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db.collection.aggregate()

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db.collection.aggregate(pipeline, options)

Importante

Método mongosh

Esta página documenta um método mongosh . Esta não é a documentação para comandos de banco de dados ou drivers específicos de idioma, como Node.js.

Para o comando do banco de dados, consulte o comando aggregate.

Para drivers de API do MongoDB, consulte a documentação do driver MongoDB específica do idioma.

Para a documentação de shell legada do mongo, consulte a documentação para a versão correspondente do MongoDB Server:

mongo shell v4.4

Calcula valores agregados para os dados em uma coleção ou uma visualização.

Retorna:
  • Um cursor para os documentos produzidos pela etapa final do pipeline de agregação.
  • Se o pipeline incluir a opção explain, a query retornará um documento que fornecerá detalhes sobre o processamento da operação de agregação.
  • Se o pipeline incluir os operadores $out ou $merge, a query retornará um cursor vazio.

Você pode utilizar o db.collection.aggregate() para implantações hospedadas nos seguintes ambientes:

  • MongoDB Atlas: o serviço totalmente gerenciado para implantações do MongoDB na nuvem

  • MongoDB Enterprise: a versão autogerenciada e baseada em assinatura do MongoDB

  • MongoDB Community: uma versão com código disponível, de uso gratuito e autogerenciada do MongoDB

O método aggregate() tem o seguinte formulário:

db.collection.aggregate( <pipeline>, <options> )

O método aggregate() utiliza os seguintes parâmetros:

Parâmetro
Tipo
Descrição
pipeline
array
Uma sequência de etapas ou operações de agregação de dados. Veja o

operadores de pipeline de agregação para detalhes.

O método ainda pode aceitar os estágios do pipeline como argumentos separados em vez de elementos em uma array; no entanto, se você não especificar o pipeline como uma array, não poderá especificar o parâmetro options.

options
documento
Opcional. Opções adicionais que aggregate() são aprovadas
ao comando aggregate . Disponível somente se você especificar pipeline como uma array.

O documento options pode conter os seguintes campos e valores:

Alterado na versão 5.0.

Campo
Tipo
Descrição
explain
booleano

Opcional. Especifica para devolver as informações sobre o processamento do pipeline. Consulte Informações de retorno sobre a operação do pipeline de agregação para obter um exemplo.

Não disponível em transações com vários documentos.

allowDiskUse
booleano

Opcional. Permite escrever em arquivos temporários. Quando definido como true, as operações de aggregation podem escrever dados no subdiretório _tmp do diretório dbPath . Consulte Interação com allowDiskUseByDefault para um exemplo.

As mensagens de registro do criador de perfil e as mensagens de registro de diagnóstico incluem um indicador usedDisk se algum estágio de agregação gravou dados em arquivos temporários devido a restrições de memória.

cursor
documento
Opcional. Especifica o tamanho do lote inicial para o cursor. O valor do campo cursor é um documento com o campo batchSize. Consulte Especificar um tamanho de lote inicial para obter sintaxe e exemplo.
maxTimeMS
número inteiro não negativo

Opcional. Especifica um limite de tempo em milésimos de segundo para operações de processamento em um cursor. O valor padrão é 60000 milissegundos ou 60 segundos. Se você definir explicitamente o valor como 0, as operações não atingirão o tempo limite.

O MongoDB encerra as operações que excedem o limite de tempo alocado usando o mesmo mecanismo de db.killOp(). O MongoDB só encerra uma operação em um de seus pontos de interrupção designados.

bypassDocumentValidation
booleano

Opcional. Aplicável somente se você especificar as etapas de aggregation do $out ou $merge.

Habilita o db.collection.aggregate() para ignorar a validação do documento durante a operação. Isso permite inserir documentos que não atendam aos requisitos de validação.

readConcern
documento

Opcional. Especifica a read concern.

A partir do MongoDB 3.6, a opção readConcern tem a seguinte sintaxe: readConcern: { level: <value> }

Os possíveis níveis de read concern são:

  • "local". Esse é o read concern padrão para operações de leitura em relação ao primário e secundários.

