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Agregação

Nesta página

  • Visão geral
  • Comparar agregação e encontrar operações
  • Referências úteis
  • Exemplos executáveis
  • Importar turmas
  • Exemplo de aggregation básica
  • Explicar exemplo de aggregation
  • Exemplo de expressão de aggregation

Visão geral

Neste guia, você pode aprender como usar o Driver Java para executar operações de agregação.

Operações de aggregation processam dados em suas coleções MongoDB e retornam resultados calculados. A estrutura de agregação MongoDB, que faz parte da API de query, é modelada sobre o conceito de pipelines de processamento de dados. Os documentos entram em um pipeline composto por um ou mais estágios, e esse pipeline transforma os documentos em um resultado agregado.

Uma operação de agregação é semelhante a uma fábrica de carros. Uma fábrica de automóveis tem uma linha de montagem, que contém estações de montagem com ferramentas especializadas para realizar trabalhos específicos, como furadeiras e soldadores. As peças brutas entram na fábrica e, em seguida, a linha de montagem transforma e as monta em um produto acabado.

O pipeline de agregação é a linha de montagem, estágios de agregação são as estações de montagem e expressões do operador são as ferramentas especializadas.

Comparar agregação e encontrar operações

Você pode usar encontrar operações para executar as seguintes ações:

  • Selecione quais documentos devolver

  • Selecione quais campos devem ser devolvidos

  • ordenar os resultados

Você pode usar operações de agregação para executar as seguintes ações:

  • Execute operações de localização

  • Renomear campos

  • Calcular campos

  • Resumir dados

  • Agrupar valores

As operações de agregação têm algumaslimitações que você deve ter em mente:

  • Os documentos retornados não devem violar o limite de tamanho do documento BSON de 16 megabytes.

  • Os estágios do pipeline têm um limite de memória de 100 megabytes por padrão. Se necessário, você pode exceder esse limite com o método allowDiskUse.

    Importante

    exceção $graphLookup

    O estágio $graphLookup tem um limite de memória rigoroso de 100 megabytes e ignorará allowDiskUse.

Referências úteis

  • Pipeline de agregação

  • Estágios de agregação

  • Expressões do operador

  • Construtores de aggregations

Exemplos executáveis

Importar turmas

Crie um novo arquivo Java denominado AggTour.java e inclua as seguintes declarações de importação:

import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.ExplainVerbosity;
import com.mongodb.client.model.Accumulators;
import com.mongodb.client.model.Aggregates;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Projections;
import org.bson.Document;
import org.bson.json.JsonWriterSettings;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

Conecte-se a um MongoDB deployment

public class AggTour {
    public static void main(String[] args) {
        // Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string
        String uri = "<connection string>";
        MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri);
        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("aggregation");
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("restaurants");
        // Paste the aggregation code here
    }
}

Dica

Para saber mais sobre como se conectar ao MongoDB, consulte o Guia de Conexão.

