연산자는 $derivative 파티션 내의 하나 이상의 필드에 문서를 정렬하고 창 내의 첫 번째 문서와 마지막 문서 사이의 필드 변경 평균 비율을 계산합니다.
문법
{
$derivative: {
input: < expression >,
unit: < timeWindow >
}
}
매개 변수
| 매개 변수 | Description |
|---|---|
input |
범위 속도를 계산할 식 또는 필드입니다. |
unit |
변경 속도에 대한 시간 창입니다. |
예시
스토어 컬렉션에서 이 샘플 문서를 고려합니다.
{
"_id": "0fcc0bf0-ed18-4ab8-b558-9848e18058f4",
"name": "First Up Consultants | Beverage Shop - Satterfieldmouth",
"location": {
"lat": -89.2384,
"lon": -46.4012
},
"staff": {
"totalStaff": {
"fullTime": 8,
"partTime": 20
}
},
"sales": {
"totalSales": 75670,
"salesByCategory": [
{
"categoryName": "Wine Accessories",
"totalSales": 34440
},
{
"categoryName": "Bitters",
"totalSales": 39496
},
{
"categoryName": "Rum",
"totalSales": 1734
}
]
},
"promotionEvents": [
{
"eventName": "Unbeatable Bargain Bash",
"promotionalDates": {
"startDate": {
"Year": 2024,
"Month": 6,
"Day": 23
},
"endDate": {
"Year": 2024,
"Month": 7,
"Day": 2
}
},
"discounts": [
{
"categoryName": "Whiskey",
"discountPercentage": 7
},
{
"categoryName": "Bitters",
"discountPercentage": 15
},
{
"categoryName": "Brandy",
"discountPercentage": 8
},
{
"categoryName": "Sports Drinks",
"discountPercentage": 22
},
{
"categoryName": "Vodka",
"discountPercentage": 19
}
]
},
{
"eventName": "Steal of a Deal Days",
"promotionalDates": {
"startDate": {
"Year": 2024,
"Month": 9,
"Day": 21
},
"endDate": {
"Year": 2024,
"Month": 9,
"Day": 29
}
},
"discounts": [
{
"categoryName": "Organic Wine",
"discountPercentage": 19
},
{
"categoryName": "White Wine",
"discountPercentage": 20
},
{
"categoryName": "Sparkling Wine",
"discountPercentage": 19
},
{
"categoryName": "Whiskey",
"discountPercentage": 17
},
{
"categoryName": "Vodka",
"discountPercentage": 23
}
]
}
]
}
예제 1 - 총 판매액에 대한 파생 항목 계산
First Up Consultants 회사의 각 매장에 대한 총 매출의 파생을 계산하려면 먼저 쿼리를 실행하여 회사를 필터링하고, 결과 문서를 마지막으로 업데이트한 타임스탬프의 오름차순으로 정렬하고, 결과 집합의 첫 번째 문서와 현재 문서 사이의 총 매출의 파생(평균 변경률)을 계산합니다.
db.stores.aggregate([{
"$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
}
}
])
이 쿼리는 다음 결과를 반환합니다.
[
{
"_id": "2cf3f885-9962-4b67-a172-aa9039e9ae2f",
"lastUpdated": "2025-06-11T10:48:01.291Z",
"storeAverageSales": 21554495.708753344
}
]