Transforme seus dados com agregação

Analogia

Uma operação de agregação é semelhante a uma fábrica de carros. Uma fábrica de automóveis tem uma linha de montagem, que contém estações de montagem com ferramentas especializadas para realizar trabalhos específicos, como furadeiras e soldadores. As peças brutas entram na fábrica e, em seguida, a linha de montagem transforma e as monta em um produto acabado.

O pipeline de agregação é a linha de montagem, estágios de agregação são as estações de montagem e expressões do operador são as ferramentas especializadas.

Comparar agregação e encontrar operações

A tabela a seguir lista as diferentes tarefas que as operações de localização podem executar e as compara com o que as operações de agregação podem executar. A framework de agregação oferece funcionalidade expandida que permite transformar e manipular seus dados.

Limitações

Considere as seguintes limitações ao realizar operações de agregação:

• Os documentos devolvidos não podem violar o limite de tamanho do documento BSON de 16 megabytes.

• Os estágios do pipeline têm um limite de memória de 100 megabytes por padrão. Você pode exceder esse limite passando um valor de true para o método allow_disk_use e vinculando o método a aggregate.

• O operador $graphLookup tem um limite de memória rigoroso de 100 megabytes e ignora o valor passado para o allow_disk_use método.

Exemplo de agregação

O exemplo de código a seguir produz uma contagem do número de padarias em cada bairro de Nova York. Para fazer isso, ele usa um pipeline de agregação com os seguintes estágios:

• Um estágio $match para filtrar os documentos cujo campo cuisine contém o valor "Bakery".

• Um estágio $group para agrupar os documentos correspondentes pelo campo borough , acumulando uma contagem 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}

Explicar uma agregação

Para visualizar informações sobre como o MongoDB executa sua operação, você pode instruir o planejador de query do MongoDB a explicá-la. Quando o MongoDB explica uma operação, ele retorna planos de execução e estatísticas de desempenho. Um plano de execução é uma maneira em potencial da qual o MongoDB pode concluir uma operação. Quando você instrui o MongoDB a explicar uma operação, ele retorna o plano executado MongoDB e quaisquer planos de execução rejeitados por padrão.

Para explicar uma operação de agregação , encadeie o método explain ao método aggregate.

O exemplo a seguir instrui o MongoDB a explicar a operação de agregação do Exemplo de agregação 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"}},...}

Executar uma pesquisa de texto completo do Atlas

Para especificar uma pesquisa de texto completo de um ou mais campos, você pode criar um estágio de pipeline $search.

Este exemplo cria estágios de pipeline para executar as seguintes ações:

• Pesquise no campo name o termo "Salt"

• Projete apenas os valores _id e name de documentos correspondentes

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 do MongoDB Server

Para saber mais sobre os tópicos discutidos neste guia, consulte as seguintes páginas no manual do MongoDB Server :

• Para ver uma lista completa de operadores de expressão, consulte Operadores de aggregation.

• Para saber mais sobre como montar uma agregação pipeline e ver exemplos, consulte Aggregation Pipeline.

• Para saber mais sobre como criar estágios de pipeline, consulte Estágios de agregação.

• Para saber mais sobre como explicar as operações do MongoDB, consulte Explicar planos de saída e query.

Documentação da API

Para saber mais sobre os métodos de agregação do driver Ruby, consulte a documentação da API para Agregação.