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Etapas de la pipeline de agregación

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Etapas de la pipeline de agregación

$unionWith (agregación)

Esta versión de la documentación se archivó y ya no se admite. Para actualizar tu implementación de 5.0, consulta el Procedimientos de actualización de MongoDB.6.0

Definición

$unionWith

Realiza una unión de dos colecciones. $unionWith combina los resultados de la canalización de dos colecciones en un único conjunto de resultados. La etapa envía el conjunto de resultados combinado (incluidos los duplicados) a la siguiente etapa.

El orden en el que se generan los documentos del conjunto de resultados combinado no está especificado.

Sintaxis

La etapa $unionWith tiene la siguiente sintaxis:

{ $unionWith: { coll: "<collection>", pipeline: [ <stage1>, ... ] } }

Para incluir todos los documentos de la colección especificada sin ningún procesamiento, puede utilizar la forma simplificada:

{ $unionWith: "<collection>" }  // Include all documents from the specified collection

La etapa $unionWith toma un documento con los siguientes campos:

Campo	Descripción
coll	La colección o vista cuyos resultados del pipeline se desean incluir en el conjunto de resultados.
pipeline	opcional. Una pipeline de agregación a aplicar al coll.especificado `[ <stage1>, <stage2>, ...]` El pipeline no puede incluir las etapas `$out` `$merge` y.

La $unionWith operación correspondería a la siguiente instrucción SQL:

SELECT *
FROM Collection1
WHERE ...
UNION ALL
SELECT *
FROM Collection2
WHERE ...

Considerations

Resultados duplicados

Los resultados combinados de la etapa anterior y la etapa$unionWith pueden incluir duplicados.

Por ejemplo, crea una colección suppliers y una colección warehouses:

db.suppliers.insertMany([
  { _id: 1, supplier: "Aardvark and Sons", state: "Texas" },
  { _id: 2, supplier: "Bears Run Amok.", state: "Colorado"},
  { _id: 3, supplier: "Squid Mark Inc. ", state: "Rhode Island" },
])

db.warehouses.insertMany([
  { _id: 1, warehouse: "A", region: "West", state: "California" },
  { _id: 2, warehouse: "B", region: "Central", state: "Colorado"},
  { _id: 3, warehouse: "C", region: "East", state: "Florida" },
])

La siguiente agregación combina los resultados de la proyección del campo state de las colecciones suppliers y warehouse.

db.suppliers.aggregate([
   { $project: { state: 1, _id: 0 } },
   { $unionWith: { coll: "warehouses", pipeline: [ { $project: { state: 1, _id: 0 } } ]} }
])

El conjunto de resultados contiene duplicados:

{ "state" : "Texas" }
{ "state" : "Colorado" }
{ "state" : "Rhode Island" }
{ "state" : "California" }
{ "state" : "Colorado" }
{ "state" : "Florida" }

Para remover los duplicados, se puede incluir una etapa $group para agrupar por el campo state:

db.suppliers.aggregate([
   { $project: { state: 1, _id: 0 } },
   { $unionWith: { coll: "warehouses", pipeline: [ { $project: { state: 1, _id: 0 } } ]} },
   { $group: { _id: "$state" } }
])

El conjunto de resultados ya no contiene duplicados:

 { "_id" : "California" }
 { "_id" : "Texas" }
 { "_id" : "Florida" }
 { "_id" : "Colorado" }
 { "_id" : "Rhode Island" }

`$unionWith` una colección fragmentada

Si la etapa $unionWith forma parte del pipeline $lookup, el $unionWith coll no puede ser particionado. Por ejemplo, en la siguiente operación de agregación, la colección inventory_q1 no puede estar particionada:

db.suppliers.aggregate([
   {
      $lookup: {
         from: "warehouses",
         let: { order_item: "$item", order_qty: "$ordered" },
         pipeline: [
            ...
            { $unionWith: { coll: "inventory_q1", pipeline: [ ... ] } },
            ...
         ],
         as: "stockdata"
      }
   }
])

Intercalación

Si el db.collection.aggregate() incluye una intercalación, esa intercalación se utiliza para la operación, ignorando cualquier otra intercalación.

Si el db.collection.aggregate() no incluye una intercalación, el método db.collection.aggregate() utiliza la intercalación para la colección/vista de nivel superior en la que se ejecuta el db.collection.aggregate():

Si el $unionWith coll es una colección, se ignorará su intercalación.
Si el $unionWith coll es una vista, entonces su intercalación debe coincidir con la de la colección o vista de nivel superior. De lo contrario, la operación fallará.

Restricciones

Restricciones	Descripción
Transacciones	Una canalización de agregación no puede utilizar `$unionWith` dentro de transacciones.
Colección particionada	Si la etapa es `$unionWith` parte de la canalización$lookup, la coll $unionWith no se puede fragmentar.
`$out`	La $unionWith pipeline no puede incluir la etapa `$out`.
`$merge`	La $unionWith pipeline no puede incluir la etapa `$merge`.

