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집계 쿼리

집계 쿼리는 여러 색인이 생성된 항목의 데이터를 처리하여 단일 요약 값을 반환합니다. Datastore 모드의 Firestore는 다음 집계 쿼리를 지원합니다.

count()
sum()
avg()

집계 쿼리를 사용하면 애플리케이션 코드를 단순화하고 처리를 위해 각 항목을 가져오는 것보다 비용이 적게 듭니다. 이 페이지를 읽고 집계 쿼리를 사용하는 방법에 대해 알아보세요.

`count()` 집계

count() 집계를 사용하여 지정된 쿼리와 일치하는 색인 생성된 항목의 총 개수를 반환합니다. 예를 들어 이 count() 집계는 한 종류의 총 항목 수를 반환합니다.

자바

import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.count;

import com.google.cloud.datastore.AggregationQuery;
import com.google.cloud.datastore.AggregationResult;
import com.google.cloud.datastore.Datastore;
import com.google.cloud.datastore.DatastoreOptions;
import com.google.cloud.datastore.Entity;
import com.google.cloud.datastore.EntityQuery;
import com.google.cloud.datastore.Key;
import com.google.cloud.datastore.Query;
import com.google.common.collect.Iterables;

public class CountAggregationOnKind {
  // Instantiates a client.
  private static final Datastore datastore = DatastoreOptions.getDefaultInstance().getService();

  // The kind for the new entity.
  private static final String kind = "Task";

  // Setting up Tasks in database
  private static void setUpTasks() {
    Key task1Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task1");
    Key task2Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task2");
    Key task3Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task3");

    // Save all the tasks.
    datastore.put(
        Entity.newBuilder(task1Key).set("done", true).build(),
        Entity.newBuilder(task2Key).set("done", false).build(),
        Entity.newBuilder(task3Key).set("done", true).build());
  }

  // Accessing aggregation result by the generated alias.
  private static void usageWithGeneratedAlias() {
    EntityQuery selectAllTasks = Query.newEntityQueryBuilder().setKind(kind).build();
    // Creating an aggregation query to get the count of all tasks.
    AggregationQuery allTasksCountQuery =
        Query.newAggregationQueryBuilder().over(selectAllTasks).addAggregation(count()).build();
    // Executing aggregation query.
    AggregationResult aggregationResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(allTasksCountQuery));

    System.out.printf(
        "Total tasks (accessible from default alias) is %d",
        aggregationResult.get("property_1")); // 3
  }

  // Accessing aggregation result by the provided custom alias.
  private static void usageWithCustomAlias() {
    EntityQuery selectAllTasks = Query.newEntityQueryBuilder().setKind(kind).build();
    // Creating an aggregation query to get the count of all tasks.
    AggregationQuery allTasksCountQuery =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(selectAllTasks)
            // passing 'total_count' as alias in the aggregation query.
            .addAggregation(count().as("total_count"))
            .build();
    // Executing aggregation query.
    AggregationResult aggregationResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(allTasksCountQuery));

    System.out.printf("Total tasks count is %d", aggregationResult.get("total_count")); // 3
  }

  public static void invoke() {
    setUpTasks();
    usageWithGeneratedAlias();
    usageWithCustomAlias();
  }
}

Python

task1 = datastore.Entity(client.key("Task", "task1"))
task2 = datastore.Entity(client.key("Task", "task2"))

tasks = [task1, task2]
client.put_multi(tasks)
all_tasks_query = client.query(kind="Task")
all_tasks_count_query = client.aggregation_query(all_tasks_query).count()
query_result = all_tasks_count_query.fetch()
for aggregation_results in query_result:
    for aggregation in aggregation_results:
        print(f"Total tasks (accessible from default alias) is {aggregation.value}")

Go

aggregationCountQuery := datastore.NewQuery("Task").
  NewAggregationQuery().
  WithCount("total_tasks")

countResults, err := client.RunAggregationQuery(ctx, aggregationCountQuery)

count := countResults["total_tasks"]
countValue := count.(*datastorepb.Value)
fmt.Printf("Number of results from query: %d\n", countValue.GetIntegerValue())

GQL

AGGREGATE COUNT(*) AS total OVER ( SELECT * AS total FROM tasks )

GQL은 다음과 같이 단순화된 count() 쿼리 형식을 지원합니다.

SELECT COUNT(*) AS total FROM tasks

이 예시에서는 total의 선택적 별칭을 사용합니다.

이 단순화된 형식은 FROM 및 WHERE 절만 지원합니다. 자세한 내용은 GQL 참조를 확인하세요.

count() 집계에서는 쿼리의 모든 필터와 limit 절을 고려합니다. 예를 들어 다음 집계는 지정된 필터와 일치하는 항목 수를 반환합니다.

