$derivative

L’opérateur $derivative trie les documents sur un ou plusieurs champs d’une partition et calcule le taux moyen de modification d’un champ entre les premiers et les derniers documents de la fenêtre.

Syntaxe

{
    $derivative: {
        input: < expression >,
        unit: < timeWindow >
    }
}

Paramètres

Paramètre	Descriptif
input	Expression ou champ pour calculer le taux de plage
unit	Fenêtre de temps pour le taux de modification

Examples

Considérez cet exemple de document de la collection des magasins.

{
    "_id": "0fcc0bf0-ed18-4ab8-b558-9848e18058f4",
    "name": "First Up Consultants | Beverage Shop - Satterfieldmouth",
    "location": {
        "lat": -89.2384,
        "lon": -46.4012
    },
    "staff": {
        "totalStaff": {
            "fullTime": 8,
            "partTime": 20
        }
    },
    "sales": {
        "totalSales": 75670,
        "salesByCategory": [
            {
                "categoryName": "Wine Accessories",
                "totalSales": 34440
            },
            {
                "categoryName": "Bitters",
                "totalSales": 39496
            },
            {
                "categoryName": "Rum",
                "totalSales": 1734
            }
        ]
    },
    "promotionEvents": [
        {
            "eventName": "Unbeatable Bargain Bash",
            "promotionalDates": {
                "startDate": {
                    "Year": 2024,
                    "Month": 6,
                    "Day": 23
                },
                "endDate": {
                    "Year": 2024,
                    "Month": 7,
                    "Day": 2
                }
            },
            "discounts": [
                {
                    "categoryName": "Whiskey",
                    "discountPercentage": 7
                },
                {
                    "categoryName": "Bitters",
                    "discountPercentage": 15
                },
                {
                    "categoryName": "Brandy",
                    "discountPercentage": 8
                },
                {
                    "categoryName": "Sports Drinks",
                    "discountPercentage": 22
                },
                {
                    "categoryName": "Vodka",
                    "discountPercentage": 19
                }
            ]
        },
        {
            "eventName": "Steal of a Deal Days",
            "promotionalDates": {
                "startDate": {
                    "Year": 2024,
                    "Month": 9,
                    "Day": 21
                },
                "endDate": {
                    "Year": 2024,
                    "Month": 9,
                    "Day": 29
                }
            },
            "discounts": [
                {
                    "categoryName": "Organic Wine",
                    "discountPercentage": 19
                },
                {
                    "categoryName": "White Wine",
                    "discountPercentage": 20
                },
                {
                    "categoryName": "Sparkling Wine",
                    "discountPercentage": 19
                },
                {
                    "categoryName": "Whiskey",
                    "discountPercentage": 17
                },
                {
                    "categoryName": "Vodka",
                    "discountPercentage": 23
                }
            ]
        }
    ]
}

Exemple 1 : calculer la dérivée pour le total des ventes

Pour calculer la dérivée des ventes totales pour chaque magasin de la société First Up Consultants, exécutez d’abord une requête pour filtrer sur l’entreprise, triez les documents résultants dans l’ordre croissant de leurs derniers horodatages mis à jour et calculez le dérivat (taux moyen de modification) des ventes totales entre le premier et le document actuel dans le jeu de résultats.

db.stores.aggregate([{
        "$match": {
            "company": {
                "$in": [
                    "First Up Consultants"
                ]
            },
            "$and": [{
                    "lastUpdated": {
                        "$gt": ISODate("2024-12-01T03:06:24.180Z")
                    }
                },
                {
                    "lastUpdated": {
                        "$lt": ISODate("2025-12-01T03:55:17.557Z")
                    }
                }
            ]
        }
    },
    {
        "$setWindowFields": {
            "partitionBy": "$company",
            "sortBy": {
                "lastUpdated": 1
            },
            "output": {
                "storeAverageSales": {
                    "$derivative": {
                        "input": "$sales.totalSales",
                        "unit": "week"
                    },
                    "window": {
                        "range": [
                            -1,
                            0
                        ],
                        "unit": "week"
                    }
                }
            }
        }
    },
    {
        "$project": {
            "lastUpdated": 1,
            "storeAverageSales": 1
        }
    }
])

Cette requête retourne le résultat suivant :

[
    {
        "_id": "2cf3f885-9962-4b67-a172-aa9039e9ae2f",
        "lastUpdated": "2025-06-11T10:48:01.291Z",
        "storeAverageSales": 21554495.708753344
    }
]