Ejemplos

Crear informes de ventas a partir de la Unión de colecciones de datos anuales

Los siguientes ejemplos utilizan la etapa $unionWith para combinar datos y devolver resultados de múltiples colecciones. En estos ejemplos, cada colección contiene un año de datos de ventas.

Poblar datos de muestra

Crea una colección sales_2017 con los siguientes documentos:

db.sales_2017.insertMany( [
  { store: "General Store", item: "Chocolates", quantity: 150 },
  { store: "ShopMart", item: "Chocolates", quantity: 50 },
  { store: "General Store", item: "Cookies", quantity: 100 },
  { store: "ShopMart", item: "Cookies", quantity: 120 },
  { store: "General Store", item: "Pie", quantity: 10 },
  { store: "ShopMart", item: "Pie", quantity: 5 }
] )

Crea una colección sales_2018 con los siguientes documentos:

db.sales_2018.insertMany( [
  { store: "General Store", item: "Cheese", quantity: 30 },
  { store: "ShopMart", item: "Cheese", quantity: 50 },
  { store: "General Store", item: "Chocolates", quantity: 125 },
  { store: "ShopMart", item: "Chocolates", quantity: 150 },
  { store: "General Store", item: "Cookies", quantity: 200 },
  { store: "ShopMart", item: "Cookies", quantity: 100 },
  { store: "ShopMart", item: "Nuts", quantity: 100 },
  { store: "General Store", item: "Pie", quantity: 30 },
  { store: "ShopMart", item: "Pie", quantity: 25 }
] )

Crea una colección sales_2019 con los siguientes documentos:

db.sales_2019.insertMany( [
  { store: "General Store", item: "Cheese", quantity: 50 },
  { store: "ShopMart", item: "Cheese", quantity: 20 },
  { store: "General Store", item: "Chocolates", quantity: 125 },
  { store: "ShopMart", item: "Chocolates", quantity: 150 },
  { store: "General Store", item: "Cookies", quantity: 200 },
  { store: "ShopMart", item: "Cookies", quantity: 100 },
  { store: "General Store", item: "Nuts", quantity: 80 },
  { store: "ShopMart", item: "Nuts", quantity: 30 },
  { store: "General Store", item: "Pie", quantity: 50 },
  { store: "ShopMart", item: "Pie", quantity: 75 }
] )

Crea una colección sales_2020 con los siguientes documentos:

db.sales_2020.insertMany( [
  { store: "General Store", item: "Cheese", quantity: 100, },
  { store: "ShopMart", item: "Cheese", quantity: 100},
  { store: "General Store", item: "Chocolates", quantity: 200 },
  { store: "ShopMart", item: "Chocolates", quantity: 300 },
  { store: "General Store", item: "Cookies", quantity: 500 },
  { store: "ShopMart", item: "Cookies", quantity: 400 },
  { store: "General Store", item: "Nuts", quantity: 100 },
  { store: "ShopMart", item: "Nuts", quantity: 200 },
  { store: "General Store", item: "Pie", quantity: 100 },
  { store: "ShopMart", item: "Pie", quantity: 100 }
] )

Informe 1: todas las ventas por año, almacenes y artículos

La siguiente agregación crea un informe anual de ventas que enumera todas las ventas por trimestre y por almacenes. El pipeline utiliza $unionWith para combinar documentos de las cuatro colecciones:

db.sales_2017.aggregate( [
   { $set: { _id: "2017" } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2018", pipeline: [ { $set: { _id: "2018" } } ] } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2019", pipeline: [ { $set: { _id: "2019" } } ] } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2020", pipeline: [ { $set: { _id: "2020" } } ] } },
   { $sort: { _id: 1, store: 1, item: 1 } }
] )

En concreto, la pipeline de agregación utiliza:

Una $set etapa para actualizar el campo _id para que contenga el año.
Una secuencia de $unionWith etapas para combinar todos los documentos de las cuatro colecciones, cada una utilizando también la etapa $set en sus documentos.
Una $sort etapa para ordenar por el _id (el año), el store y item.

Salida del pipeline:

{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 10 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 120 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 5 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 125 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 25 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 125 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Nuts", "quantity" : 80 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 20 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 75 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 500 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Nuts", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 300 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 400 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 100 }

Informe 2: ventas totales por artículos

La siguiente agregación crea un informe de ventas que enumera la cantidad de ventas por cada artículo. El pipeline utiliza $unionWith para combinar documentos de los cuatro años:

db.sales_2017.aggregate( [
   { $unionWith: "sales_2018" },
   { $unionWith: "sales_2019" },
   { $unionWith: "sales_2020" },
   { $group: { _id: "$item", total: { $sum: "$quantity" } } },
   { $sort: { total: -1 } }
] )

La secuencia de $unionWith etapas Recupera documentos de las colecciones especificadas en el pipeline:
La $group etapa agrupa por el campo item y utiliza $sum para calcular la cantidad total de ventas por item.
La $sort etapa ordena los documentos por total de forma descendente.