자바


import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.count;

import com.google.cloud.datastore.AggregationQuery;
import com.google.cloud.datastore.AggregationResult;
import com.google.cloud.datastore.Datastore;
import com.google.cloud.datastore.DatastoreOptions;
import com.google.cloud.datastore.Entity;
import com.google.cloud.datastore.EntityQuery;
import com.google.cloud.datastore.Key;
import com.google.cloud.datastore.Query;
import com.google.cloud.datastore.StructuredQuery.PropertyFilter;
import com.google.common.collect.Iterables;

public class CountAggregationWithPropertyFilter {

  public static void invoke() {
    // Instantiates a client.
    Datastore datastore = DatastoreOptions.getDefaultInstance().getService();

    // The kind for the new entity.
    String kind = "Task";

    Key task1Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task1");
    Key task2Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task2");
    Key task3Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task3");

    // Save all the tasks.
    datastore.put(
        Entity.newBuilder(task1Key).set("done", true).build(),
        Entity.newBuilder(task2Key).set("done", false).build(),
        Entity.newBuilder(task3Key).set("done", true).build());

    EntityQuery completedTasks =
        Query.newEntityQueryBuilder()
            .setKind(kind)
            .setFilter(PropertyFilter.eq("done", true))
            .build();
    EntityQuery remainingTasks =
        Query.newEntityQueryBuilder()
            .setKind(kind)
            .setFilter(PropertyFilter.eq("done", false))
            .build();
    // Creating an aggregation query to get the count of all completed tasks.
    AggregationQuery completedTasksCountQuery =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(completedTasks)
            .addAggregation(count().as("total_completed_count"))
            .build();
    // Creating an aggregation query to get the count of all remaining tasks.
    AggregationQuery remainingTasksCountQuery =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(remainingTasks)
            .addAggregation(count().as("total_remaining_count"))
            .build();

    // Executing aggregation query.
    AggregationResult completedTasksCountQueryResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(completedTasksCountQuery));
    AggregationResult remainingTasksCountQueryResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(remainingTasksCountQuery));

    System.out.printf(
        "Total completed tasks count is %d",
        completedTasksCountQueryResult.get("total_completed_count")); // 2
    System.out.printf(
        "Total remaining tasks count is %d",
        remainingTasksCountQueryResult.get("total_remaining_count")); // 1
  }
}

Python

task1 = datastore.Entity(client.key("Task", "task1"))
task2 = datastore.Entity(client.key("Task", "task2"))
task3 = datastore.Entity(client.key("Task", "task3"))

task1["done"] = True
task2["done"] = False
task3["done"] = True

tasks = [task1, task2, task3]
client.put_multi(tasks)
completed_tasks = client.query(kind="Task").add_filter("done", "=", True)
remaining_tasks = client.query(kind="Task").add_filter("done", "=", False)

completed_tasks_query = client.aggregation_query(query=completed_tasks).count(
    alias="total_completed_count"
)
remaining_tasks_query = client.aggregation_query(query=remaining_tasks).count(
    alias="total_remaining_count"
)

completed_query_result = completed_tasks_query.fetch()
for aggregation_results in completed_query_result:
    for aggregation_result in aggregation_results:
        if aggregation_result.alias == "total_completed_count":
            print(f"Total completed tasks count is {aggregation_result.value}")

remaining_query_result = remaining_tasks_query.fetch()
for aggregation_results in remaining_query_result:
    for aggregation_result in aggregation_results:
        if aggregation_result.alias == "total_remaining_count":
            print(f"Total remaining tasks count is {aggregation_result.value}")

Go

aggregationCountQuery := datastore.NewQuery("Task").
  FilterField("done", "=", true).
  NewAggregationQuery().
  WithCount("total_tasks_done")

countResults, err := client.RunAggregationQuery(ctx, aggregationCountQuery)

count := countResults["total_tasks_done"]
countValue := count.(*datastorepb.Value)
fmt.Printf("Number of results from query: %d\n", countValue.GetIntegerValue())

GQL

AGGREGATE COUNT(*) OVER ( SELECT * FROM tasks WHERE is_done = false AND tag = 'house')

GQL은 다음과 같이 단순화된 count() 쿼리 형식을 지원합니다.

SELECT COUNT(*) AS total
FROM tasks
WHERE is_done = false AND tag = 'house'

이 예시에서는 total의 선택적 별칭을 사용합니다.

이 단순화된 형식은 FROM 및 WHERE 절만 지원합니다. 자세한 내용은 GQL 참조를 확인하세요.

이 예시에서는 특정 값까지 계수하는 방법을 보여줍니다. 예를 들어 이 기능을 사용하여 특정 숫자에서 개수를 중지하고 사용자에게 해당 숫자를 초과했음을 알릴 수 있습니다.

