Transforma tus datos con agregación

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.

Comparar las operaciones de agregación y búsqueda

La siguiente tabla muestra las diferentes tareas que pueden realizar las operaciones de búsqueda y las compara con lo que las operaciones de agregación pueden realizar. El marco de agregación proporciona funcionalidades ampliadas que permiten transformar y manipular tus datos.

Limitaciones

Considera las siguientes limitaciones al realizar 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. Puede sobrepasar este límite pasando un valor de true al método allow_disk_use y encadenar el método con aggregate.

• La $graphLookup operadora tiene un límite estricto de memoria de 100 megabytes y omite el valor pasado al método allow_disk_use.

Ejemplo de agregación

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 con las siguientes etapas:

• Una etapa $match para filtrar documentos cuyo campo cuisine contenga el valor "Bakery".

• Una etapa $group para agrupar los documentos coincidentes por el borough campo, acumulando un recuento de documentos para cada valor distinto.

database = client.use('sample_restaurants')
restaurants_collection = database[:restaurants]
  
pipeline = [
  { '$match' => { 'cuisine' => 'Bakery' } },
  { '$group' => {
      '_id' => '$borough',
      'count' => { '$sum' => 1 }
    }
  }
]
aggregation = restaurants_collection.aggregate(pipeline)
  
aggregation.each do |doc|
  puts doc
end

{"_id"=>"Bronx", "count"=>71}
{"_id"=>"Manhattan", "count"=>221}
{"_id"=>"Queens", "count"=>204}
{"_id"=>"Missing", "count"=>2}
{"_id"=>"Staten Island", "count"=>20}
{"_id"=>"Brooklyn", "count"=>173}

Explica una agregación

Para ver información sobre cómo MongoDB ejecuta tu operación, puedes instruir al planificador de query de MongoDB para que lo explique. Cuando MongoDB explica una operación, devuelve planes de ejecución y estadísticas de rendimiento. Un plan de ejecución es una posible manera en la que MongoDB puede completar una operación. Cuando indicas a MongoDB que explique una operación, por defecto devuelve tanto el plan ejecutado por MongoDB como cualquier plan de ejecución rechazado.

Para explicar una operación de agregación, conecta el método explain al método aggregate.

El siguiente ejemplo indica a MongoDB que explique la operación de agregación del Ejemplo de agregación:anterior

explanation = restaurants_collection.aggregate(pipeline).explain()
puts explanation

{"explainVersion"=>"2", "queryPlanner"=>{"namespace"=>"sample_restaurants.restaurants",
"parsedQuery"=>{"cuisine"=> {"$eq"=> "Bakery"}}, "indexFilterSet"=>false,
"planCacheKey"=>"6104204B", "optimizedPipeline"=>true, "maxIndexedOrSolutionsReached"=>false,
"maxIndexedAndSolutionsReached"=>false, "maxScansToExplodeReached"=>false,
"prunedSimilarIndexes"=>false, "winningPlan"=>{"isCached"=>false,
"queryPlan"=>{"stage"=>"GROUP", "planNodeId"=>3,
"inputStage"=>{"stage"=>"COLLSCAN", "planNodeId"=>1, "filter"=>{},
"direction"=>"forward"}},...}

Ejecuta una búsqueda de texto completo

Para especificar una búsqueda de texto completo de uno o más campos, puedes usar MongoDB Search para crear una etapa de pipeline $search.

Este ejemplo crea etapas de pipeline para realizar las siguientes acciones:

• Busca el término "Salt"en el campo name

• Proyectar únicamente los valores _id y name de los documentos coincidentes

search_pipeline = [
  {
    '$search' => {
      'index' => '<your_search_index_name>',
      'text' => {
        'query' => 'Salt',
        'path' => 'name'
      },
    }
  },
  {
    '$project' => {
      '_id' => 1,
      'name' => 1
    }
  }
]
    
results = collection.aggregate(search_pipeline)
results.each do |document|
  puts document
end

{"_id"=>  {"$oid"=>  "..."}, "name"=>  "Fresh Salt"}
{"_id"=>  {"$oid"=>  "..."}, "name"=>  "Salt & Pepper"}
{"_id"=>  {"$oid"=>  "..."}, "name"=>  "Salt + Charcoal"}
{"_id"=>  {"$oid"=>  "..."}, "name"=>  "A Salt & Battery"}
{"_id"=>  {"$oid"=> "..."},  "name"=>  "Salt And Fat"}
{"_id"=>  {"$oid"=>  "..."}, "name"=>  "Salt And Pepper Diner"}

Manual del Servidor de MongoDB

Para obtener más información sobre los temas tratados en esta guía, consulte las siguientes páginas del manual de MongoDB Server:

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

• Para aprender sobre cómo armar un pipeline de agregación y para ver ejemplos, consulta pipeline de agregación.

• Para obtener más información sobre cómo crear etapas de canalización, consulte Etapas 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 los métodos de agregación del controlador Ruby, consulte la documentación de la API para agregación.