Агрегация в MongoDB: конвейер и синтаксис
Опубликовано: 2020-09-23Оглавление
Введение
MongoDB — это форма носителя для хранения данных большого объема. Он действует как нереляционная база данных с запросами документов. Базовой единицей в MongoDB являются пары ключ-значение документов в коллекции MongoDB. Это стало очень выгодным средством с начала 2000-х годов.
Агрегация в MongoDB — это структура, которая позволяет нам выполнять различные вычислительные задачи над документами в одной или нескольких коллекциях MongoDB. Это эффективный способ создания отчетов или нескольких метрик данных для интерпретации из разных документов. Фреймворк называется MongoDB, поскольку он объединяет несколько документов для формирования объединенных и комбинированных результатов.
Агрегация в MongoDB в основном содержит структуру конвейера. Основная концепция конвейера заключается в том, что входные данные берутся из коллекции MongoDB, а документы проходят через ряд этапов для получения в конечном итоге унифицированного вывода. Эта идея очень похожа на концепцию конвейера Linux, т. е. Bash.
Ключевые особенности MongoDB
Есть много причин, по которым эта система баз данных широко используется. Ниже перечислены некоторые особенности:
- MongoDB, будучи базой данных NoSQL, очень гибка в использовании. Он ориентирован на документы.
- Пары ключ-значение могут индексировать поля внутри документа. Это особая особенность MongoDB.
- MongoDB разбивает большой набор данных на небольшие экземпляры, используя концепцию сегментирования. Таким образом, он может работать на многих серверах, поддерживая баланс экземпляров.
- Запросы в MongoDB могут возвращать определенные поля в документе.
Читайте: Идеи и темы проекта MongoDB
Почему агрегация в MongoDB полезна?
Бывают случаи, когда может потребоваться обработка миллиона встроенных файлов. Однако это может привести к переполнению стека сервера и завершению процесса. Ограничение, связанное с обработкой большого количества встроенных файлов, позволило улучшить процесс сканирования за счет связывания файлов вместе.
Поэтому операция агрегирования была разработана для вычисления документов на разных этапах и отображения кумулятивного эффекта в результате и его возврата. Техника сопоставления генерации результатов произвела революцию в решении проблем с огромным количеством файлов. Следовательно, структура агрегации имеет важное значение.
Этот фреймворк может одновременно выполнять множество операций запросов к разным файлам. Он очень похож на реляционные запросы к базе данных.
Проверьте: самые распространенные команды MongoDB
Что такое конвейер агрегации?
Пайплайн — это структура непрерывных этапов, предназначенных для выполнения отдельных задач, которые вместе решают одну единую цель. Здесь, в MongoDB Aggregation , эта структура обслуживает процесс вычислений и манипулирует документами. Многие документы из коллекции MongoDB даны в качестве входных данных и специфичны для методологии; на каждом этапе выполняется определенная задача.
Позже все результаты объединяются и рассчитываются совокупные метрики, которые выводятся в виде вывода. Результат очень похож на результат запроса из реляционной базы данных, т. е. поток документов для дополнительной работы. Позже его можно будет использовать при генерации отчетов о создании веб-сайтов.
Таким образом, каждый этап выступает здесь как единица обработки. Для каждого внутреннего этапа выходные данные предыдущего этапа действуют как входные данные. Также на начальном этапе можно добавить дополнительные фильтры. Этапы часто разрабатываются с множеством гиперпараметров. Для этого предусмотрены некоторые ручки или кнопки настройки для управления ими. Изменение этих гиперпараметров влияет на результаты этого этапа. Это параметризовало задачу, которую нужно выполнить. Таким образом, этап выполняет общую задачу.
Могут быть ситуации, когда может потребоваться включить один и тот же тип этапа несколько раз в конкретный конвейер. Например, в начальной части может присутствовать фильтр, чтобы не пропускать всю коллекцию. Но потом, после некоторой обработки, может понадобиться другой фильтр по другому критерию.
Синтаксис
Существует определенный формат, в котором строятся запросы агрегации. Синтаксис и формат кода показаны ниже.
db.Collection_Name.aggregate([
{ $match: {“_id_field_”: значение}}
{ $group: {“_id_field_”: значение}}
{ $sort: {“_id_field_”: значение}}
]);
Конвейерные команды
- Структурные команды . Структурные команды помогают организовать документы и сделать их пригодными для операций по обработке данных. Есть две основные структурные команды, которые используются очень часто.
- Сопоставление : это этап фильтрации. На этом этапе вырезаются документы, которые не нужны. Эта команда очень похожа на функцию WHERE в SQL.
db.customers.aggregate([
{$match: {"zip": 700068}}
]);
Приведенный выше фрагмент кода возвращает документы всех клиентов, проживающих в почтовом индексе 700068, из коллекций MongoDB.
1. Группировка : после фильтрации документов необходима определенная группировка. Это позволяет формировать подмножества всей коллекции. Кроме того, документы могут быть сгруппированы по схожим общим чертам. Кластеризация помогает выполнять над ними аналогичные операции вместе.
db.customers.aggregate([
{$match: {"zip": 700068}}
{
$ группа: {
_id: ноль,
Считать: {
$сумма: 1
}
}
]);
$group позволяет группировать документы для выполнения операций преобразования. Команда _id занимается сохранением полей данных.
2. Сортировка : это помогает сортировать документы в порядке возрастания или убывания на основе любого конкретного поля запроса.
db.customers.aggregate([
{$match: {"zip": 700068}}
{
$ группа: {
_id: ноль,
Считать: {
$сумма: 1
}
}
{
$сортировка: {
{"zip": -1}
}
}
]);
Это отсортирует документы по их почтовому индексу.
- Операционные команды : в MongoDB Aggregation есть много операционных команд , которые помогают выполнять задачи с данными. Некоторые из наиболее важных команд описаны ниже:
- Сумма ($sum) : возвращает сумму всех значений из документов.
- Максимум ($max) : выводит максимальное значение определенной переменной из всех документов.
- Минимум ($min) : возвращает минимальное значение переменной.
- Среднее ($avg) : вычисляет среднее значение для каждого документа.
- Push ($push) : Добавляет значение в массив.
- First ($first) : возвращает первый документ из коллекции.
- Last ($last) : возвращает последний документ из коллекции.
- Добавление в набор ($addToSet) : добавляет значение к массиву документа, не дублируя его.
Читайте также: Будущая область применения MongoDB
Подведение итогов
В эпоху больших данных нереляционные базы данных очень полезны для обработки больших наборов выборок. В настоящее время в области науки о данных и разработки хорошо используется MongoDB. Этот фреймворк можно использовать с популярными языками, такими как Java, JavaScript, Python и многими другими. Знание MongoDB и опыт работы со структурой агрегации могут сделать карьеру мечты.
Если вы уже заинтересовались MongoDB агрегирование и поиск некоторых онлайн-курсов, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и предоставляет более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические практические семинары и многое другое. более 400 часов интенсивного обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.
В этом случае этот курс, безусловно, поможет вам получить все знания о структурах данных и алгоритмах, программировании на Java, основах баз данных, HTML, CSS, JavaScript, Angular, Java, объектно-ориентированном анализе и дизайне.
В этом курсе доступно более 250 часов онлайн-обучения, индивидуальных занятий с отраслевыми экспертами и многое другое. В дополнение к этому курс будет курироваться профильными экспертами из upGrad, и вам будут предоставлены возможности трудоустройства в ведущих ИТ-компаниях, компаниях, специализирующихся на продуктах, и стартапах.
Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