자바


import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.count;

import com.google.cloud.datastore.AggregationQuery;
import com.google.cloud.datastore.AggregationResult;
import com.google.cloud.datastore.Datastore;
import com.google.cloud.datastore.DatastoreOptions;
import com.google.cloud.datastore.Entity;
import com.google.cloud.datastore.EntityQuery;
import com.google.cloud.datastore.Key;
import com.google.cloud.datastore.Query;
import com.google.common.collect.Iterables;

public class CountAggregationWithLimit {
  public static void invoke() {
    // Instantiates a client.
    Datastore datastore = DatastoreOptions.getDefaultInstance().getService();

    // The kind for the new entity.
    String kind = "Task";

    Key task1Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task1");
    Key task2Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task2");
    Key task3Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("task3");

    // Save all the tasks.
    datastore.put(
        Entity.newBuilder(task1Key).set("done", true).build(),
        Entity.newBuilder(task2Key).set("done", false).build(),
        Entity.newBuilder(task3Key).set("done", true).build());

    EntityQuery selectAllTasks = Query.newEntityQueryBuilder().setKind(kind).setLimit(2).build();
    // Creating an aggregation query to get the count of all tasks.
    AggregationQuery allTasksCountQuery =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(selectAllTasks)
            .addAggregation(count().as("at_least"))
            .build();
    // Executing aggregation query.
    AggregationResult limitQueryResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(allTasksCountQuery));

    System.out.printf("We have at least %d tasks", limitQueryResult.get("at_least")); // 2
  }
}

Python

task1 = datastore.Entity(client.key("Task", "task1"))
task2 = datastore.Entity(client.key("Task", "task2"))
task3 = datastore.Entity(client.key("Task", "task3"))

tasks = [task1, task2, task3]
client.put_multi(tasks)
all_tasks_query = client.query(kind="Task")
all_tasks_count_query = client.aggregation_query(all_tasks_query).count()
query_result = all_tasks_count_query.fetch(limit=2)
for aggregation_results in query_result:
    for aggregation in aggregation_results:
        print(f"We have at least {aggregation.value} tasks")

Go

aggregationCountQuery := datastore.NewQuery("Task").
  Limit(2).
  NewAggregationQuery().
  WithCount("at_least")

countResults, err := client.RunAggregationQuery(ctx, aggregationCountQuery)

count := countResults["at_least"]
countValue := count.(*datastorepb.Value)
fmt.Printf("We have at least %d tasks\n", countValue.GetIntegerValue())

GQL

AGGREGATE COUNT_UP_TO(1000) OVER ( SELECT * FROM tasks WHERE is_done = false)

GQL은 다음과 같이 단순화된 count_up_to() 쿼리 형식을 지원합니다.

SELECT COUNT_UP_TO(1000) AS total
FROM tasks
WHERE is_done = false AND tag = 'house'

이 예시에서는 total의 선택적 별칭을 사용합니다.

이 단순화된 형식은 FROM 및 WHERE 절만 지원합니다. 자세한 내용은 GQL 참조를 확인하세요.

`sum()` 집계

sum() 집계를 사용하여 지정된 쿼리와 일치하는 숫자 값의 총 합계를 반환합니다. 예를 들어 다음 sum() 집계는 지정된 종류의 항목 중에서 지정된 속성의 숫자 값 합계를 반환합니다.

자바


import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.sum;

import com.google.cloud.datastore.AggregationQuery;
import com.google.cloud.datastore.AggregationResult;
import com.google.cloud.datastore.Datastore;
import com.google.cloud.datastore.DatastoreOptions;
import com.google.cloud.datastore.Entity;
import com.google.cloud.datastore.EntityQuery;
import com.google.cloud.datastore.Key;
import com.google.cloud.datastore.Query;
import com.google.common.collect.Iterables;

public class SumAggregationOnKind {

  // Instantiates a client.
  private static final Datastore datastore = DatastoreOptions.getDefaultInstance().getService();

  // The kind for the new entity.
  private static final String kind = "Sales";

  // Setting up Sales in database
  private static void setUpSales() {
    Key sales1Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales1");
    Key sales2Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales2");
    Key sales3Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales3");

    // Save all the sales.
    datastore.put(
        Entity.newBuilder(sales1Key).set("amount", 89).build(),
        Entity.newBuilder(sales2Key).set("amount", 95).build(),
        Entity.newBuilder(sales3Key).set("amount", 55).build());
  }

