MongoDB'de Toplama: İşlem Hattı ve Sözdizimi
Yayınlanan: 2020-09-23İçindekiler
Tanıtım
MongoDB, yüksek hacimli bir veri depolama ortamı biçimidir. Belge sorgularıyla ilişkisel olmayan bir veritabanı görevi görür. MongoDB'deki temel birim, MongoDB koleksiyonundaki belgelerin anahtar/değer çiftleridir. 2000'li yılların başından itibaren çok faydalı bir mecra haline geldi.
MongoDB'de toplama, bir veya daha fazla MongoDB koleksiyonundaki belgeler üzerinde çeşitli hesaplama görevlerini gerçekleştirmemize izin veren bir çerçevedir. Farklı belgelerden yorumlamak için raporlar veya bir avuç veri metriği oluşturmanın etkili bir yoludur. Çerçeve, birleşik ve birleşik sonuçlar oluşturmak için birden çok belgeyi bir araya getirdiği için MongoDB olarak adlandırılır.
MongoDB'deki toplama, öncelikle boru hattı çerçevesini içerir. İşlem hattının altında yatan temel konsept, girdinin bir MongoDB koleksiyonundan alınması ve nihai olarak birleşik bir çıktı üretmek için belgelerin bir dizi aşamadan geçirilmesidir. Bu fikir, Linux boru hattı konseptine çok benzer, yani Bash.
MongoDB'nin Temel Özellikleri
Bu veritabanı sisteminin yaygın olarak kullanılmasının birçok nedeni vardır. Bazı özel özellikler aşağıda belirtilmiştir:
- Bir NoSQL veritabanı olan MongoDB, kullanımı oldukça esnektir. Belge odaklıdır.
- Anahtar/değer çiftleri, belgenin içindeki alanları indeksleyebilir. Bu, MongoDB'nin çok özel bir özelliğidir.
- MongoDB, bir parçalama kavramı kullanarak büyük bir veri kümesini küçük örneklere böler. Bu sayede çok sayıda sunucu üzerinden çalışabilir, instance'ları dengede tutabilir.
- MongoDB'deki sorgular, bir belgedeki belirli alanları döndürebilir.
Okuyun: MongoDB Proje Fikirleri ve Konuları
MongoDB'de Toplama neden yararlıdır?
Milyonlarca gömülü dosyanın işlenmesinin gerekli olabileceği zamanlar olabilir. Ancak bu, sunucu yığınında bir taşmaya ve işlemin sona ermesine neden olabilir. Çok sayıda gömülü dosyayı işlemenin kısıtlaması, dosyaları bir araya getirerek tarama işleminin geliştirilmesini sağladı.
Bu nedenle yığma işlemi, farklı aşamalardaki belgeleri hesaplamak ve sonuç olarak kümülatif etkiyi göstermek ve geri döndürmek için tasarlanmıştır. Sonuç oluşturmanın eşleştirme tekniği, çok sayıda dosya sorununu kökten değiştirdi. Bu nedenle, toplama çerçevesi esastır.
Bu çerçeve aynı anda farklı dosyalar üzerinde birçok sorgulama işlemini gerçekleştirebilir. İlişkisel Veritabanı sorgularına çok benzer.
Kontrol edin: En Yaygın MongoDB Komutları
Toplama İşlem Hattı nedir?
Bir boru hattı, birlikte tek bir hedefi çözen ayrı görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmış sürekli aşamalardan oluşan bir çerçevedir. Burada MongoDB Toplamasında , bu çerçeve hesaplama sürecine hizmet eder ve belgeleri manipüle eder. MongoDB koleksiyonundan birçok belge girdi olarak ve metodolojiye özel olarak verilmiştir; her aşamada belirli bir görev gerçekleştirilir.
Daha sonra, tüm sonuçlar toplu olarak birleştirilir ve çıktı olarak gösterilen kümülatif metrikler hesaplanır. Çıktı, ilişkisel veritabanlarından, yani ek olarak çalışacak bir belge akışından verilen sorgu çıktılarına oldukça benzer. Daha sonra, web sitesi yapımında rapor oluşturmada kullanılabilir.
Dolayısıyla her aşama burada bir işlem birimi görevi görür. Her dahili aşama için, bir önceki aşamadan gelen çıktı bir girdi görevi görür. Ayrıca, ilk aşamada ek filtreler eklenebilir. Aşamalar genellikle birçok hiperparametre ile tasarlanır. Bu amaçla, bunları kontrol etmek için bazı düğmeler veya ayar düğmeleri sağlanmıştır. Bu hiperparametrelerin değiştirilmesi, o aşamanın sonuçlarını etkiler. Bu, kişinin gerçekleştirmek istediği görevi parametreleştirdi. Bu şekilde, bir aşama genel bir görevi yerine getirir.
Belirli bir boru hattına benzer türde bir aşamayı birden çok kez dahil etmek isteyebileceğiniz durumlar olabilir. Örneğin, tüm koleksiyonun geçmesini önlemek için ilk kısımda bir filtre mevcut olabilir. Ancak daha sonra bazı işlemlerden sonra farklı bir kriter için başka bir filtreye ihtiyaç duyulabilir.
