Acceder a los datos desde un flujo

Encuentra el primer documento

Utilice el método firstOrNull() para recuperar el primer documento en los resultados de su consulta o null si no hay resultados:

val resultsFlow = collection.find()
val firstResultOrNull = resultsFlow.firstOrNull()

Alternativamente, puede utilizar el método first() para recuperar el primer documento en su consulta o lanzar un NoSuchElementException si no hay resultados:

try {
    val resultsFlow = collection.find()
    val firstResult = resultsFlow.first()
} catch (e: NoSuchElementException) {
    println("No results found")
}

Estos métodos se utilizan a menudo cuando el filtro de consulta coincidirá con un documento, como cuando se filtra por un índice único.

Contar el número de resultados

Utilice el método count() para recuperar el número de resultados en la consulta:

val resultsFlow = collection.find()
val count = resultsFlow.count()

Convertir los resultados en una lista

Utilice el método toList() para almacenar los resultados de su consulta en un List:

val resultsFlow = collection.find()
val results = resultsFlow.toList()

Este método se utiliza a menudo cuando el filtro de consulta devuelve una pequeña cantidad de documentos que pueden caber en la memoria disponible.

Iterar a través de los resultados

Utilice el método collect() para iterar a través de los documentos obtenidos y asegurarse de que el flujo se cierre si hay una finalización anticipada:

val resultsFlow = collection.find()
resultsFlow.collect { println(it) }

Explica la query

Utilice el método explain() para ver información sobre cómo MongoDB ejecuta su operación.

El explain() método devuelve planes de ejecución y estadísticas de rendimiento. Un plan de ejecución es una forma posible de que MongoDB complete una operación. El explain() método proporciona tanto el plan ganador (el plan ejecutado por MongoDB) como los planes rechazados.

Puede especificar el nivel de detalle de su explicación pasando un nivel de verbosidad al método explain().

La siguiente tabla muestra todos los niveles de verbosidad para las explicaciones y sus casos de uso previstos:

El siguiente ejemplo imprime la representación JSON del plan ganador para las etapas de agregación que producen planes de ejecución:

val explanation = collection.find().explain(ExplainVerbosity.EXECUTION_STATS)
val jsonSummary = explanation.getEmbedded(
    listOf("queryPlanner", "winningPlan"),
    Document::class.java
).toJson()
println(jsonSummary)

{ "stage": "COLLSCAN", "direction": "forward" }

Para obtener más información sobre la operación explicar, consulta las siguientes entradas del Manual del servidor:

• Explicar la salida

• Planes de query

Cursores con seguimiento

Al hacer una consulta en una colección con tamaño fijo, puedes usar un cursor con seguimiento que permanezca abierto después de que el cliente agote los resultados en un cursor. Para crear un cursor con seguimiento con una colección con tamaño fijo, indica CursorType.TailableAwait en la opción cursorType de un método find().

El siguiente ejemplo utiliza un cursor con seguimiento para rastrear una colección con tamaño fijo e imprimir los documentos. Como el Flow está respaldado por un cursor con seguimiento que permanece abierto, el cursor con seguimiento agrega nuevos resultados al Flow cuando se añaden documentos a la colección.

val results = collection.find<Document>().cursorType(CursorType.TailableAwait)
results.collect { document ->
    println("Document: $document")
}

Para obtener más información sobre los cursores adaptables, consulte la guía Cursores adaptables en el manual del servidor MongoDB.