  // Accessing aggregation result by the provided custom alias.
  private static void usageWithCustomAlias() {
    EntityQuery selectAllSales = Query.newEntityQueryBuilder().setKind(kind).build();
    // Creating an aggregation query to get the sum of all sales.
    AggregationQuery sumOfSalesQuery =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(selectAllSales)
            // passing 'total_sales_amount' as alias in the aggregation query.
            .addAggregation(sum("amount").as("total_sales_amount"))
            .build();
    // Executing aggregation query.
    AggregationResult aggregationResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(sumOfSalesQuery));

    System.out.printf("Total sales is %d", aggregationResult.getLong("total_sales_amount")); // 239
  }

  public static void invoke() {
    setUpSales();
    usageWithCustomAlias();
  }
}

Python

# Set up sample entities
# Use incomplete key to auto-generate ID
task1 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task2 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task3 = datastore.Entity(client.key("Task"))

task1["hours"] = 5
task2["hours"] = 3
task3["hours"] = 1

tasks = [task1, task2, task3]
client.put_multi(tasks)

# Execute sum aggregation query
all_tasks_query = client.query(kind="Task")
all_tasks_sum_query = client.aggregation_query(all_tasks_query).sum("hours")
query_result = all_tasks_sum_query.fetch()
for aggregation_results in query_result:
    for aggregation in aggregation_results:
        print(f"Total sum of hours in tasks is {aggregation.value}")

Go

aggregationSumQuery := datastore.NewQuery("Task").
  NewAggregationQuery().
  WithSum("hours", "total_hours")
sumResults, err := client.RunAggregationQuery(ctx, aggregationSumQuery)

sum := sumResults["total_hours"]
sumValue := sum.(*datastorepb.Value)
fmt.Printf("Sum of results from query: %d\n", sumValue.GetIntegerValue())

GQL

AGGREGATE
  SUM(hours) AS total_hours
OVER (
  SELECT *
  FROM tasks
)

GQL은 다음과 같이 단순화된 sum() 쿼리 형식을 지원합니다.

SELECT SUM(hours) AS total_hours FROM tasks

이 예시에서는 total_hours의 선택적 별칭을 사용합니다.

이 단순화된 형식은 FROM 및 WHERE 절만 지원합니다. 자세한 내용은 GQL 참조를 확인하세요.

sum() 집계에서는 쿼리의 모든 필터와 limit 절을 고려합니다. 예를 들어 다음 집계는 지정된 필터와 일치하는 항목의 숫자 값이 있는 지정된 속성의 합계를 반환합니다.

자바


import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.sum;

import com.google.cloud.datastore.AggregationQuery;
import com.google.cloud.datastore.AggregationResult;
import com.google.cloud.datastore.Datastore;
import com.google.cloud.datastore.DatastoreOptions;
import com.google.cloud.datastore.Entity;
import com.google.cloud.datastore.EntityQuery;
import com.google.cloud.datastore.Key;
import com.google.cloud.datastore.Query;
import com.google.cloud.datastore.StructuredQuery.PropertyFilter;
import com.google.common.collect.Iterables;

public class SumAggregationWithPropertyFilter {

  public static void invoke() {
    // Instantiates a client.
    Datastore datastore = DatastoreOptions.getDefaultInstance().getService();

    // The kind for the new entity.
    String kind = "Sales";

    Key sales1Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales1");
    Key sales2Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales2");
    Key sales3Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales3");

    // Save all the tasks.
    datastore.put(
        Entity.newBuilder(sales1Key).set("amount", 89).set("customerId", 1).build(),
        Entity.newBuilder(sales2Key).set("amount", 95).set("customerId", 1).build(),
        Entity.newBuilder(sales3Key).set("amount", 55).set("customerId", 2).build());

    EntityQuery customer1Sales =
        Query.newEntityQueryBuilder()
            .setKind(kind)
            .setFilter(PropertyFilter.eq("customerId", 1))
            .build();

    // Creating an aggregation query to get the sum of all sales for customerId 1.
    AggregationQuery customer1SalesSum =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(customer1Sales)
            .addAggregation(sum("amount").as("total_sales"))
            .build();

    // Executing aggregation query.
    AggregationResult customer1SalesSumQueryResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(customer1SalesSum));

    System.out.printf(
        "Customer 1 sales sum is %d", customer1SalesSumQueryResult.getLong("total_sales")); // 184
  }
}

Python

# Set up sample entities
# Use incomplete key to auto-generate ID
task1 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task2 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task3 = datastore.Entity(client.key("Task"))

task1["hours"] = 5
task2["hours"] = 3
task3["hours"] = 1

task1["done"] = True
task2["done"] = True
task3["done"] = False

tasks = [task1, task2, task3]
client.put_multi(tasks)

# Execute sum aggregation query with filters
completed_tasks = client.query(kind="Task").add_filter("done", "=", True)
completed_tasks_query = client.aggregation_query(query=completed_tasks).sum(
    property_ref="hours", alias="total_completed_sum_hours"
)

completed_query_result = completed_tasks_query.fetch()
for aggregation_results in completed_query_result:
    for aggregation_result in aggregation_results:
        if aggregation_result.alias == "total_completed_sum_hours":
            print(
                f"Total sum of hours in completed tasks is {aggregation_result.value}"
            )

이 쿼리에는 다음과 같은 색인이 필요합니다.