  • "available". Disponível para operações de leitura em relação às primárias e secundárias. "available" se comporta da mesma forma que "local" em relação aos secundários primários e não fragmentados. A query retorna os dados mais recentes da instância.

  • "majority". Disponível para conjuntos de réplica que usam o mecanismo de armazenamento WiredTiger.

  • "linearizable". Disponível apenas para operações de leitura no primary.

Para obter mais informações sobre os read concern, consulte Níveis de read concern.

O estágio $out não pode ser usado em conjunto com read concern "linearizable". Se você especificar "linearizable" read concern para db.collection.aggregate(), não poderá incluir o estágio $out no pipeline.

O estágio $merge não pode ser usado em conjunto com read concern "linearizable". Ou seja, se você especificar "linearizable" read concern para db.collection.aggregate(), não poderá incluir o estágio $merge no pipeline.

documento

Opcional.

Especifica o agrupamento a ser usado para a operação.

A colocação permite que os usuários especifiquem regras específicas do idioma para comparação de strings, como regras para letras maiúsculas e marcas de acento.

A opção de agrupamento tem a seguinte sintaxe:

collation: {
locale: <string>,
caseLevel: <boolean>,
caseFirst: <string>,
strength: <int>,
numericOrdering: <boolean>,
alternate: <string>,
maxVariable: <string>,
backwards: <boolean>
}

Ao especificar agrupamento, o campo locale é obrigatório; todos os outros campos de agrupamento são opcionais. Para obter descrições dos campos, consulte Documento de agrupamento.

Se o agrupamento não for especificado, mas a coleção tiver um agrupamento padrão (consulte db.createCollection()), a operação usará o agrupamento especificado para a coleção.

Se nenhum agrupamento for especificado para a coleção ou para as operações, o MongoDB usa a comparação binária simples usada nas versões anteriores para comparações de strings.

Você não pode especificar vários agrupamentos para uma operação. Por exemplo, você não pode especificar agrupamentos diferentes por campo ou, se estiver realizando uma busca com uma classificação, não poderá usar um agrupamento para a busca e outro para a classificação.

hint
string ou documento

Opcional. O índice a ser usado para a aggregation. O índice está na collection/visualização inicial em relação à qual a aggregation é executada.

Especifique o índice pelo nome do índice ou pelo documento de especificação do índice.

Observação

O hint não se aplica aos estágios $lookup e $graphLookup.

comment
string
Opcional. Os usuários podem especificar uma cadeia de caracteres arbitrária para ajudar a rastrear a operação por meio do analisador de banco de dados, currentOp e logs.
writeConcern
documento

Opcional. Um documento que expressa a write concern a ser usado com o estágio $out ou $merge.

$outOmitir para usar a write concern padrão com o estágio $out ou $merge.

let
documento

Opcional.

Especifica um documento com uma lista de variáveis. Isso permite que você melhore a legibilidade do comando separando as variáveis do texto da query.

A sintaxe do documento é:

{
<variable_name_1>: <expression_1>,
...,
<variable_name_n>: <expression_n>
}

A variável é definida para o valor retornado pela expressão e não pode ser alterada posteriormente.

Para acessar o valor de uma variável no comando, use o prefixo de dois cifrões ($$) junto com o nome da variável no formato $$<variable_name>. Por exemplo: $$targetTotal.

Observação

Para usar uma variável para filtrar resultados em um estágio $match do pipeline, é necessário acessar a variável dentro do operador $expr.

Para obter um exemplo completo usando let e variáveis, consulte Usar variáveis em let.

Novidades na versão 5.0.

Se ocorrer um erro, o auxiliar aggregate() lançará uma exceção.

Em mongosh, se o cursor retornado do db.collection.aggregate() não for atribuído a uma variável utilizando a palavra-chave var , então mongosh automaticamente iterará o cursor até 20 vezes. Consulte Iterar um cursor em mongosh para manipular cursores em mongosh.

