Menu

Agregacja w MongoDB: Aggregate Pipeline i Map Reduce

  • Główny
  • Inny
  • Agregacja w MongoDB: Aggregate Pipeline i Map Reduce

aggregation mongodb

Wypróbuj Nasz Instrument Do Eliminowania Problemów

Przegląd agregacji w MongoDB:

Uwierzytelnianie w MongoDB zostało szczegółowo wyjaśnione w naszym poprzednim samouczku w tym Szczegółowa seria szkoleń MongoDB .

W tym samouczku dowiemy się o agregacji w MongoDB.

W prostych słowach agregacja oznacza połączenie różnych zasobów informacji i zapewnienie najbardziej autentycznego zapisu. W MongoDB jest to proces sprawdzania poprawności informacji z innej kolekcji i dostarczania w zamian pojedynczego rekordu.

Agregacja w MongoDB

Na zebranych danych wykonywane są różne operacje w celu wyodrębnienia tylko ważnych informacji.

W MongoDB dostępne są trzy typy agregacji, jak pokazano poniżej:

  1. Rurociąg agregacji
  2. Map Reduce
  3. Agregacja w jednym celu

Czego się nauczysz:

Rurociąg agregacji

Aggregation Framework w MongoDB jest rozwijany w oparciu o koncepcję potoków przetwarzania danych. W tym potoku zestaw różnych funkcji jest stosowany do dokumentu, który jest wprowadzany do potoku w celu zagregowania wyniku końcowego.

Zasadniczo na dowolnym dokumencie w potoku wykonywane są dwie operacje. Po pierwsze, rekordy są filtrowane, podobnie jak w przypadku wykonywania zapytań, aw drugiej fazie transformacja dokumentu zmienia jego typ na cel wyjściowy.

Z drugiej strony operacje potokowe są również wykorzystywane do sortowania, grupowania, łączenia i agregacji tablic i tablic dokumentu. W jakiś sposób potoki można również wykorzystać do podsumowania treści lub obliczenia średniej i konkatenacji rekordów.

Kod

Jaka jest różnica między kontrolą jakości a zapewnieniem jakości
db.orders.aggregate(({$match:{status:'A'}},{$group:{_id:'$cust_id', total:{$sum:'$amount'}}}))

Rysunek 1: W powłoce Mongo

Potok agregacji w mongodb

Rysunek 2: W Robo 3T

Rurociąg agregacyjny w robo 3t

Rysunek 3

Agregacja - Robo 3T

Map Reduce

MongoDB udostępnia również funkcję Map Reduce do celów agregacji. Ogólnie rzecz biorąc, istnieją dwie fazy zmniejszania mapy. W pierwszej fazie każdy dokument jest przetwarzany i emituje wspólną i nadmiarową część dokumentu, aby przekazać unikalny rekord dla następnej fazy.

W drugiej fazie wszystkie unikalne części łączą się i łączą, tworząc jeden wynik. Map Reduce zapewnia również sortowanie, filtrowanie i modyfikację dokumentów.

Kod

db.orders.mapReduce(function(){emit(this.cust_id,this.amount);}, function(key,values){return Array.sum(values)},{query:{status:'A'},out: 'order_totals'}).find()

Rysunek 4: W powłoce Mongo

Mapa Reduce w mongo db

Rysunek 5: W Robo 3T

Map Reduce w Robo 3t

Rysunek 6

Map Reduce

Agregacja w jednym celu

W agregacji jednocelowej do obliczenia wyniku stosowany jest tylko jeden filtr. W prostych słowach, jeśli musimy agregować całą kolekcję na podstawie jednego filtru, to musimy użyć jednocelowych operacji agregacji.

W MongoDB mamy trzy rodzaje operacji agregacji dla pojedynczej filtracji:

  1. db.collection.estimatedDocumentCount ()
  2. db.collection.count ()
  3. db.collection.distinct ()

Wszystkie powyższe operacje służą do agregacji w jednym celu. Operacje te zapewniają prostą kontrolę dostępu do typowych procesów agregacji. Operacje te nie zapewniają rozległej filtracji i sortowania, tak jak potok agregacji i Map Reduce.

jak porównać 2 pliki w unixie

Kod

db.orders.distinct('cust_id')

Rysunek 7: W powłoce Mongo

Agregacja pojedynczego celu w Mongodb

Rysunek 8: W Robo 3T

Agregacja pojedynczego celu w Robo 3t

Ryc.9

Agregacja w jednym celu

Wniosek

Agregacja to proces gromadzenia informacji w celu uzyskania średniego wyniku. Znajduje również zastosowanie w celach analitycznych. W tym samouczku poznaliśmy trzy typy agregacji, które są dostępne w MongoDB do przetwarzania informacji.

MongoDB udostępnia nam również metodę redukcji map, która służy do agregowania ogromnych informacji. Map Reduce jest najczęściej używane w przypadku dużych zbiorów danych. Wszystkie te metodologie agregacji są stosowane w oparciu o stan rekordów i otrzymane wartości.

W naszym nadchodzącym samouczku szczegółowo dowiemy się o projekcji w MongoDB.

POPRZEDNIA samouczek | NEXT Tutorial

rekomendowane lektury

^