Visualizações materializadas sob demanda

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Crie uma visualização materializada na UI do MongoDB Atlas

Exemplo
Informações adicionais

Observação

A página a seguir discute visualizações materializadas on-demand. Para uma discussão sobre visualizações, consulte Visualizações .

A partir da versão 4.2, o MongoDB adiciona o estágio $merge para o aggregation pipeline. This stage can merge the pipeline results to an existing collection instead of completely replacing the collection. Essa funcionalidade permite que os usuários criem exibições materializadas sob demanda, em que o conteúdo da collection de saída pode ser atualizado sempre que o pipeline é executado.

Crie uma visualização materializada na UI do MongoDB Atlas

O exemplo nesta seção utiliza o conjunto dedados de filmes de amostra do . Para saber como carregar o conjunto de dados de amostra em sua implantação do MongoDB Atlas, consulte Carregar Dados de Amostra.

Para criar uma visualização materializada na UI do MongoDB Atlas, siga estas etapas:

Na interface do usuário do MongoDB Atlas, vá para a Clusters página do seu projeto.

Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.
Se ainda não estiver exibido, selecione seu projeto no menu Projects na barra de navegação.
Se ainda não estiver exibido, clique em Clusters na barra lateral.
A página Clusters é exibida.

Navegue até a coleção

Para o cluster que contém os dados de amostra, clique em Browse Collections.
No painel de navegação esquerdo, selecione o banco de dados sample_training.
Selecione a collection grades.

Clique na Aggregation aba

Clique em Add Stage

Selecione um estágio de agregação no Select menu suspenso

O estágio de agregação transforma os dados que você deseja salvar em uma visualização. Para saber mais sobre os estágios de agregação disponíveis, consulte a Referência Rápida do Pipeline de Agregação.

Para este exemplo, adicione um novo campo com o estágio $set:

Selecione $set no menu suspenso Select.
Adicione a seguinte sintaxe ao editor do aggregation pipeline para criar uma pontuação média em todos os valores de score na array scores dentro da coleção grades:
```
{
  averageScore: { $avg: "$scores.score" }
}
```
O MongoDB Atlas adiciona o valor do averageScore a cada documento.

Clique em Add Stage

Adicione o `$out` estágio

Selecione o estágio $out no menu suspenso Select.
Adicione a seguinte sintaxe ao aggregation pipeline, para gravar os resultados do pipeline na coleção do myView no banco de dados do sample_training :
```
'myView'
```
Clique em Save Documents.

O estágio $out grava os resultados do pipeline de agregação na coleção especificada, que cria a visualização. Para saber mais, consulte $out.

Atualize a lista de coleções para ver a collection myView.

Para aprender como consultar a coleção do myView na UI do MongoDB Atlas, consulte Visualizar, Filtrar e Classificar Documentos na documentação do MongoDB Atlas.

Exemplo

Suponha que, no final de janeiro de 2019, a coleta bakesales contenha as informações de vendas por itens:

db.bakesales.insertMany( [
   { date: new ISODate("2018-12-01"), item: "Cake - Chocolate", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2018-12-02"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("90") },
   { date: new ISODate("2018-12-02"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 10, amount: new NumberDecimal("200") },
   { date: new ISODate("2018-12-04"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 20, amount: new NumberDecimal("80") },
   { date: new ISODate("2018-12-04"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("16") },
   { date: new ISODate("2018-12-05"), item: "Pie - Key Lime", quantity: 3, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2019-01-25"), item: "Cake - Chocolate", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2019-01-25"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("16") },
   { date: new ISODate("2019-01-26"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
   { date: new ISODate("2019-01-26"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 12, amount: new NumberDecimal("48") },
   { date: new ISODate("2019-01-26"), item: "Cake - Carrot", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("36") },
   { date: new ISODate("2019-01-26"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Pie - Chocolate Cream", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("20") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("80") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Tarts - Apple", quantity: 3, amount: new NumberDecimal("12") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 12, amount: new NumberDecimal("48") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Cake - Carrot", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("36") },
   { date: new ISODate("2019-01-27"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 20, amount: new NumberDecimal("80") },
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Pie - Key Lime", quantity: 3, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
] );

1. Definir a visão materializada on-demand

A função updateMonthlySales a seguir define uma exibição materializada monthlybakesales que contém as informações de vendas mensais cumulativas. No exemplo, a função usa um parâmetro de data para atualizar apenas as informações de vendas mensais a partir de uma data específica.

updateMonthlySales = function(startDate) {
   db.bakesales.aggregate( [
      { $match: { date: { $gte: startDate } } },
      { $group: { _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m", date: "$date" } }, sales_quantity: { $sum: "$quantity"}, sales_amount: { $sum: "$amount" } } },
      { $merge: { into: "monthlybakesales", whenMatched: "replace" } }
   ] );
};