- kind: Task
  properties:
  - name: done
  - name: hours

Go

aggregationSumQuery := datastore.NewQuery("Task").
  FilterField("done", "=", false).
  FilterField("tag", "=", "house").
  NewAggregationQuery().
  WithSum("hours", "total_hours")
sumResults, err := client.RunAggregationQuery(ctx, aggregationSumQuery)

sum := sumResults["total_hours"]
sumValue := sum.(*datastorepb.Value)
fmt.Printf("Sum of results from query: %d\n", sumValue.GetIntegerValue())

GQL

AGGREGATE
  SUM(hours) AS total_hours
OVER (
  SELECT *
  FROM tasks
  WHERE is_done = false AND tag = 'house'
)

GQL은 다음과 같이 단순화된 sum() 쿼리 형식을 지원합니다.

SELECT
  SUM(hours) AS total_hours
FROM tasks
WHERE is_done = false AND tag = 'house'

이 예시에서는 total_hours의 선택적 별칭을 사용합니다.

이 단순화된 형식은 FROM 및 WHERE 절만 지원합니다. 자세한 내용은 GQL 참조를 확인하세요.

`avg()` 집계

avg() 집계를 사용하여 특정 쿼리와 일치하는 숫자 값의 평균을 반환합니다. 예를 들어 다음 avg() 집계는 쿼리와 일치하는 항목의 숫자 속성 값에서 지정된 속성의 산술 평균을 반환합니다.

자바


import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.avg;

import com.google.cloud.datastore.AggregationQuery;
import com.google.cloud.datastore.AggregationResult;
import com.google.cloud.datastore.Datastore;
import com.google.cloud.datastore.DatastoreOptions;
import com.google.cloud.datastore.Entity;
import com.google.cloud.datastore.EntityQuery;
import com.google.cloud.datastore.Key;
import com.google.cloud.datastore.Query;
import com.google.common.collect.Iterables;

public class AvgAggregationOnKind {

  // Instantiates a client.
  private static final Datastore datastore = DatastoreOptions.getDefaultInstance().getService();

  // The kind for the new entity.
  private static final String kind = "Sales";

  // Setting up Sales in database
  private static void setUpSales() {
    Key sales1Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales1");
    Key sales2Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales2");
    Key sales3Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales3");

    // Save all the sales.
    datastore.put(
        Entity.newBuilder(sales1Key).set("amount", 89).build(),
        Entity.newBuilder(sales2Key).set("amount", 95).build(),
        Entity.newBuilder(sales3Key).set("amount", 55).build());
  }

  // Accessing aggregation result by the provided custom alias.
  private static void usageWithCustomAlias() {
    EntityQuery selectAllSales = Query.newEntityQueryBuilder().setKind(kind).build();
    // Creating an aggregation query to get the avg of all sales.
    AggregationQuery avgOfSalesQuery =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(selectAllSales)
            // passing 'avg_sales_amount' as alias in the aggregation query.
            .addAggregation(avg("amount").as("avg_sales_amount"))
            .build();
    // Executing aggregation query.
    AggregationResult aggregationResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(avgOfSalesQuery));

    System.out.printf(
        "Average sales is %.8f", aggregationResult.getDouble("avg_sales_amount")); // 79.66666667
  }

  public static void invoke() {
    setUpSales();
    usageWithCustomAlias();
  }
}

Python

# Set up sample entities
# Use incomplete key to auto-generate ID
task1 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task2 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task3 = datastore.Entity(client.key("Task"))

task1["hours"] = 5
task2["hours"] = 3
task3["hours"] = 1

tasks = [task1, task2, task3]
client.put_multi(tasks)

# Execute average aggregation query
all_tasks_query = client.query(kind="Task")
all_tasks_avg_query = client.aggregation_query(all_tasks_query).avg("hours")
query_result = all_tasks_avg_query.fetch()
for aggregation_results in query_result:
    for aggregation in aggregation_results:
        print(f"Total average of hours in tasks is {aggregation.value}")

Go

aggregationAvgQuery := datastore.NewQuery("Task").
  NewAggregationQuery().
  WithAvg("hours", "avg_hours")
avgResults, err := client.RunAggregationQuery(ctx, aggregationAvgQuery)

avg := avgResults["avg_hours"]
avgValue := avg.(*datastorepb.Value)
fmt.Printf("average hours: %f\n", avgValue.GetDoubleValue())

GQL

AGGREGATE
  AVG(hours) as avg_hours
OVER (
  SELECT *
  FROM tasks
)

GQL은 다음과 같이 단순화된 avg() 쿼리 형식을 지원합니다.

