MongoDB聚合运算符：$percentile

$percentile聚合运算符返回与指定百分位值相对应的标量值数组。 $percentile可以用作 $group阶段的累加器或聚合表达式。

语法

{
   
   
   $percentile: {
   
   
      input: <expression>,
      p: [ <expression1>, <expression2>, ... ],
      method: <string>
   }
}

参数字段说明

字段	类型	是否必须	说明
input	表达式	是	$percentile计算input数据的百分位值。input必须是字段或数值表达式，如果表达式无法转换为数值类型将被忽略
p	表达式	是	$percentile计算p中每个元素的百分位值，这些元素表示百分比，并且计算结果必须为0.0到1.0（含）范围内的数值。$percentile返回结果的顺序与p中元素的顺序相同
method	字符串	是	mongod用于计算百分位值的方法，值必须是"approximate"

使用

• $percentile可以在$group和$setWindowFields作为累加器使用，在$project阶段可以作为聚合表达式使用。
• $percentile做为累加器使用时，具有下面的特性：
  • 在结算阶段，所有的文档只有一个结果。
  • 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。
• $percentile做为表达式使用时，具有下面的特性：
  • 接受数组作为输入
  • 为每个输入文档计算单独的结果

操作类型

• 在$group阶段，$percentile是一个累加器，用于计算窗口中所有文档的值。
• 在$project阶段，$percentile是一个聚合表达式，用于计算每个文档的值。
• 在$setWindowFields阶段，$percentile会像聚合表达式一样返回每个文档的结果，但其结果会像累加器一样在文档组中计算。

计算时的注意事项

• 在$group阶段，$percentile总是使用近似计算方法。
• 在$project阶段，即使指定了近似计算方法，$percentile也可能使用离散计算方法。
• 在$setWindowFields阶段，计算量决定了$percentile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，$percentile返回的计算百分位数也可能不同。
• 重复样本会导致模糊性。如果存在大量重复样本，百分位数值可能无法代表实际的样本分布，如果一个所有样本都相同的数据集，数据集中的所有值都位于或低于任何一个百分位数，50%的百分位数值实际上代表0或100%的样本。
• 当p = 0.0时，$percentile返回最小值。
• 当p = 1.0时，$percentile返回最大值。*

input为数组

如果在$project阶段使用$percentile作为聚合表达式，则可以使用数组作为输入。语法是：

{
   
   
   $percentile: {
   
   
      input: [ <expression1, <expression2>, .., <expressionN> ],
      p: [ <expression1>, <expression2>, ... ],
      method: <string>
   }
}

窗口功能

通过窗口函数可以计算出相邻文档移动 "窗口 "的结果。。当每个文档通过管道时，当每个文件通过管道时，$setWindowFields 阶段就会：

• 重新计算当前窗口中的文档集合
• 计算集合中所有文档的值
• 返回该文档的单个值

可以在$setWindowFields阶段使用$percentile来计算时间序列或其他相关数据的滚动统计信息。

在$setWindowField阶段使用$percentile时，输入值必须是字段名称，否则操作将失败。

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