O estágio $match filtra os dados para processar somente as vendas maiores ou iguais a startDate.
A etapa $group agrupa as informações de vendas por ano-mês. Os documentos gerados por esse estágio têm o formato:
```
{ "_id" : "<YYYY-mm>", "sales_quantity" : <num>, "sales_amount" : <NumberDecimal> }
```
O estágio $merge escreve o resultado na collection monthlybakesales.
Com base no campo _id (o padrão para coleções de saída não fragmentadas), o estágio verifica se o documento nos resultados da agregação corresponde a um documento existente na coleção:
- Quando há uma correspondência (ou seja, um documento com o mesmo ano-mês já existe na coleção), o estágio substitui o documento existente pelo documento dos resultados da agregação.
- Quando não há uma correspondência, o estágio insere o documento dos resultados da agregação na coleção (o comportamento padrão quando não correspondido).

2. Realizar execução inicial

Para a execução inicial, é possível passar uma data de new ISODate("1970-01-01"):

updateMonthlySales(new ISODate("1970-01-01"));

Após a execução inicial, o monthlybakesales contém os seguintes documentos, ou seja, o db.monthlybakesales.find().sort( { _id: 1 } ) retorna o seguinte:

{ "_id" : "2018-12", "sales_quantity" : 41, "sales_amount" : NumberDecimal("506") }
{ "_id" : "2019-01", "sales_quantity" : 86, "sales_amount" : NumberDecimal("896") }

3. Atualizar visualização materializada

Suponha que, na primeira semana de fevereiro de 2019, a collection bakesales seja atualizada com informações de vendas mais recentes; especificamente, vendas adicionais de janeiro e fevereiro.

db.bakesales.insertMany( [
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Cake - Chocolate", quantity: 3, amount: new NumberDecimal("90") },
   { date: new ISODate("2019-01-28"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("32") },
   { date: new ISODate("2019-01-30"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("20") },
   { date: new ISODate("2019-01-30"), item: "Cookies - Chocolate Chip", quantity: 6, amount: new NumberDecimal("24") },
   { date: new ISODate("2019-01-31"), item: "Pie - Key Lime", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("40") },
   { date: new ISODate("2019-01-31"), item: "Pie - Banana Cream", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("40") },
   { date: new ISODate("2019-02-01"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") },
   { date: new ISODate("2019-02-01"), item: "Tarts - Apple", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("8") },
   { date: new ISODate("2019-02-02"), item: "Cake - Chocolate", quantity: 2, amount: new NumberDecimal("60") },
   { date: new ISODate("2019-02-02"), item: "Cake - Peanut Butter", quantity: 1, amount: new NumberDecimal("16") },
   { date: new ISODate("2019-02-03"), item: "Cake - Red Velvet", quantity: 5, amount: new NumberDecimal("100") }
] )

Para atualizar os dados do monthlybakesales de janeiro e fevereiro, execute novamente a função para executar novamente o aggregation pipeline, começando com new ISODate("2019-01-01").

updateMonthlySales(new ISODate("2019-01-01"));

O conteúdo de monthlybakesales foi atualizado para refletir os dados mais recentes na coleta bakesales; isto é, db.monthlybakesales.find().sort( { _id: 1 } ) retorna o seguinte:

{ "_id" : "2018-12", "sales_quantity" : 41, "sales_amount" : NumberDecimal("506") }
{ "_id" : "2019-01", "sales_quantity" : 102, "sales_amount" : NumberDecimal("1142") }
{ "_id" : "2019-02", "sales_quantity" : 15, "sales_amount" : NumberDecimal("284") }

Informações adicionais

O estágio $merge:

Pode enviar para uma coleção no mesmo banco de dados ou em um banco de dados diferente.
Cria uma nova coleta se a coleta de saída ainda não existir.
Pode incorporar resultados (inserir novos documentos, mesclar documentos, substituir documentos, manter documentos existentes, falhar a operação, processar documentos com um pipeline de atualização personalizado) a uma coleção existente.
Pode gerar saída para uma coleção fragmentada. A coleta de entrada também pode ser fragmentada.

Consulte $merge para:

Mais informações sobre $merge e opções disponíveis
Exemplo: Visualização materializada sob demanda: criação inicial
Exemplo: Visualização materializada sob demanda: atualizar/substituir dados
Exemplo: inserir apenas novos dados

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Visualizações

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Observação

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Clique em Add Stage

Adicione o $out estágio

Exemplo

1. Definir a visão materializada on-demand

2. Realizar execução inicial

3. Atualizar visualização materializada

Informações adicionais

Na interface do usuário do MongoDB Atlas, vá para a Clusters página do seu projeto.

Adicione o `$out` estágio