SELECT AVG(hours) as avg_hours

이 예시에서는 avg_hours의 선택적 별칭을 사용합니다.

이 단순화된 형식은 FROM 및 WHERE 절만 지원합니다. 자세한 내용은 GQL 참조를 확인하세요.

avg() 집계에서는 쿼리의 모든 필터와 limit 절을 고려합니다. 예를 들어 다음 집계는 쿼리 필터와 일치하는 항목의 숫자 속성 값에서 지정된 속성의 산술 평균을 반환합니다.

자바


import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.avg;

import com.google.cloud.datastore.AggregationQuery;
import com.google.cloud.datastore.AggregationResult;
import com.google.cloud.datastore.Datastore;
import com.google.cloud.datastore.DatastoreOptions;
import com.google.cloud.datastore.Entity;
import com.google.cloud.datastore.EntityQuery;
import com.google.cloud.datastore.Key;
import com.google.cloud.datastore.Query;
import com.google.cloud.datastore.StructuredQuery.PropertyFilter;
import com.google.common.collect.Iterables;

public class AvgAggregationWithPropertyFilter {

  public static void invoke() {
    // Instantiates a client.
    Datastore datastore = DatastoreOptions.getDefaultInstance().getService();

    // The kind for the new entity.
    String kind = "Sales";

    Key sales1Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales1");
    Key sales2Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales2");
    Key sales3Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales3");

    // Save all the tasks.
    datastore.put(
        Entity.newBuilder(sales1Key).set("amount", 89).set("customerId", 1).build(),
        Entity.newBuilder(sales2Key).set("amount", 95).set("customerId", 1).build(),
        Entity.newBuilder(sales3Key).set("amount", 55).set("customerId", 2).build());

    EntityQuery customer1Sales =
        Query.newEntityQueryBuilder()
            .setKind(kind)
            .setFilter(PropertyFilter.eq("customerId", 1))
            .build();

    // Creating an aggregation query to get the avg of all sales for customerId 1.
    AggregationQuery customer1SalesAvg =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(customer1Sales)
            .addAggregation(avg("amount").as("total_sales"))
            .build();

    // Executing aggregation query.
    AggregationResult customer1SalesAvgQueryResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(customer1SalesAvg));

    System.out.printf(
        "Customer 1 sales avg is %d", customer1SalesAvgQueryResult.getLong("total_sales")); // 92
  }
}

Python

# Set up sample entities
# Use incomplete key to auto-generate ID
task1 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task2 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task3 = datastore.Entity(client.key("Task"))

task1["hours"] = 5
task2["hours"] = 3
task3["hours"] = 1

task1["done"] = True
task2["done"] = True
task3["done"] = False

tasks = [task1, task2, task3]
client.put_multi(tasks)

# Execute average aggregation query with filters
completed_tasks = client.query(kind="Task").add_filter("done", "=", True)
completed_tasks_query = client.aggregation_query(query=completed_tasks).avg(
    property_ref="hours", alias="total_completed_avg_hours"
)

completed_query_result = completed_tasks_query.fetch()
for aggregation_results in completed_query_result:
    for aggregation_result in aggregation_results:
        if aggregation_result.alias == "total_completed_avg_hours":
            print(
                f"Total average of hours in completed tasks is {aggregation_result.value}"
            )

이 쿼리에는 다음과 같은 색인이 필요합니다.

- kind: Task
  properties:
  - name: done
  - name: hours

Go

aggregationAvgQuery := datastore.NewQuery("Task").
  FilterField("done", "=", false).
  FilterField("tag", "=", "house").
  NewAggregationQuery().
  WithAvg("hours", "avg_hours")
avgResults, err := client.RunAggregationQuery(ctx, aggregationAvgQuery)

avg := avgResults["avg_hours"]
avgValue := avg.(*datastorepb.Value)
fmt.Printf("average hours: %f\n", avgValue.GetDoubleValue())

GQL

AGGREGATE
  AVG(hours) as avg_hours
OVER (
  SELECT *
  FROM tasks
  WHERE is_done = false AND tag = 'house'
)

GQL은 다음과 같이 단순화된 avg() 쿼리 형식을 지원합니다.

SELECT
  AVG(hours) as avg_hours
FROM tasks
WHERE is_done = false AND tag = 'house'

이 예시에서는 avg_hours의 선택적 별칭을 사용합니다.

이 단순화된 형식은 FROM 및 WHERE 절만 지원합니다. 자세한 내용은 GQL 참조를 확인하세요.