Inserir dados de amostra

collection.insertMany(Arrays.asList(
    new Document("name", "Sun Bakery Trattoria").append("contact", new Document().append("phone", "386-555-0189").append("email", "SunBakeryTrattoria@example.org").append("location", Arrays.asList(-74.0056649, 40.7452371))).append("stars", 4).append("categories", Arrays.asList("Pizza", "Pasta", "Italian", "Coffee", "Sandwiches")),
    new Document("name", "Blue Bagels Grill").append("contact", new Document().append("phone", "786-555-0102").append("email", "BlueBagelsGrill@example.com").append("location", Arrays.asList(-73.92506, 40.8275556))).append("stars", 3).append("categories", Arrays.asList("Bagels", "Cookies", "Sandwiches")),
    new Document("name", "XYZ Bagels Restaurant").append("contact", new Document().append("phone", "435-555-0190").append("email", "XYZBagelsRestaurant@example.net").append("location", Arrays.asList(-74.0707363, 40.59321569999999))).append("stars", 4).append("categories", Arrays.asList("Bagels", "Sandwiches", "Coffee")),
    new Document("name", "Hot Bakery Cafe").append("contact", new Document().append("phone", "264-555-0171").append("email", "HotBakeryCafe@example.net").append("location", Arrays.asList(-73.96485799999999, 40.761899))).append("stars", 4).append("categories", Arrays.asList("Bakery", "Cafe", "Coffee", "Dessert")),
    new Document("name", "Green Feast Pizzeria").append("contact", new Document().append("phone", "840-555-0102").append("email", "GreenFeastPizzeria@example.com").append("location", Arrays.asList(-74.1220973, 40.6129407))).append("stars", 2).append("categories", Arrays.asList("Pizza", "Italian")),
    new Document("name", "ZZZ Pasta Buffet").append("contact", new Document().append("phone", "769-555-0152").append("email", "ZZZPastaBuffet@example.com").append("location", Arrays.asList(-73.9446421, 40.7253944))).append("stars", 0).append("categories", Arrays.asList("Pasta", "Italian", "Buffet", "Cafeteria")),
    new Document("name", "XYZ Coffee Bar").append("contact", new Document().append("phone", "644-555-0193").append("email", "XYZCoffeeBar@example.net").append("location", Arrays.asList(-74.0166091, 40.6284767))).append("stars", 5).append("categories", Arrays.asList("Coffee", "Cafe", "Bakery", "Chocolates")),
    new Document("name", "456 Steak Restaurant").append("contact", new Document().append("phone", "990-555-0165").append("email", "456SteakRestaurant@example.com").append("location", Arrays.asList(-73.9365108, 40.8497077))).append("stars", 0).append("categories", Arrays.asList("Steak", "Seafood")),
    new Document("name", "456 Cookies Shop").append("contact", new Document().append("phone", "604-555-0149").append("email", "456CookiesShop@example.org").append("location", Arrays.asList(-73.8850023, 40.7494272))).append("stars", 4).append("categories", Arrays.asList("Bakery", "Cookies", "Cake", "Coffee")),
    new Document("name", "XYZ Steak Buffet").append("contact", new Document().append("phone", "229-555-0197").append("email", "XYZSteakBuffet@example.org").append("location", Arrays.asList(-73.9799932, 40.7660886))).append("stars", 3).append("categories", Arrays.asList("Steak", "Salad", "Chinese"))
));

Exemplo de aggregation básica

Para executar uma agregação, passe uma lista de estágios de agregação para o método MongoCollection.aggregate().

O driver Java fornece a classe auxiliar Agregados que contém construtores para estágios de agregação.

No exemplo a seguir, o aggregation pipeline:

  • Usa um estágio $match para filtrar os documentos cujo campo de array categories contém o elemento Bakery. O exemplo usa Aggregates.match para criar o estágio $match.

  • Utiliza um estágio $group para agrupar os documentos correspondentes pelo campo stars, acumulando uma contagem de documentos para cada valor distinto de stars.

Observação

Você pode construir as expressões utilizadas neste exemplo utilizando os construtores de agregação.

collection.aggregate(
    Arrays.asList(
        Aggregates.match(Filters.eq("categories", "Bakery")),
        Aggregates.group("$stars", Accumulators.sum("count", 1))
    )
// Prints the result of the aggregation operation as JSON
).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));

A aggregation anterior produz os seguintes resultados:

{"_id": 4, "count": 2}
{"_id": 5, "count": 1}

Para obter mais informações sobre os métodos e as classes mencionadas nesta seção, consulte a seguinte documentação da API:

Explicar exemplo de aggregation

Para visualizar informações sobre como o MongoDB executa sua operação, utilize o método explain() da classe AggregateIterable. O método explain() retorna planos de execução e estatísticas de desempenho. Um plano de execução é uma maneira em potencial de o MongoDB concluir uma operação. O método explain() fornece ambos o plano vencedor, que é o plano do MongoDB executado e quaisquer planos rejeitados.

Dica

Para saber mais sobre planos de query e estatísticas de execução, consulte Explicar resultados no manual do servidor.

