aggregation mongodb
Panoramica dell'aggregazione in MongoDB:
Autenticazione in MongoDB è stato spiegato in dettaglio nel nostro precedente tutorial in questo Serie di formazione dettagliata su MongoDB .
In questo tutorial impareremo a conoscere l'aggregazione in MongoDB.
In parole semplici, aggregazione significa combinare diverse risorse di informazioni e fornire la registrazione più autentica. In MongoDB, è il processo per convalidare le informazioni da una raccolta diversa e in cambio fornire un singolo record.
Varie operazioni vengono eseguite sui dati raccolti per estrarre solo le informazioni valide.
In MongoDB, sono disponibili tre tipi di aggregazione come mostrato di seguito:
- Pipeline di aggregazione
- Riduci mappa
- Aggregazione monouso
Cosa imparerai:
Pipeline di aggregazione
Il framework di aggregazione in MongoDB è sviluppato sul concetto di pipeline di elaborazione dei dati. In questa pipeline, un insieme di varie funzioni vengono applicate a un documento che viene inserito nella pipeline per aggregare il risultato finale.
Fondamentalmente, vengono eseguite due operazioni su qualsiasi documento all'interno della pipeline. In primo luogo, i record vengono filtrati proprio come vengono eseguite le query e nella seconda fase, la trasformazione del documento cambia il suo tipo a scopo di output.
D'altra parte, le operazioni di pipeline vengono utilizzate anche per l'ordinamento, il raggruppamento, l'unione e l'aggregazione di array e array del documento. In qualche modo le pipeline possono anche essere utilizzate per riassumere il contenuto o per calcolare la media e la concatenazione dei record.
Codice
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db.orders.aggregate(({$match:{status:'A'}},{$group:{_id:'$cust_id', total:{$sum:'$amount'}}}))Figura 1: in Mongo Shell
Figura 2: In Robo 3T
Figura 3
Riduci mappa
MongoDB fornisce anche la funzionalità Riduci mappa per scopi di aggregazione. In generale, ci sono due fasi di Map Reduce. Nella prima fase, ogni documento viene elaborato ed emette una parte comune e ridondante del documento per passare un record univoco per la fase successiva.
Nella seconda fase, tutte le parti uniche si uniscono e si aggregano per produrre un unico risultato. Map Reduce fornisce anche l'ordinamento, il filtraggio e la modifica dei documenti.
Codice
db.orders.mapReduce(function(){emit(this.cust_id,this.amount);}, function(key,values){return Array.sum(values)},{query:{status:'A'},out: 'order_totals'}).find()Figura 4: in Mongo Shell
Figura 5: In Robo 3T
Figura 6
Aggregazione monouso
Nell'aggregazione monouso, viene applicato un solo filtro per calcolare il risultato. In parole semplici, se dobbiamo aggregare un'intera raccolta in base a un filtro, dobbiamo utilizzare operazioni di aggregazione monouso.
In MongoDB abbiamo tre tipi di operazioni di aggregazione per un singolo filtraggio:
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- db.collection.estimatedDocumentCount ()
- db.collection.count ()
- db.collection.distinct ()
Tutte le operazioni di cui sopra vengono utilizzate per l'aggregazione a scopo singolo. Queste operazioni forniscono un semplice controllo degli accessi sui comuni processi di aggregazione. Queste operazioni non forniranno filtraggio e ordinamento estesi proprio come la pipeline di aggregazione e Map Reduce.
Codice
db.orders.distinct('cust_id')Figura 7: In Mongo Shell
Figura 8: In Robo 3T
Figura 9
Conclusione
L'aggregazione è il processo di raccolta delle informazioni per fornire il risultato medio. Viene anche utilizzato a fini analitici. In questo tutorial, abbiamo imparato a conoscere i tre tipi di aggregazione disponibili in MongoDB per elaborare le informazioni.
MongoDB ci fornisce anche il metodo di riduzione della mappa, che viene utilizzato per aggregare enormi informazioni. Map Reduce viene utilizzato principalmente per i big data. Tutte queste metodologie di aggregazione vengono utilizzate in base alle condizioni dei record e ai valori risultanti.
Nel nostro prossimo tutorial, impareremo in dettaglio la proiezione in MongoDB.
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