Os cursores retornados da agregação suportam apenas métodos de cursor que operam em cursores avaliados (ou seja, cursores cujo primeiro lote foi recuperado), como os seguintes métodos:

Dica

Para cursores criados dentro de uma sessão, você não pode chamar getMore fora da sessão.

Da mesma forma, para cursores criados fora de uma sessão, você não pode chamar getMore dentro de uma sessão.

Os drivers e mongosh do MongoDB associam todas as operações a uma sessão de servidor, com exceção de operações de gravação não reconhecidas. Para operações não explicitamente associadas a uma sessão (ou seja, uso Mongo.startSession()), os drivers do MongoDB e mongosh criam uma sessão implícita e a associam à operação.

Se uma sessão estiver ociosa por mais de 30 minutos, o servidor MongoDB marcará essa sessão como expirada e poderá fechá-la a qualquer momento. Quando o servidor MongoDB fecha a sessão, ele também elimina todas as operações em andamento e abre os cursores associados à sessão. Isso inclui cursores configurados com noCursorTimeout() ou maxTimeMS() com mais de 30 minutos.

Para operações que retornam um cursor, se o cursor puder ficar ocioso por mais de 30 minutos, emita a operação em uma sessão explícita usando Mongo.startSession() e atualize periodicamente a sessão usando o comando refreshSessions. Consulte Tempo limite de inatividade da sessão para obter mais informações.

db.collection.aggregate() pode ser usado dentro de transações distribuídas.

No entanto, os seguintes estágios não são permitidos nas transações:

Você também não pode especificar a opção explain.

  • Para cursores criados fora de uma transação, você não pode chamar getMore dentro da transação.

  • Para cursores criados em uma transação, não é possível chamar getMore fora da transação.

Importante

Na maioria dos casos, uma transação distribuída incorre em um custo de desempenho maior do que as gravações de um único documento, e a disponibilidade de transações distribuídas não deve substituir o design eficaz do esquema. Em muitos cenários, o modelo de dados desnormalizado (documentos e arrays incorporados) continuará a ser ideal para seus dados e casos de uso. Ou seja, para muitos cenários, modelar seus dados adequadamente minimizará a necessidade de transações distribuídas.

Para considerações adicionais sobre o uso de transações (como limite de tempo de execução e limite de tamanho do oplog), consulte também Considerações de produção.

Para db.collection.aggregate() operação que não inclua os estágios $out ou $merge :

A partir do MongoDB 4.2, se o cliente que emitiu db.collection.aggregate() se desconectar antes da conclusão da operação, o MongoDB marcará db.collection.aggregate() para encerramento usando killOp.

Os exemplos seguintes utilizam a coleção orders que contém os seguintes documentos:

db.orders.insertMany( [
{ _id: 1, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 50 },
{ _id: 2, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-01T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 100 },
{ _id: 3, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-12T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 25 },
{ _id: 4, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-11T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 125 },
{ _id: 5, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2013-11-12T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 25 }
] )

A operação de agregação seguinte seleciona documentos com status igual a "A", agrupa os documentos correspondentes pelo campo cust_id e calcula o total para cada campo cust_id a partir da soma do campo amount e classifica os resultados pelo campo total em ordem decrescente:

db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: "A" } },
{ $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
{ $sort: { total: -1 } }
] )

A operação retorna um cursor com os seguintes documentos:

[
{ _id: "xyz1", total: 100 },
{ _id: "abc1", total: 75 }
]

mongosh itera o cursor retornado automaticamente para imprimir os resultados. Consulte Iterar um cursor em mongosh para lidar com cursores manualmente em mongosh.

O exemplo a seguir usa db.collection.explain() para visualizar informações detalhadas sobre o plano de execução do pipeline de agregação.

db.orders.explain().aggregate( [
{ $match: { status: "A" } },
{ $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
{ $sort: { total: -1 } }
] )

A operação retorna um documento que detalha o processamento do pipeline de agregação. Por exemplo, o documento pode mostrar, entre outros detalhes, qual índice, se houver, a operação utilizada. [1] Se a orders for uma coleção fragmentada, o documento também mostrará a divisão de trabalho entre os fragmentos e a operação de mesclagem e, para queries direcionadas, os fragmentos direcionados.

