Realizando profiling en MongoDB

Introducción

Conoce el potencial de Aggregation Framework usando datos reales

Casos para usar Aggregation Framework y no queries de MongoDB o map-reduce

Preparando entorno de trabajo: configurando MongoDB Atlas y la base de datos

Preparando entorno de trabajo: Docker y Mongo Compass

Operaciones básicas

Filtrando documentos con $match

Tranformando los datos con $group

Moldeamos los resultados con $project

Agregamos etapas con $count y $avg

Manipulando campos con $set

Etapas de Aggregation Framework

Trabajando con arrays y $unwind

Persistencia de datos con $out

Trabajamos y conocemos $geoNear

Consultas geoespaciales con $geoNear

Aprendemos a usar $lookup

Operaciones avanzadas

Funciones personalizadas

Evaluando expresiones con $redact

Usando funciones personalizadas con $accumulator

Agrupaciones avanzadas con $bucket y $bucketAuto

Performance y optimización

Recomendaciones para optimización y uso de recursos

Realizando profiling en MongoDB

Próximos pasos

Repaso de lo aprendido y recomendaciones

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Waldir Zapata Garcia

Hay que revisar:

Cuando no hay indices las consultas suelen hacer fullScan o collScan en el campo:“stage”
el uso de memoria en Bytes (“MaxAccumulatorMemoryUsageBytes”),
el tamaño de la colección (“totalOutputDataSizeBytes”),
y el total de tiempo en ejecución (“executionTimeMillisEstimate”)

Rubén Vega

Linea para conseguir el JSON

db.listingAndReviews.explain("executionsStats").aggregate([

Fernando Muñoz

Muy UTIL !!!