aggregation mongodb
Un aperçu de l'agrégation dans MongoDB:
Authentification dans MongoDB a été expliqué en détail dans notre précédent tutoriel dans ce Série de formation détaillée MongoDB .
Dans ce tutoriel, nous allons découvrir l'agrégation dans MongoDB.
En termes simples, l'agrégation signifie combiner différentes ressources d'informations et fournir l'enregistrement le plus authentique. Dans MongoDB, c'est le processus qui permet de valider les informations d'une collection différente et de fournir en retour un seul enregistrement.
Différentes opérations sont effectuées sur les données collectées pour n'en extraire que les informations valides.
Dans MongoDB, trois types d'agrégation sont disponibles, comme indiqué ci-dessous:
- Pipeline d'agrégation
- Réduire la carte
- Agrégation à usage unique
Ce que vous apprendrez:
Pipeline d'agrégation
Le cadre d'agrégation de MongoDB est développé sur le concept de pipelines de traitement de données. Dans ce pipeline, un ensemble de fonctions diverses est appliqué sur un document qui est entré dans le pipeline pour agréger le résultat final.
Fondamentalement, deux opérations sont effectuées sur n'importe quel document du pipeline. Tout d'abord, les enregistrements sont filtrés comme la manière dont les requêtes sont effectuées et dans la deuxième phase, la transformation du document change de type à des fins de sortie.
D'autre part, les opérations de pipeline sont également utilisées pour le tri, le regroupement, la fusion et l'agrégation des tableaux et des tableaux du document. D'une manière ou d'une autre, les pipelines peuvent également être utilisés pour résumer le contenu ou pour calculer la moyenne et la concaténation des enregistrements.
Code
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db.orders.aggregate(({$match:{status:'A'}},{$group:{_id:'$cust_id', total:{$sum:'$amount'}}}))
Figure 1: dans Mongo Shell
Figure 2: dans Robo 3T
figure 3
Réduire la carte
MongoDB fournit également la fonction Map Reduce à des fins d'agrégation. En règle générale, il existe deux phases de réduction de la carte. Dans la première phase, chaque document est traité et émet une partie commune et redondante du document pour passer un enregistrement unique pour la phase suivante.
Dans la deuxième phase, toutes les pièces uniques se réunissent et s'agrègent pour produire un seul résultat. Map Reduce assure également le tri, le filtrage et la modification de documents.
Code
db.orders.mapReduce(function(){emit(this.cust_id,this.amount);}, function(key,values){return Array.sum(values)},{query:{status:'A'},out: 'order_totals'}).find()
Figure 4: dans Mongo Shell
Figure 5: Dans Robo 3T
Graphique 6
Agrégation à usage unique
Dans l'agrégation à objectif unique, un seul filtre est appliqué pour calculer le résultat. En termes simples, si nous devons agréger une collection entière sur la base d'un filtre, nous devons utiliser des opérations d'agrégation à but unique.
Dans MongoDB, nous avons trois types d'opérations d'agrégation pour une seule filtration:
- db.collection.estimatedDocumentCount ()
- db.collection.count ()
- db.collection.distinct ()
Toutes les opérations ci-dessus sont utilisées pour une agrégation à un seul objectif. Ces opérations fournissent un contrôle d'accès simple sur les processus communs d'agrégation. Ces opérations ne fourniront pas une filtration et un tri approfondis, tout comme le pipeline d'agrégation et Map Reduce.
Code
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db.orders.distinct('cust_id')
Figure 7: Dans Mongo Shell
Figure 8: Dans Robo 3T
Graphique 9
Conclusion
L'agrégation est le processus de collecte d'informations pour fournir le résultat moyen. Il est également utilisé à des fins analytiques. Dans ce didacticiel, nous avons découvert les trois types d'agrégation disponibles dans MongoDB pour traiter les informations.
MongoDB nous fournit également la méthode de réduction de carte, qui est utilisée pour agréger d'énormes informations. Map Reduce est principalement utilisé pour le Big Data. Toutes ces méthodologies d'agrégation sont utilisées en fonction de l'état des enregistrements et des valeurs résultantes.
Dans notre prochain tutoriel, nous en apprendrons davantage sur la projection dans MongoDB.
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