$unionWith (agregação)

Resultados duplicados

Os resultados combinados do estágio anterior e do estágio $unionWith podem incluir duplicatas.

Por exemplo, crie uma collection suppliers e uma collection warehouses:

db.suppliers.insertMany([
  { _id: 1, supplier: "Aardvark and Sons", state: "Texas" },
  { _id: 2, supplier: "Bears Run Amok.", state: "Colorado"},
  { _id: 3, supplier: "Squid Mark Inc. ", state: "Rhode Island" },
])

db.warehouses.insertMany([
  { _id: 1, warehouse: "A", region: "West", state: "California" },
  { _id: 2, warehouse: "B", region: "Central", state: "Colorado"},
  { _id: 3, warehouse: "C", region: "East", state: "Florida" },
])

A seguinte aggregation combina os resultados da projeção de campo state das collections suppliers e warehouse.

db.suppliers.aggregate([
   { $project: { state: 1, _id: 0 } },
   { $unionWith: { coll: "warehouses", pipeline: [ { $project: { state: 1, _id: 0 } } ]} }
])

O conjunto de resultados contém duplicatas:

{ "state" : "Texas" }
{ "state" : "Colorado" }
{ "state" : "Rhode Island" }
{ "state" : "California" }
{ "state" : "Colorado" }
{ "state" : "Florida" }

Para remover as duplicatas, você pode incluir um estágio $group para agrupar pelo campo state:

db.suppliers.aggregate([
   { $project: { state: 1, _id: 0 } },
   { $unionWith: { coll: "warehouses", pipeline: [ { $project: { state: 1, _id: 0 } } ]} },
   { $group: { _id: "$state" } }
])

O conjunto de resultados não contém mais duplicatas:

 { "_id" : "California" }
 { "_id" : "Texas" }
 { "_id" : "Florida" }
 { "_id" : "Colorado" }
 { "_id" : "Rhode Island" }

$unionWith uma collection fragmentada

Se o estágio $unionWith fizer parte do pipeline $lookup, a coleção $unionWith não poderá ser fragmentada. Por exemplo, na seguinte operação de agregação, a coleção inventory_q1 não pode ser fragmentada:

db.suppliers.aggregate([
   {
      $lookup: {
         from: "warehouses",
         let: { order_item: "$item", order_qty: "$ordered" },
         pipeline: [
            ...
            { $unionWith: { coll: "inventory_q1", pipeline: [ ... ] } },
            ...
         ],
         as: "stockdata"
      }
   }
])

Agrupamentos

Se db.collection.aggregate() incluir um documento collation , esse agrupamento será usado para a operação, ignorando quaisquer outros agrupamentos.

Se db.collection.aggregate() não incluir um documento collation , o método db.collection.aggregate() usará o agrupamento para o agrupamento/visualização de nível superior no qual db.collection.aggregate() é executado:

• Se $unionWith coll for uma coleção, seu agrupamento será ignorado.

• Se $unionWith coll for uma visualização, seu agrupamento deverá corresponder ao da coleção/visualização de nível superior. Caso contrário, a operação apresentará erro.

Suporte do Atlas Search

A partir do MongoDB 6.0, você pode especificar o $search do Atlas Search ou o estágio do $searchMeta no pipeline de $unionWith para pesquisar coleções no cluster do Atlas. O estágio $search ou $searchMeta deve ser o primeiro dentro do pipeline $unionWith.

[{
  "$unionWith": {
    "coll": <collection-name>,
    "pipeline": [{
      "$search": {
        "<operator>": {
          <operator-specification>
        }
      },
      ...
    }]
  }
}]

[{
  "$unionWith": {
    "coll": <collection-name>,
    "pipeline": [{
      "$searchMeta": {
        "<collector>": {
          <collector-specification>
        }
      },
      ...
    }]
  }
}]

Para ver um exemplo de $unionWith com $search, consulte o tutorial Como executar uma query $search do Atlas Search usando $unionWith.

Restrições

Criar relatórios de vendas a partir da união de collections de dados anuais

Os exemplos a seguir usam o estágio $unionWith para combinar dados e retornar resultados de várias coleções. Nesses exemplos, cada coleção contém um ano de dados de vendas.

Relatório 1: todas as vendas por ano e lojas e itens

A seguinte agregação cria um relatório de vendas anual que lista todas as vendas por trimestre e lojas. O pipeline usa $unionWith para combinar documentos de todas as quatro coleções:

db.sales_2017.aggregate( [
   { $set: { _id: "2017" } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2018", pipeline: [ { $set: { _id: "2018" } } ] } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2019", pipeline: [ { $set: { _id: "2019" } } ] } },
   { $unionWith: { coll: "sales_2020", pipeline: [ { $set: { _id: "2020" } } ] } },
   { $sort: { _id: 1, store: 1, item: 1 } }
] )

Especificamente, o aggregation pipeline usa:

• Um estágio $set para atualizar o campo _id para conter o ano.