쿼리에서 여러 집계 계산

단일 집계 파이프라인에서 여러 집계를 결합할 수 있습니다. 이렇게 하면 필요한 색인 읽기 수가 줄어들 수 있습니다. 쿼리에 여러 필드의 집계가 포함되는 경우 쿼리에 복합 색인이 필요하며 각 집계 계산에는 각 집계에서 사용되는 모든 필드가 포함된 항목만 포함됩니다.

다음 예시는 단일 집계 쿼리에서 여러 집계를 수행합니다.

자바


import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.avg;
import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.count;
import static com.google.cloud.datastore.aggregation.Aggregation.sum;

import com.google.cloud.datastore.AggregationQuery;
import com.google.cloud.datastore.AggregationResult;
import com.google.cloud.datastore.Datastore;
import com.google.cloud.datastore.DatastoreOptions;
import com.google.cloud.datastore.Entity;
import com.google.cloud.datastore.EntityQuery;
import com.google.cloud.datastore.Key;
import com.google.cloud.datastore.Query;
import com.google.common.collect.Iterables;

public class MultipleAggregationsInStructuredQuery {

  public static void invoke() {
    // Instantiates a client.
    Datastore datastore = DatastoreOptions.getDefaultInstance().getService();

    // The kind for the new entity.
    String kind = "Sales";

    Key sales1Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales1");
    Key sales2Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales2");
    Key sales3Key = datastore.newKeyFactory().setKind(kind).newKey("sales3");

    // Save all the sales.
    datastore.put(
        Entity.newBuilder(sales1Key).set("amount", 89).set("customerId", 1).build(),
        Entity.newBuilder(sales2Key).set("amount", 95).set("customerId", 1).build(),
        Entity.newBuilder(sales3Key).set("amount", 55).set("customerId", 2).build());

    EntityQuery baseQuery = Query.newEntityQueryBuilder().setKind(kind).build();

    // Creating an aggregation query with COUNT, SUM and AVG aggregations.
    AggregationQuery aggregationQuery =
        Query.newAggregationQueryBuilder()
            .over(baseQuery)
            .addAggregation(count().as("total_count"))
            .addAggregation(sum("amount").as("sales_sum"))
            .addAggregation(avg("amount").as("sales_avg"))
            .build();

    // Executing aggregation query.
    AggregationResult aggregationResult =
        Iterables.getOnlyElement(datastore.runAggregation(aggregationQuery));

    System.out.printf("Total sales count: %d", aggregationResult.getLong("total_count")); // 3
    System.out.printf("Sum of sales: %d", aggregationResult.getLong("sales_sum")); // 239
    System.out.printf(
        "Avg of sales: %.8f", aggregationResult.getDouble("sales_avg")); // 79.66666667
  }
}

Python

# Set up sample entities
# Use incomplete key to auto-generate ID
task1 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task2 = datastore.Entity(client.key("Task"))
task3 = datastore.Entity(client.key("Task"))

task1["hours"] = 5
task2["hours"] = 3
task3["hours"] = 1

tasks = [task1, task2, task3]
client.put_multi(tasks)

# Execute query with multiple aggregations
all_tasks_query = client.query(kind="Task")
aggregation_query = client.aggregation_query(all_tasks_query)
# Add aggregations
aggregation_query.add_aggregations(
    [
        datastore.aggregation.CountAggregation(alias="count_aggregation"),
        datastore.aggregation.SumAggregation(
            property_ref="hours", alias="sum_aggregation"
        ),
        datastore.aggregation.AvgAggregation(
            property_ref="hours", alias="avg_aggregation"
        ),
    ]
)

query_result = aggregation_query.fetch()
for aggregation_results in query_result:
    for aggregation in aggregation_results:
        print(f"{aggregation.alias} value is {aggregation.value}")

Go

aggregationQuery := datastore.NewQuery("Task").
  NewAggregationQuery().
  WithCount("total_tasks").
  WithSum("hours", "total_hours").
  WithAvg("hours", "avg_hours")
Results, err := client.RunAggregationQuery(ctx, aggregationQuery)

fmt.Printf("Number of results from query: %d\n", Results["total_tasks"].(*datastorepb.Value).GetIntegerValue())
fmt.Printf("Sum of results from query: %d\n", Results["total_hours"].(*datastorepb.Value).GetIntegerValue())
fmt.Printf("Avg of results from query: %f\n", Results["avg_hours"].(*datastorepb.Value).GetDoubleValue())

GQL

AGGREGATE 
  SUM(hours) AS total_hours, 
  COUNT(*) AS total_tasks
OVER (
  SELECT *
  FROM tasks
  WHERE is_done = false AND tag = 'house'
)

GQL은 다음과 같이 단순화된 집계 쿼리 형식을 지원합니다.