Sözdizimi
Toplama sorgularının oluşturulduğu belirli bir biçim vardır. Kodun sözdizimi ve biçimi aşağıda gösterilmiştir.
db.Collection_Name.aggregate([
{ $eşleşme: {“_id_field_”:değer}}
{ $grup: {“_id_field_”:değer}}
{ $sıralama: {“_id_field_”:değer}}
]);
Boru Hattı Komutları
- Yapısal Komutlar : Yapısal komutlar, belgelerin düzenlenmesine ve veri işleme işlemleri için uygun hale getirilmesine yardımcı olur. Çok sık kullanılan iki temel yapısal komut vardır.
- Eşleştirme : Bu filtreleme aşamasıdır. Bu aşama, önemsenmeyen belgeleri keser. Bu komut, SQL'in WHERE işlevine çok benzer .
db.customers.aggregate([
{ $eşleşme: {“zip”: 700068}}
]);
Yukarıdaki kod parçası, 700068 posta kodunda yaşayan tüm müşterilerin MongoDB Koleksiyonlarından belgelerini döndürür.
1. Gruplama : Belgeleri filtreledikten sonra belirli bir gruplandırmaya ihtiyaç vardır. Bu, tüm koleksiyonun alt kümelerinin oluşturulmasını sağlar. Ayrıca, belgeler benzer ortak noktalara göre kümelenebilir. Kümeleme, üzerlerinde benzer işlemleri birlikte gerçekleştirmeye yardımcı olur.
db.customers.aggregate([
{ $eşleşme: {“zip”: 700068}}
{
$grup: {
_id: boş,
Saymak: {
$toplam: 1
}
}
]);
$group, dönüştürme işlemlerini gerçekleştirmek için belgelerin kümelenmesini sağlar. _id komutu, veri alanlarını korumakla ilgilenir.
2. Sırala : Bu, herhangi bir özel sorgu alanına göre belgeleri artan veya azalan düzende sıralamaya yardımcı olur.
db.customers.aggregate([
{ $eşleşme: {“zip”: 700068}}
{
$grup: {
_id: boş,
Saymak: {
$toplam: 1
}
}
{
$sıralama: {
{"zip": -1}
}
}
]);
Bu, belgeleri posta kodlarına göre sıralayacaktır.
- Operasyonel Komutlar : MongoDB Aggregation'da veri görevlerinin gerçekleştirilmesine yardımcı olan birçok operasyonel komut vardır . En önemli komutlardan bazıları aşağıda açıklanmıştır:
- Summation ($sum) : Belgelerdeki tüm değerlerin toplanmasını döndürür.
- Maximum ($max) : Tüm belgelerden belirli bir değişkenin maksimum değerini çıkarır.
- Minimum ($min) : Bir değişkenin minimum değerini döndürür.
- Ortalama ($avg) : Her belgedeki değerlerin ortalamasını hesaplar.
- Push ($push) : Bir diziye bir değer ekler.
- First ($first) : Bir koleksiyondan ilk belgeyi döndürür.
- Last ($last) : Koleksiyondaki son belgeyi döndürür.
- Kümeye Ekleme ($addToSet) : Bir belge dizisine, onu çoğaltmadan bir değer ekler.
Ayrıca Okuyun: MongoDB'nin Gelecekteki Kapsamı
Toplama
Bu Büyük Veri çağında, ilişkisel olmayan veritabanları, büyük örnek kümeleri işlemek için çok kullanışlıdır. Günümüzde veri bilimi ve geliştirme alanı MongoDB kullanımına oldukça alışmıştır. Bu çerçeve Java, JavaScript, Python ve diğer birçok dil gibi popüler dillerle kullanılabilir. MongoDB hakkında bilgi sahibi olmak ve bir toplama çerçevesine sahip sağlam bir el, hayallerinizdeki bir kariyere sahip olabilir.
MongoDB ile zaten ilgilendiyseniz toplama ve bazı çevrimiçi kurslar arayın, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracı, pratik uygulamalı atölye çalışmaları ve daha fazlasını kapsayan Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın En iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.
Bu durumda, bu kurs kesinlikle Veri yapıları ve algoritmaları, Java programlama, Veritabanının Temeli, HTML, CSS, JavaScript, Angular, Java, Nesneye Yönelik Analiz ve Tasarım ile ilgili tüm bilgileri edinmenize yardımcı olacaktır.
250 saatten fazla çevrimiçi öğretim, endüstri uzmanlarıyla bire bir oturumlar ve çok daha fazlası bu kursta mevcuttur. Buna ek olarak, kurs upGrad'dan konu uzmanları tarafından küratörlüğünü yapacak ve size en iyi BT şirketlerinden, ürün tabanlı şirketlerden ve yeni başlayanlardan yerleştirme fırsatları sağlanacaktır.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.
