", "age" : 23, "salary" : 200000, "division_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07b568110fe533ed9d1b"), "k_id" : "ka3", "b_id" : "bu3", "name" : "開発1課" } ], "position_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07d768110fe533ed9d1f"), "p_id" : "po3", "name" : "課長" } ] }
{ "_id" : ObjectId("612f07f568110fe533ed9d24"), "e_id" : "emp004", "k_id" : "ka4", "p_id" : "po4", "name" : "与田", "age" : 33, "salary" : 100000, "division_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07b568110fe533ed9d1c"), "k_id" : "ka4", "b_id" : "bu3", "name" : "開発2課" } ], "position_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07d768110fe533ed9d20"), "p_id" : "po4", "name" : "一般社員" } ] }
{ "_id" : ObjectId("612f07f568110fe533ed9d25"), "e_id" : "emp005", "k_id" : "ka3", "p_id" : "po4", "name" : "松田", "age" : 35, "salary" : 550000, "division_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07b568110fe533ed9d1b"), "k_id" : "ka3", "b_id" : "bu3", "name" : "開発1課" } ], "position_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07d768110fe533ed9d20"), "p_id" : "po4", "name" : "一般社員" } ] }
{ "_id" : ObjectId("612f07f568110fe533ed9d26"), "e_id" : "emp006", "k_id" : "ka4", "p_id" : "po4", "name" : "菅井", "age" : 45, "salary" : 120000, "division_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07b568110fe533ed9d1c"), "k_id" : "ka4", "b_id" : "bu3", "name" : "開発2課" } ], "position_docs" : [ { "_id" : ObjectId("612f07d768110fe533ed9d20"), "p_id" : "po4", "name" : "一般社員" } ] }

従業員コレクションから、課コレクションと役職コレクションを結合することができました。

表示フィールドの絞り込み

複数コレクションの結合を行った結果に対して、$projectを使って表示フィールドを絞り込みます。

オブジェクトID(_id)を非表示にし、従業員ID(e_id)・従業員名・課の名称・役職名を表示します。

また同時にunwindを使い、配列をオブジェクト型に展開します。

[Mongoシェル]

> db.employee.aggregate([
      {$lookup:{
          from: "division",
          localField: "k_id",
          foreignField: "k_id",
          as: "division_docs"
      }},
      {$lookup:{
          from: "position",
          localField: "p_id",
          foreignField: "p_id",
          as: "position_docs"
      }},
      {$project:{
         "_id": 0,
         "e_id": 1,
         "name": 1,
         "division_docs.name": 1,
         "position_docs.name": 1
      }},
      {$unwind: "$division_docs"},   // 課コレクションの展開
      {$unwind: "$position_docs"}    // 役職コレクションの展開
  ])
{ "e_id" : "emp001", "name" : "高山", "division_docs" : { "name" : "総務課" }, "position_docs" : { "name" : "社長" } }
{ "e_id" : "emp002", "name" : "生駒", "division_docs" : { "name" : "企画課" }, "position_docs" : { "name" : "部長" } }
{ "e_id" : "emp003", "name" : "嘉喜", "division_docs" : { "name" : "開発1課" }, "position_docs" : { "name" : "課長" } }
{ "e_id" : "emp004", "name" : "与田", "division_docs" : { "name" : "開発2課" }, "position_docs" : { "name" : "一般社員" } }
{ "e_id" : "emp005", "name" : "松田", "division_docs" : { "name" : "開発1課" }, "position_docs" : { "name" : "一般社員" } }
{ "e_id" : "emp006", "name" : "菅井", "division_docs" : { "name" : "開発2課" }, "position_docs" : { "name" : "一般社員" } }

コレクションを結合した結果から、想定通りのフィールドを表示することができました。

Pythonで操作

上記の集計処理をPythonで行うと、次のようになります。

[ソースコード]

import pymongo
from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# 複数コレクションの結合
docs = db1.employee.aggregate([
              {'$lookup':{
                  'from': 'division',
                  'localField': 'k_id',
                  'foreignField': 'k_id',
                  'as': 'division_docs'
              }},
              {'$lookup':{
                  'from': 'position',
                  'localField': 'p_id',
                  'foreignField': 'p_id',
                  'as': 'position_docs'
              }}
            ])
for doc in docs:
    print(doc)

# 表示フィールドの絞り込み
docs = db1.employee.aggregate([
              {'$lookup':{
                  'from': 'division',
                  'localField': 'k_id',
                  'foreignField': 'k_id',
                  'as': 'division_docs'
              }},
              {'$lookup':{
                  'from': 'position',
                  'localField': 'p_id',
                  'foreignField': 'p_id',
                  'as': 'position_docs'
              }},
              {'$project':{
                 '_id': 0,
                 'e_id': 1,
                 'name': 1,
                 'division_docs.name': 1,
                 'position_docs.name': 1
              }},
              {'$unwind': '$division_docs'},   # 課コレクションの展開
              {'$unwind': '$position_docs'}    # 役職コレクションの展開
           ])
for doc in docs:
    print(doc)

次回は、集計結果のソート／表示件数制限／取得開始位置の指定を行います。