• Uma sequência de estágios $unionWith para combinar todos os documentos das quatro coleções, cada qual também usando o estágio $set em seus documentos.

• Um estágio $sort para classificar pelo _id (o ano), store e item.

Resultado do pipeline:

{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2017", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 10 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 120 }
{ "_id" : "2017", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 5 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 125 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2018", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2018", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 25 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 125 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Nuts", "quantity" : 80 }
{ "_id" : "2019", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 50 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 20 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 150 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 30 }
{ "_id" : "2019", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 75 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Cheese", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Chocolates", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Cookies", "quantity" : 500 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Nuts", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "General Store", "item" : "Pie", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Cheese", "quantity" : 100 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Chocolates", "quantity" : 300 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Cookies", "quantity" : 400 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Nuts", "quantity" : 200 }
{ "_id" : "2020", "store" : "ShopMart", "item" : "Pie", "quantity" : 100 }

Relatório 2: vendas agregadas por itens

A seguinte agregação cria um relatório de vendas que lista a quantidade de vendas por item. O pipeline usa $unionWith para combinar documentos de todos os quatro anos:

db.sales_2017.aggregate( [
   { $unionWith: "sales_2018" },
   { $unionWith: "sales_2019" },
   { $unionWith: "sales_2020" },
   { $group: { _id: "$item", total: { $sum: "$quantity" } } },
   { $sort: { total: -1 } }
] )

• A sequência de estágios $unionWith recupera documentos das coleções especificadas para o pipeline:

• O estágio $group agrupa pelo item campo e usa $sum para calcular a quantidade total de vendas por item.

• O estágio $sort ordena os documentos total em ordem decrescente.

Resultado do pipeline:

{ "_id" : "Cookies", "total" : 1720 }
{ "_id" : "Chocolates", "total" : 1250 }
{ "_id" : "Nuts", "total" : 510 }
{ "_id" : "Pie", "total" : 395 }
{ "_id" : "Cheese", "total" : 350 }

Crie uma união com documentos especificados

Você pode usar $unionWith para realizar uma união com documentos especificados no campo pipeline. Ao especificar um estágio $documents no campo pipeline, você realiza uma união com documentos que não estão armazenados em uma coleção separada.

Criar uma coleção cakeFlavors:

db.cakeFlavors.insertMany( [
   { _id: 1, flavor: "chocolate" },
   { _id: 2, flavor: "strawberry" },
   { _id: 3, flavor: "cherry" }
] )

A seguinte operação $unionWith executa uma união com documentos especificados no campo pipeline $documents :

db.cakeFlavors.aggregate( [
   {
      $unionWith: {
         pipeline: [
            {
               $documents: [
                  { _id: 4, flavor: "orange" },
                  { _id: 5, flavor: "vanilla", price: 20 }
               ]
            }
         ]
      }
   }
] )

Saída:

[
   { _id: 1, flavor: 'chocolate' },
   { _id: 2, flavor: 'strawberry' },
   { _id: 3, flavor: 'cherry' },
   { _id: 4, flavor: 'orange' },
   { _id: 5, flavor: 'vanilla', price: 20 }
]

Namespaces em Subpipelines

A partir do MongoDB 8.0, os namespaces em subpipelines dentro $lookup e $unionWith são validados para garantir o uso correto dos campos from e coll:

• Por $lookup, omita o campo from se você usar um subpipeline com um estágio que não exija uma coleção especificada. Por exemplo, um estágio $documents.

• Da mesma forma, para $unionWith, omita o campo coll.

Comportamento inalterado:

• Para um $lookup que começa com um estágio para uma coleção, por exemplo, um subpipeline $match ou $collStats, você deve incluir o campo from e especificar a coleção.

• Da mesma forma, para $unionWith, inclua o campo coll e especifique a coleção.

O cenário a seguir mostra um exemplo.

Criar uma coleção cakeFlavors:

db.cakeFlavors.insertMany( [
   { _id: 1, flavor: "chocolate" },
   { _id: 2, flavor: "strawberry" },
   { _id: 3, flavor: "cherry" }
] )

A partir do MongoDB 8.0, o exemplo a seguir retorna um erro porque contém um campo coll inválido :

db.cakeFlavors.aggregate( [ {
   $unionWith: {
      coll: "cakeFlavors",
      pipeline: [ { $documents: [] } ] }
} ] )

Nas versões do MongoDB anteriores a 8.0, o exemplo anterior é executado.

Para um exemplo com um campo coll válido, consulte Resultados duplicados.