Agregação

Analogia

As operações de agregação funcionam de forma semelhante a uma fábrica de automóveis. As fábricas de automóveis possuem uma linha de montagem. As linhas de montagem têm estações de montagem com ferramentas especializadas para executar uma tarefa específica. Para construir um carro, você envia peças brutas para a fábrica. Em seguida, a linha de montagem transforma e monta as peças num automóvel.

A linha de montagem se assemelha ao pipeline de agregação, as estações de montagem na linha de montagem se assemelham aos estágios de agregação, as ferramentas especializadas representam os operadores de expressão e o produto finalizado se assemelha ao resultado agregado.

Classificação média

O exemplo a seguir calcula e exibe a classificação média e o número de classificações para cada categoria de chá.

O pipeline de agregação usa o estágio $group para agrupar os documentos pelo campo category, calcular a média usando o operador de expressão $avg e contar o número de documentos usando o operador de expressão $sum.

// create group stage
groupStage := bson.D{
    {"$group", bson.D{
        {"_id", "$category"},
        {"average_price", bson.D{{"$avg", "$price"}}},
        {"type_total", bson.D{{"$sum", 1}}},
    }}}
// pass the pipeline to the Aggregate() method
cursor, err := coll.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{groupStage})
if err != nil {
    panic(err)
}
// display the results
var results []bson.M
if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
    panic(err)
}
for _, result := range results {
    fmt.Printf("Average price of %v tea options: $%v \n", result["_id"], result["average_price"])
    fmt.Printf("Number of %v tea options: %v \n\n", result["_id"], result["type_total"])
}

Omitir campos nos resultados

O exemplo a seguir corresponde a documentos onde você pode obter espuma de leite como cobertura e lista as duas opções mais baratas.

O pipeline de agregação contém os seguintes estágios:

• $match estágio para corresponder documentos onde o campo toppings contém "espuma de leite"

• $unset estágio para omitir os campos _id e category

• $sort estágio para classificar price e toppings em ordem crescente

• $limit palco para mostrar os dois primeiros documentos

// create the stages
matchStage := bson.D{{"$match", bson.D{{"toppings", "milk foam"}}}}
unsetStage := bson.D{{"$unset", bson.A{"_id", "category"}}}
sortStage := bson.D{{"$sort", bson.D{{"price", 1}, {"toppings", 1}}}}
limitStage := bson.D{{"$limit", 2}}
// pass the pipeline to the Aggregate() method
cursor, err := coll.Aggregate(context.TODO(), mongo.Pipeline{matchStage, unsetStage, sortStage, limitStage})
if err != nil {
    panic(err)
}
// display the results
var results []Tea
if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
    panic(err)
}
for _, result := range results {
    fmt.Printf("Tea: %v \nToppings: %v \nPrice: $%v \n\n", result.Type, strings.Join(result.Toppings, ", "), result.Price)
}

Documentação da API

Para saber mais sobre qualquer um dos métodos ou tipos discutidos neste guia, consulte a seguinte documentação da API:

• Aggregate()

• AggregateOptions