Pipeline de agregação

Calcular a Quantidade Total do Pedido

O exemplo de aggregation pipeline abaixo contém dois estágios e retorna a quantidade total do pedido de pizzas médias agrupadas pelo nome da pizza:

db.orders.aggregate( [
   // Stage 1: Filter pizza order documents by pizza size
   {
      $match: { size: "medium" }
   },
   // Stage 2: Group remaining documents by pizza name and calculate total quantity
   {
      $group: { _id: "$name", totalQuantity: { $sum: "$quantity" } }
   }
] )

O estágio $match:

• Filtra os documentos de pedido de pizza em pizzas com um size de medium.

• Repassa os documentos restantes para o estágio $group.

O estágio $group:

• Agrupa os documentos restantes por name da pizza.

• Utiliza $sum para calcular a quantity total do pedido para cada pizza de name. O total é armazenado no campo totalQuantity retornado pelo aggregation pipeline.

Saída de exemplo:

[
   { _id: 'Cheese', totalQuantity: 50 },
   { _id: 'Vegan', totalQuantity: 10 },
   { _id: 'Pepperoni', totalQuantity: 20 }
]

Calcular o Valor Total do Pedido e a Quantidade Média do Pedido

O exemplo a seguir calcula o valor total do pedido de pizza e a quantidade média do pedido entre duas datas:

db.orders.aggregate( [
   // Stage 1: Filter pizza order documents by date range
   {
      $match:
      {
         "date": { $gte: new ISODate( "2020-01-30" ), $lt: new ISODate( "2022-01-30" ) }
      }
   },
   // Stage 2: Group remaining documents by date and calculate results
   {
      $group:
      {
         _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },
         totalOrderValue: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
         averageOrderQuantity: { $avg: "$quantity" }
      }
   },
   // Stage 3: Sort documents by totalOrderValue in descending order
   {
      $sort: { totalOrderValue: -1 }
   }
 ] )

O estágio $match:

• Filtra os documentos do pedido de pizza para aqueles em um intervalo de datas especificado usando $gte e $lt.

• Repassa os documentos restantes para o estágio $group.

O estágio $group:

• Agrupa os documentos por data usando $dateToString.

• Para cada grupo, calcula:

  • Valor total do pedido usando $sum e $multiply.

  • Quantidade média do pedido usando $avg.

• Passa os documentos agrupados para o estágio $sort.

O estágio $sort:

• Classifica os documentos pelo valor total do pedido para cada grupo em ordem decrescente (-1).

• Retorna os documentos classificados.

Saída de exemplo:

[
   { _id: '2022-01-12', totalOrderValue: 790, averageOrderQuantity: 30 },
   { _id: '2021-03-13', totalOrderValue: 770, averageOrderQuantity: 15 },
   { _id: '2021-03-17', totalOrderValue: 630, averageOrderQuantity: 30 },
   { _id: '2021-01-13', totalOrderValue: 350, averageOrderQuantity: 10 }
]

Limitações de Pipeline de Agregação

Um aggregation pipeline tem limitações nos tipos de valor e no tamanho do resultado. Consulte Limites de aggregation pipeline.

Pipelines de Agregação e Coleções Fragmentadas

Um aggregation pipeline oferece suporte a operações em collections fragmentadas. Consulte Pipeline de aggregation e collections fragmentadas.

Pipelines de Agregação como uma Alternativa ao Map-Reduce

A partir do MongoDB 5.0, map-reduce está obsoleto:

• Em vez de map-reduce, você deve usar um pipeline de agregação. pipeline de agregação fornece melhor desempenho e usabilidade do que a redução de mapa.

• Você pode reescrever operações de map-reduce utilizando aggregation pipeline stages, como $group, $merge e outros.

• Nas operações de map-reduce que exigem funcionalidade personalizada, você pode usar os operadores de agregação $accumulator e $function. Você pode usar esses operadores para definir expressões de agregação personalizadas no JavaScript.

Para obter exemplos de alternativas de aggregation pipeline para map-reduce, consulte:

• Map-reduce para aggregation pipeline

• Exemplos de map-reduce