Você pode especificar o nível de detalhes da sua explicação passando um nível de detalhamento para o método explain().

A tabela a seguir mostra todos os níveis de detalhamento para explicações e seus casos de uso pretendidos:

Nível de verbosidade
Caso de uso
ALL_PLANS_EXECUTIONS
Você deseja saber qual plano o MongoDB escolherá para executar sua query.
EXECUTION_STATS
Você quer saber se sua query está tendo um bom desempenho.
QUERY_PLANNER
Você tem um problema com sua query e deseja o máximo de informações possível para diagnosticar o problema.

O exemplo a seguir imprime a representação JSON dos planos vencedores para quaisquer estágios de agregação que produzem planos de execução:

Document explanation = collection.aggregate(
        Arrays.asList(
                Aggregates.match(Filters.eq("categories", "Bakery")),
                Aggregates.group("$stars", Accumulators.sum("count", 1))
        )
).explain(ExplainVerbosity.EXECUTION_STATS);
String winningPlans = explanation
    .getEmbedded(
        Arrays.asList("queryPlanner", "winningPlan", "queryPlan"),
        Document.class
    )
    .toJson(JsonWriterSettings.builder().indent(true).build());
System.out.println(winningPlans);

O exemplo produz o seguinte resultado, pois o estágio $group é o único estágio que produz um plano de execução:

{
  "stage": "GROUP",
  "planNodeId": 2,
  "inputStage": {
    "stage": "COLLSCAN",
    "planNodeId": 1,
    "filter": {
      "categories": {
        "$eq": "Bakery"
      }
    },
    "direction": "forward"
  }
}

Para obter mais informações sobre os tópicos mencionados nesta seção, consulte os seguintes recursos:

Exemplo de expressão de aggregation

O driver Java fornece construtores para expressões de acumuladors para utilizar com $group. Você deve declarar todas as outras expressões no formato JSON ou formato de documento compatível.

Dica

A sintaxe em qualquer um dos exemplos a seguir definirá uma expressão $arrayElemAt.

O $ na frente de "categorias" informa ao MongoDB que este é um caminho do campo, usando o campo categories do documento de entrada.

new Document("$arrayElemAt", Arrays.asList("$categories", 0))
Document.parse("{ $arrayElemAt: ['$categories', 0] }")

Alternativamente, você pode construir expressões utilizando a API Operações de Expressão de Agregação. Para saber mais, consulte Operações de Expressão de Agregação.

No exemplo a seguir, o aggregation pipeline usa um estágio $project e várias Projections para retornar o campo name e o campo calculado firstCategory cujo valor é o primeiro elemento no campo categories.

collection.aggregate(
    Arrays.asList(
        Aggregates.project(
            Projections.fields(
                Projections.excludeId(),
                Projections.include("name"),
                Projections.computed(
                    "firstCategory",
                    new Document(
                        "$arrayElemAt", 
                        Arrays.asList("$categories", 0)
                    )
                )
            )
        )
    )
).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));

A aggregation anterior produz os seguintes resultados:

{"name": "456 Cookies Shop", "firstCategory": "Bakery"}
{"name": "Sun Bakery Trattoria", "firstCategory": "Pizza"}
{"name": "456 Steak Restaurant", "firstCategory": "Steak"}
{"name": "Blue Bagels Grill", "firstCategory": "Bagels"}
{"name": "XYZ Steak Buffet", "firstCategory": "Steak"}
{"name": "Hot Bakery Cafe", "firstCategory": "Bakery"}
{"name": "Green Feast Pizzeria", "firstCategory": "Pizza"}
{"name": "ZZZ Pasta Buffet", "firstCategory": "Pasta"}
{"name": "XYZ Coffee Bar", "firstCategory": "Coffee"}
{"name": "XYZ Bagels Restaurant", "firstCategory": "Bagels"}

Para obter mais informações sobre os métodos e as classes mencionadas nesta seção, consulte a seguinte documentação da API:

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