Overview
En esta guía, puedes aprender cómo usar el controlador C++ para realizar operaciones de agregación.
Las operaciones de agregación procesan datos en tus colecciones de MongoDB y devuelven resultados calculados. El marco de agregación de MongoDB, que forma parte de la API de query, está basado en el concepto de pipelines de procesamiento de datos. Los documentos ingresan a un pipeline que contiene una o más etapas, y este pipeline transforma los documentos en un resultado agregado.
Tip
Tutoriales completos sobre agregación
Puedes encontrar tutoriales que proporcionan explicaciones detalladas de tareas de agregación comunes en el Tutoriales completos del pipeline de agregación en el manual del servidor. Selecciona un tutorial y luego elige C++11 en el menú desplegable Select your language en la esquina superior derecha de la página.
Analogía
Una operación de agregación se asemeja a una fábrica de automóviles. Una fábrica de automóviles tiene una línea de ensamblaje, que contiene estaciones de ensamblaje con herramientas especializadas para realizar tareas específicas, como taladros y soldadores. Las piezas en bruto ingresan a la fábrica y luego la línea de montaje las transforma y ensambla en un producto terminado.
La tubería de agregación es la línea de ensamblaje, las etapas de agregación son las estaciones de ensamblaje y las expresiones del operador son las herramientas especializadas.
Operaciones de agregación versus búsqueda
Se pueden utilizar las operaciones de búsqueda para realizar las siguientes acciones:
Seleccione qué documentos devolver
Seleccione qué campos devolver
Ordenar los resultados
Puedes utilizar operaciones de agregación para realizar las siguientes acciones:
Ejecutar operaciones de búsqueda
Cambiar el nombre de los campos
Calcular campos
Resumir datos
Valores del grupo
Limitaciones
Ten en cuenta las siguientes limitaciones al usar operaciones de agregación:
Los documentos devueltos no pueden violar el límite de tamaño de documento BSON de 16 megabytes.
Las etapas del pipeline tienen un límite de memoria de 100 megabytes por defecto. Puedes superar este límite estableciendo el
allow_disk_usecampo de una instancia demongocxx::options::aggregateatrue.
Importante
Excepción $graphLookup
La etapa $graphLookup tiene un límite estricto de memoria de 100 megabytes e ignora el campo allow_disk_use.
Ejemplo de agregación
Nota
Los ejemplos de esta guía utilizan la colección restaurants en la base de datos sample_restaurants de los conjuntos de datos de muestra de Atlas. Para aprender a crear un clúster gratuito de MongoDB Atlas y cargar los datasets de muestra, consulta la guía Primeros Pasos con Atlas.
Para realizar una agregación, pasa una instancia de mongocxx::pipeline que contenga las etapas de agregación al método collection.aggregate().
El siguiente ejemplo de código produce un recuento del número de panaderías en cada distrito de Nueva York. Para ello, utiliza una pipeline de agregación que contiene las siguientes etapas:
Etapa$match para filtrar los documentos en los que el
cuisinecampo contiene el valor"Bakery"$group etapa para agrupar los documentos coincidentes por el campo
borough, acumulando un conteo de documentos para cada valor distinto
mongocxx::pipeline stages; stages.match(make_document(kvp("cuisine", "Bakery"))) .group(make_document(kvp("_id", "$borough"), kvp("count", make_document(kvp("$sum", 1))))); auto cursor = collection.aggregate(stages); for (auto&& doc : cursor) { std::cout << bsoncxx::to_json(doc) << std::endl; }
{ "_id" : "Brooklyn", "count" : 173 } { "_id" : "Queens", "count" : 204 } { "_id" : "Bronx", "count" : 71 } { "_id" : "Staten Island", "count" : 20 } { "_id" : "Missing", "count" : 2 } { "_id" : "Manhattan", "count" : 221 }
Explica una agregación
Para ver información sobre cómo MongoDB ejecuta tu operación, puedes instruir al planificador de consultas de MongoDB para que la explique. Cuando MongoDB explica una operación, devuelve planes de ejecución y estadísticas de rendimiento. Un plan de ejecución es una forma potencial en que MongoDB puede completar una operación. Cuando instruyes a MongoDB para que explique una operación, devuelve tanto el plan que MongoDB ejecutó como cualquier plan de ejecución rechazado.
Para explicar una operación de agregación, ejecutá el comando de base de datos explain especificando el comando en un documento BSON y pasándolo como argumento al método run_command().
El siguiente ejemplo indica a MongoDB que explique la operación de agregación del Ejemplo de agregación:anterior
mongocxx::pipeline stages; stages.match(make_document(kvp("cuisine", "Bakery"))) .group(make_document(kvp("_id", "$borough"), kvp("count", make_document(kvp("$sum", 1))))); auto command = make_document( kvp("explain", make_document( kvp("aggregate", "restaurants"), kvp("pipeline", stages.view_array()), kvp("cursor", make_document())))); auto result = db.run_command(command.view()); std::cout << bsoncxx::to_json(result) << std::endl;
{ "explainVersion" : "2", "queryPlanner" : { "namespace" : "sample_restaurants.restaurants", "indexFilterSet" : false, "parsedQuery" : { "cuisine" : { "$eq" : "Bakery" } }, "queryHash": "...", "planCacheKey" : "...", "optimizedPipeline" : true, "maxIndexedOrSolutionsReached": false, "maxIndexedAndSolutionsReached" : false, "maxScansToExplodeReached" : false, "winningPlan" : { ... } ... }
Información Adicional
Manual del Servidor de MongoDB
Para obtener una lista completa de las etapas de agregación, consulta Etapas de agregación en el manual de MongoDB Server.
Para aprender sobre la creación de un pipeline de agregación y ver ejemplos, consulta Pipeline de agregación.
Para obtener más información sobre cómo explicar las operaciones de MongoDB, consulte Explicar los planesde salida y consulta.
Documentación de la API
Para obtener más información sobre cómo ejecutar operaciones de agregación con el driver C++, consulte la siguiente documentación de la API: