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Transforma tus datos con agregación

Overview

En esta guía, puede aprender a utilizar el controlador C++ para realizar operaciones de agregación.

Las operaciones de agregación procesan los datos de sus colecciones de MongoDB y devuelven resultados calculados. El marco de agregación de MongoDB, que forma parte de la API de consultas, se basa en el concepto de canalizaciones de procesamiento de datos. Los documentos entran en una canalización que contiene una o más etapas, y esta canalización los transforma en un resultado agregado.

Tip

Tutoriales completos sobre agregación

Puede encontrar tutoriales que brindan explicaciones detalladas de tareas de agregación comunes en Sección completa de tutoriales decanalización de agregación del manual del servidor. Seleccione un tutorial y luego seleccione C++11 desde el menú desplegable Select your language en la esquina superior derecha de la página.

Analogía

Una operación de agregación es similar a una fábrica de automóviles. Una fábrica de automóviles cuenta con una línea de ensamblaje, que contiene estaciones de ensamblaje con herramientas especializadas para realizar tareas específicas, como taladros y soldadores. Las piezas en bruto entran en la fábrica y luego la línea de ensamblaje 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 desea devolver

  • Seleccione qué campos desea devolver

  • Ordenar los resultados

Puede 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

Tenga en cuenta las siguientes limitaciones al utilizar operaciones de agregación:

  • Los documentos devueltos no pueden violar el límite de tamaño de documento BSON de 16 megabytes.

  • Las etapas de la canalización tienen un límite de memoria de 100 megabytes por defecto. Puedes superar este límite configurando allow_disk_use campo de una instancia mongocxx::options::aggregate a true.

Importante

Excepción $graphLookup

La etapa $graphLookup tiene un límite de memoria estricto de 100 megabytes e ignora el allow_disk_use campo.

Ejemplo de agregación

Nota

Los ejemplos de esta guía utilizan la restaurants colección sample_restaurants de la base de datos de los conjuntos de datos de muestra de Atlas. Para aprender a crear un clúster gratuito de MongoDB Atlas y cargar los conjuntos de datos de muestra, consulte la guía "Comenzar 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 genera un recuento del número de panaderías en cada distrito de Nueva York. Para ello, utiliza una canalización de agregación que consta de las siguientes etapas:

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 }

Explicar una agregación

Para ver información sobre cómo MongoDB ejecuta su operación, puede indicarle al planificador de consultas de MongoDB que la explique. Cuando MongoDB explica una operación, devuelve planes de ejecución y estadísticas de rendimiento. Un plan de ejecución es una forma en que MongoDB puede completar una operación. Al indicarle a MongoDB que explique una operación, devuelve tanto el plan ejecutado como cualquier plan de ejecución rechazado.

Para explicar una operación de agregación, ejecute 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 le 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 MongoDB

Para obtener una lista completa de las etapas de agregación, consulta Etapas de agregación en el manual de MongoDB Server.

Para obtener más información sobre cómo ensamblar una canalización de agregación y ver ejemplos, consulte Canalización 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 controlador C++, consulte la siguiente documentación de API:

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Índices de búsqueda de MongoDB

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