Observação

Os leitores pretendidos do documento de saída explain são humanos, e não máquinas, e o formato de saída está sujeito a alterações entre as versões.

Você pode ver uma saída de explicação mais detalhada passando os modos de explicação executionStats ou allPlansExecution para o método db.collection.explain().

[1] Filtros de Índice podem afetar a escolha do índice usado. Consulte Filtros de Índice para obter detalhes.

A partir do MongoDB 6.0, estágios de pipeline que exigem mais de 100 megabytes de memória para executar arquivos temporários de gravação em disco por padrão. Em versões anteriores do MongoDB, você deve passar { allowDiskUse: true } para find individuais e comandos aggregate para habilitar esse comportamento.

Somente find e aggregate comandos podem substituir o parâmetro allowDiskUseByDefault por um ou outro:

  • Usando { allowDiskUse: true } para permitir a gravação de arquivos temporários no disco quando allowDiskUseByDefault estiver definido como false

  • Usando { allowDiskUse: false } para proibir a gravação de arquivos temporários no disco quando allowDiskUseByDefault estiver definido como true

As mensagens de registro do criador de perfil e as mensagens de registro de diagnóstico incluem um indicador usedDisk se algum estágio de agregação gravou dados em arquivos temporários devido a restrições de memória.

Para especificar um tamanho de lote inicial para o cursor, utilize a seguinte sintaxe para a opção cursor:

cursor: { batchSize: <int> }

Por exemplo, a seguinte operação de agregação especifica o tamanho de lote inicial de 0 para o cursor:

db.orders.aggregate(
[
{ $match: { status: "A" } },
{ $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },
{ $sort: { total: -1 } },
{ $limit: 2 }
],
{
cursor: { batchSize: 0 }
}
)

O documento do { cursor: { batchSize: 0 } }, que especifica o tamanho do tamanho do lote inicial, indica um primeiro lote vazio. Esse tamanho de lote é útil para retornar rapidamente um cursor ou uma mensagem de falha sem realizar um trabalho significativo no lado do servidor.

Para especificar o tamanho do lote para operações subsequentes do getMore (após o lote inicial), utilize o campo batchSize ao executar o comando getMore.

mongosh itera o cursor retornado automaticamente para imprimir os resultados. Consulte Iterar um cursor em mongosh para lidar com cursores manualmente em mongosh.

A colocação permite que os usuários especifiquem regras específicas do idioma para comparação de strings, como regras para letras maiúsculas e marcas de acento.

Uma coleção restaurants possui os seguintes documentos:

db.restaurants.insertMany( [
{ _id: 1, category: "café", status: "A" },
{ _id: 2, category: "cafe", status: "a" },
{ _id: 3, category: "cafE", status: "a" }
] )

A operação de agregação a seguir inclui a opção de agrupamento :

db.restaurants.aggregate(
[ { $match: { status: "A" } }, { $group: { _id: "$category", count: { $sum: 1 } } } ],
{ collation: { locale: "fr", strength: 1 } }
);

Observação

Se executar uma aggregation que envolve múltiplas visualizações, como com $lookup ou $graphLookup, as visualizações deverão ter o mesmo agrupamento.

Para obter descrições sobre os campos de agrupamento, consulte Documento de agrupamento.

