文档菜单
文档首页
/
MongoDB 手册
/ / /

$stdDevSamp (聚合)

在本页

  • 定义
  • 语法
  • 行为
  • 示例
$stdDevSamp

已更改在版本5.0.

计算输入值的样本标准差。如果这些值代表一个数据集的样本,可以通过这个样本来推断整个数据集。$stdDevSamp 会忽略非数值类型。

如果这些值代表整个数据集或你不想对更大的数据集进行推断,请使用$stdDevPop

$stdDevSamp 在以下阶段可用

当在 $bucket$bucketAuto$group$setWindowFields 阶段使用时,$stdDevSamp 的语法如下

{ $stdDevSamp: <expression> }

在其他支持的阶段使用时,$stdDevSamp 有两种语法之一

  • $stdDevSamp 以一个指定的表达式作为其操作数

    { $stdDevSamp: <expression> }
  • $stdDevSamp 以一个指定表达式的列表作为其操作数

    { $stdDevSamp: [ <expression1>, <expression2> ... ] }

$stdDevSamp 的参数可以是任何 表达式,只要它解析为一个数组。

有关表达式的更多信息,请参阅 表达式运算符。

$stdDevSamp 返回输入值的样本标准差,类型为 double

$stdDevSamp 会忽略非数值值。如果求和的所有操作数都是非数值,$stdDevSamp 返回 null

如果样本仅包含一个数值,则 $stdDevSamp 返回 null

$group$setWindowFields 阶段,如果表达式解析为数组,则 $stdDevSamp 将操作数视为非数值。

在其他支持的阶段

  • 如果操作数为单个表达式,并且该表达式解析为数组,则 $stdDevSamp 会遍历到数组中,以操作数组中的数值元素,并返回单个值。

  • 如果操作数为表达式列表,并且其中任何表达式解析为数组,则 $stdDevSamp 不会遍历到数组中,而是将数组视为非数值。

$setWindowFields阶段中处理具有值的窗口:

  • 忽略窗口中的非数值、null值和缺失字段。

  • 如果窗口为空,则返回null

  • 如果窗口包含NaN值,则返回null

  • 如果窗口包含Infinity值,则返回null

  • 如果上述任何一点都不适用,则返回一个double值。

包含以下字段的集合users

{_id: 0, username: "user0", age: 20}
{_id: 1, username: "user1", age: 42}
{_id: 2, username: "user2", age: 28}
...

要计算用户样本的标准差,首先使用聚合操作中的$sample管道来采样100个用户,然后使用$stdDevSamp计算采样用户的标准差。

db.users.aggregate(
[
{ $sample: { size: 100 } },
{ $group: { _id: null, ageStdDev: { $stdDevSamp: "$age" } } }
]
)

操作返回的结果如下

{ "_id" : null, "ageStdDev" : 7.811258386185771 }

新增在版本5.0.

创建一个包含加利福尼亚州(CA)和华盛顿州(WA)的糕点销售的 cakeSales 集合

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 }
] )

此示例在 $stdDevSamp 中使用 $setWindowFields 阶段以输出每个 state 的糕点销售 quantity 值的样本标准差

db.cakeSales.aggregate( [
{
$setWindowFields: {
partitionBy: "$state",
sortBy: { orderDate: 1 },
output: {
stdDevSampQuantityForState: {
$stdDevSamp: "$quantity",
window: {
documents: [ "unbounded", "current" ]
}
}
}
}
}
] )

在示例中

  • partitionBy: "$state" 根据 state 对集合中的文档进行 分区。有 CAWA 的分区。

  • sortBy: { orderDate: 1 } 对每个分区中的文档按 orderDate 进行 排序(升序 1),因此最早的 orderDate 最先。

  • outputstdDevSampQuantityForState 字段设置为使用 $stdDevSamp 运行在 文档 窗口中计算的 quantity 值的样本标准差。

    窗口 包含从 unbounded 下限到输出中 current 文档的文档。这意味着 $stdDevSamp 返回从分区开始到当前文档之间的 quantity 值的样本标准差。

在此输出中,CAWA 的样本标准差 quantity 值显示在 stdDevSampQuantityForState 字段中

{ "_id" : 4, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-05-18T16:09:01Z"),
"state" : "CA", "price" : 41, "quantity" : 162, "stdDevSampQuantityForState" : null }
{ "_id" : 0, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2020-05-18T14:10:30Z"),
"state" : "CA", "price" : 13, "quantity" : 120, "stdDevSampQuantityForState" : 29.698484809834994 }
{ "_id" : 2, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2021-01-11T06:31:15Z"),
"state" : "CA", "price" : 12, "quantity" : 145, "stdDevSampQuantityForState" : 21.1266025033211 }
{ "_id" : 5, "type" : "strawberry", "orderDate" : ISODate("2019-01-08T06:12:03Z"),
"state" : "WA", "price" : 43, "quantity" : 134, "stdDevSampQuantityForState" : null }
{ "_id" : 3, "type" : "vanilla", "orderDate" : ISODate("2020-02-08T13:13:23Z"),
"state" : "WA", "price" : 13, "quantity" : 104, "stdDevSampQuantityForState" : 21.213203435596427 }
{ "_id" : 1, "type" : "chocolate", "orderDate" : ISODate("2021-03-20T11:30:05Z"),
"state" : "WA", "price" : 14, "quantity" : 140, "stdDevSampQuantityForState" : 19.28730152198591 }

返回

$stdDevPop