SELECT
  SUM(hours) AS total_hours,
  COUNT(*) AS total_tasks
FROM tasks
WHERE is_done = false AND tag = 'house'

이 예에서는 total_hours 및 total_tasks의 선택적 별칭을 사용합니다.

이 단순화된 형식은 FROM 및 WHERE 절만 지원합니다. 자세한 내용은 GQL 참조를 확인하세요.

여러 집계가 있는 쿼리에는 각 집계의 모든 속성이 포함된 항목만 포함됩니다. 이로 인해 각 집계를 개별적으로 수행할 때와 결과가 달라질 수 있습니다.

동작 및 제한사항

집계 쿼리를 사용할 때 다음 동작과 제한사항에 주의하세요.

집계에 제공하는 쿼리는 쿼리 제한사항을 충족해야 합니다.
집계 쿼리가 60초 이내에 해결되지 않으면 DEADLINE_EXCEEDED 오류가 반환됩니다. 성능은 색인 구성과 데이터 세트의 크기에 따라 달라집니다.

참고: 대부분의 쿼리는 데이터 세트가 아닌 결과 세트의 크기에 따라 확장됩니다. 그러나 집계 쿼리는 데이터 세트의 크기와 스캔한 색인 항목 수에 따라 확장됩니다.

60초 기한 내에 작업을 완료할 수 없는 경우 가능한 해결 방법은 커서를 사용하여 여러 집계를 병합하는 것입니다.
집계 쿼리는 색인 항목에서 읽고 계산에 색인이 생성된 속성만 포함합니다.
쿼리에 OrderBy 절을 추가하면 정렬 속성이 있는 항목으로 집계가 제한됩니다.
GQL에서 간소화된 양식은 ORDER BY, LIMIT 또는 OFFSET 절을 지원하지 않습니다.
프로젝션 쿼리에서는 프로젝션의 속성에서만 데이터를 집계할 수 있습니다. 예를 들어 GQL 쿼리 SELECT a, b FROM k WHERE c = 1은 a 또는 b 사이의 데이터만 집계할 수 있습니다.
count() 집계는 배열 속성이 있는 항목의 중복을 삭제하지 않습니다. 쿼리와 일치하는 각 배열 값은 개수에 하나를 추가합니다.
sum() 및 avg() 집계의 경우 숫자가 아닌 값은 무시됩니다. sum() 및 avg() 집계는 정수 값, 부동 소수점 숫자 값, 타임스탬프만 고려합니다. 타임스탬프는 sum(), avg(), 프로젝션의 마이크로초 정수 값으로 변환됩니다.
단일 쿼리에서 여러 집계를 결합하는 경우 sum() 및 avg()는 숫자가 아닌 값을 무시하는 반면 count()에는 숫자가 아닌 값이 포함됩니다.
서로 다른 속성에 있는 집계를 결합하면 해당 속성이 모두 포함된 항목만 계산에 포함됩니다. 이로 인해 각 집계를 개별적으로 수행할 때와 결과가 달라질 수 있습니다.

가격 책정

count(), sum(), avg() 집계 쿼리의 가격 책정은 작업 중에 스캔되는 색인 항목 수에 따라 달라집니다. 일치하는 최대 1,000개의 색인 항목에 대해 항목 1개 읽기 요금이 청구됩니다. 이후 색인 항목 수는 추가 읽기 단위 비용과 일치합니다. 모든 쿼리에 대해 최소 읽기 단위 1개의 비용이 발생합니다. 가격 정보는 Datastore 모드의 Firestore 가격 책정을 참고하세요.

단일 쿼리에서 여러 집계를 결합하면 쿼리는 각 집계에 동일한 색인을 사용하고 데이터에 대해 단일 스캔을 실행합니다. 이렇게 하면 각 집계를 개별적으로 실행하는 것보다 청구되는 색인 스캔 및 읽기 수가 줄어들 수 있습니다. 그러나 집계가 여러 개인 쿼리에는 이러한 속성을 모두 포함하는 항목만 포함됩니다. 이로 인해 각 집계를 개별적으로 수행할 때와 결과가 달라질 수 있습니다.

다음 단계

쿼리 알아보기
Datastore 모드의 Firestore 권장사항을 알아보세요.

집계 쿼리

count() 집계

자바

Python

Go

GQL

자바

Python

Go

GQL

자바

Python

Go

GQL

sum() 집계

자바

Python

Go

GQL

자바

Python

Go

GQL

avg() 집계

자바

Python

Go

GQL

자바

Python

Go

GQL

쿼리에서 여러 집계 계산

자바

Python

Go

GQL

동작 및 제한사항

가격 책정

다음 단계

`count()` 집계

`sum()` 집계

`avg()` 집계