Crie uma collection food com os seguintes documentos:

db.food.insertMany( [
{ _id: 1, category: "cake", type: "chocolate", qty: 10 },
{ _id: 2, category: "cake", type: "ice cream", qty: 25 },
{ _id: 3, category: "pie", type: "boston cream", qty: 20 },
{ _id: 4, category: "pie", type: "blueberry", qty: 15 }
] )

Crie os seguintes índices:

db.food.createIndex( { qty: 1, type: 1 } );
db.food.createIndex( { qty: 1, category: 1 } );

A seguinte operação de aggregation inclui a opção hint para forçar o uso do índice especificado:

db.food.aggregate(
[ { $sort: { qty: 1 }}, { $match: { category: "cake", qty: 10 } }, { $sort: { type: -1 } } ],
{ hint: { qty: 1, category: 1 } }
)

Utilize a opção readConcern para especificar o read concern para a operação.

Não é possível usar o estágio $out ou $merge em conjunto com a "linearizable" read concern. Ou seja, se você especificar read concern "linearizable" para db.collection.aggregate() não poderá incluir nenhum dos dois estágios no pipeline.

A operação a seguir em um conjunto de réplicas especifica uma read concern de "majority" para ler a cópia mais recente dos dados confirmados como gravados na maioria dos nós.

Observação

  • Para garantir que um único thread possa ler suas próprias gravações, use "majority" read concern e "majority" write concern em relação ao primário do conjunto de réplicas.

  • Você pode especificar o nível de read concern "majority" para uma aggregation que inclui um estágio $out .

  • Independentemente do nível de read concern, os dados mais recentes em um nó podem não refletir a versão mais recente dos dados no sistema.

db.restaurants.aggregate(
[ { $match: { rating: { $lt: 5 } } } ],
{ readConcern: { level: "majority" } }
)

Uma coleção denominada movies contém documentos formatados como tal:

db.movies.insertOne(
{
_id: ObjectId("599b3b54b8ffff5d1cd323d8"),
title: "Jaws",
year: 1975,
imdb: "tt0073195"
}
)

A operação de agregação a seguir encontra filmes criados em 1995 e inclui a comment opção para fornecer informações de rastreamento logs na db.system.profile coleção , coleção e db.currentOp.

db.movies.aggregate( [ { $match: { year : 1995 } } ], { comment : "match_all_movies_from_1995" } ).pretty()

Em um sistema com a criação de perfil ativada, você pode system.profile a para ver todas as agregações semelhantes recentes, conforme mostrado abaixo:

db.system.profile.find( { "command.aggregate": "movies", "command.comment" : "match_all_movies_from_1995" } ).sort( { ts : -1 } ).pretty()

Isso retornará um conjunto de resultados do perfil no seguinte formato:

{
"op" : "command",
"ns" : "video.movies",
"command" : {
"aggregate" : "movies",
"pipeline" : [
{
"$match" : {
"year" : 1995
}
}
],
"comment" : "match_all_movies_from_1995",
"cursor" : {
},
"$db" : "video"
},
...
}

Um aplicativo pode codificar qualquer informação arbitrária no comentário para rastrear ou identificar com mais facilidade operações específicas por meio do sistema. Por exemplo, um aplicativo pode anexar um comentário de string incorporando seu ID de processo, ID de thread, nome de host do cliente e o usuário que emitiu o comando.

Novidades na versão 5.0.

Para definir variáveis que você pode acessar em outro lugar no comando, use a opção let .

Observação

Para filtrar os resultados usando uma variável em um estágio do pipeline $match, você deve acessar a variável dentro do operador $expr.

Crie uma collection cakeSales contendo vendas para sabores de bolo:

db.cakeSales.insertMany( [
{ _id: 1, flavor: "chocolate", salesTotal: 1580 },
{ _id: 2, flavor: "strawberry", salesTotal: 4350 },
{ _id: 3, flavor: "cherry", salesTotal: 2150 }
] )

O seguinte exemplo:

  • recupera o bolo que tem um salesTotal maior que 3000, que é o bolo com um _id de 2

  • define uma variável targetTotal em let, que é referenciada em $gt como $$targetTotal

db.cakeSales.aggregate(
[
{ $match: {
$expr: { $gt: [ "$salesTotal", "$$targetTotal" ] }
} }
],
{ let: { targetTotal: 3000 } }
)
← db.collection.analyzeShardKey()