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

Recursos

Transcripción

Aportes 7

Preguntas 2

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Adonis Daniel Mendoza Rebolledo

hace un año

Si la versión de Mongo te lo permite. Para consultas complejas usar aggregation

Waldir Zapata Garcia

hace un año

Ejemplo de la collecion “listingsAndReviews”: utilizando el metodo find:

sample_airbnb> db.listingsAndReviews.find({last_review: {$gte: new Date('2019-01-01'), $lte: new Date('2020-01-01')}}).count()

Resultado: 2263

Utilizando el framework aggregate:

sample_airbnb> db.getCollection("listingsAndReviews").aggregate([
 {$match: {last_review: {$gte: new Date('2019-01-01'), $lte: new Date('2020-01-01')}}},
 {$group: {_id: null, Total:{$sum: 1}}},
 {$project: {_id:0}}
]);

Resultado:
[ { Total: 2263 } ]

En conclusión: para este caso es optimo utilizar las consultas comunes con el metodo find()

Emanuel Salazar

hace 23 días

- **Tema:** Uso del Aggregation Framework en MongoDB. - **Cuándo usarlo:** - Para consultas simples, utiliza el estándar Query Language (find). - Para consultas complejas que involucren múltiples agrupaciones y transformaciones, elige el Aggregation Framework. - **Diferencias clave:** - **Query Language:** Más eficiente en consultas sencillas. - **Aggregation Framework:** Ideal para cálculos complejos y permite un mejor manejo de recursos. - **Alternativa:** Antes existía MapReduce, pero se recomienda el Aggregation Framework por su eficiencia y menor consumo de recursos. - **Próxima clase:** Configuración del entorno de trabajo para usar Mongo Atlas, Visual Code y Docker.

Ronaldo Jiménez

hace 8 meses

Repo del curso: <https://github.com/JimcostDev/mongodb_developer_path/tree/master/aggregation-framework>

Waldir Zapata Garcia

hace un año

Map reduce esta deprecated segun la documentación de mongoDB. para más información revisar: https://docs.mongodb.com/manual/core/map-reduce.

Ejemplo del framework aggregation utilizando visual studio code en un archivo javascript (en mi caso se llama ejemploAggregation.js)

var database=db.getSiblingDB("sample_airbnb")
var coleccion=database.sales

var resultado = coleccion.find().count()
print(resultado)

var resultado = coleccion.aggregate([
    {$match: {"storeLocation":"London"}},

    {$group: {
        _id: "$purchaseMethod",
        avgAge: {$avg: "$customer.age"}
        }
    },

    {$project:{
        _id: 0,
        metodo: "$_id",
        mediaEdad: {$round:["$avgAge"]}
        }
    },

    {$sort:{ "mediaEdad": 1 }}

])

print(resultado)

Ejeución a traves de la terminal de comandos:

PS D:\Usuarios\Aggregations> mongosh --quiet .\ejemploAggregation.js

#Resultado:
[
  { metodo: 'Online', mediaEdad: 43 },
  { metodo: 'Phone', mediaEdad: 44 },
  { metodo: 'In store', mediaEdad: 45 }
]

Waldir Zapata Garcia

hace un año

Si quieres trabajar localmente estas consultas podrás importar las colecciones con el comando:

PS D:\Usuarios\data> mongoimport --db sample_airbnb --collection accounts --file accounts.json --jsonArray

2023-09-19T01:02:22.831-0500    connected to: mongodb://localhost/
2023-09-19T01:02:23.084-0500    1746 document(s) imported successfully. 0 document(s) failed to import.

PS D:\Usuarios\data> mongoimport --db sample_airbnb --collection transactions --file transactions.json --jsonArray

2023-09-19T01:02:54.401-0500    connected to: mongodb://localhost/
2023-09-19T01:02:55.178-0500    1746 document(s) imported successfully. 0 document(s) failed to import.

PS D:\Usuarios\data> mongoimport --db sample_airbnb --collection sales --file sales.json --jsonArray

2023-09-19T01:03:15.653-0500    connected to: mongodb://localhost/
2023-09-19T01:03:16.072-0500    5000 document(s) imported successfully. 0 document(s) failed to import.

PS D:\Usuarios\data> mongoimport --db sample_airbnb --collection customers --file customers.json --jsonArray

2023-09-19T01:04:01.367-0500    connected to: mongodb://localhost/
2023-09-19T01:04:01.589-0500    500 document(s) imported successfully. 0 document(s) failed to import.

![Captura.PNG](https://static.platzi.com/media/user_upload/Captura-ef731751-d902-43e6-b252-b99de345e444.jpg)PS D:\Usuarios\data> mongoimport --db sample_airbnb --collection listingsAndReviews --file listingsAndReview.json --jsonArray
2023-09-19T01:04:49.042-0500    connected to: mongodb://localhost/
2023-09-19T01:04:50.186-0500    5555 document(s) imported successfully. 0 document(s) failed to import.

Waldir Zapata Garcia

hace un año

Query language:

Para el uso de consultas simples

Aggregation Framework*:

Para el uso de querys donde hay que agrupar campos, realizar calculos, transformar en un solo tiempo de ejecución.

Curso de MongoDB: Aggregation Framework

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