Consultas Avanzadas con el Aggregation Framework de MongoDB
Clase 8 de 17 • Curso de Base de Datos NoSQL
Contenido del curso
- 3

Creación y Gestión de Bases de Datos NoSQL con MongoDB
04:59 - 4

Conexión y gestión básica de MongoDB con Compass y Atlas
06:26 - 5

Inserción de Documentos en MongoDB: Insert One y Insert Many
10:52 - 6

Eliminación de Documentos en MongoDB: Comandos y Prácticas Seguras
09:16 - 7

Consultas Avanzadas en MongoDB: Uso de Compass y la Terminal
07:55 - 8

Consultas Avanzadas con el Aggregation Framework de MongoDB
04:34 - 9

Uso de Lookup en MongoDB para Relaciones entre Colecciones
09:40 - 10

Reemplazo y Modificación de Documentos en MongoDB
05:46 - 11

Actualización y Reemplazo de Documentos en MongoDB
07:36
- 12

Estructuras de Datos en Grafos para Redes Sociales
07:28 - 13

Creación y Gestión de Bases de Datos de Grafos con Neo4j y Cypher
08:26 - 14

Bases de Datos Documentales: Flexibilidad y Ejemplos Prácticos
03:04 - 15

Bases de Datos Clave-Valor: Simplicidad y Alto Rendimiento
10:24 - 16

Bases de Datos Vectoriales: Conceptos y Aplicaciones Prácticas
03:18
MongoDB ofrece un framework de agregación poderoso y flexible, conocido como aggregation framework, que permite realizar consultas complejas mediante la combinación de diferentes etapas en pipelines.
¿Qué es el aggregation framework?
El aggregation framework de MongoDB permite realizar operaciones avanzadas en los datos utilizando una serie de etapas en una tubería, conocida como pipeline. Cada etapa procesa los datos y los pasa a la siguiente, similar a cómo el agua fluye a través de una tubería con válvulas que se abren y cierran.
¿Cómo se configura una etapa de agregación?
-
Iniciar Aggregation en MongoDB Compass:
- Abre MongoDB Compass y selecciona “Aggregations”.
- Verás un resumen de documentos sin ninguna consulta aplicada.
-
Agregar una etapa Match:
- Selecciona “Match” como la primera etapa para filtrar documentos, similar a la operación
find. - La eficiencia mejora al filtrar grandes cantidades de documentos primero.
- Selecciona “Match” como la primera etapa para filtrar documentos, similar a la operación
-
Ejecutar una consulta Match:
- Copia una query existente y pégala en la etapa de match.
- Los resultados se mostrarán automáticamente a la derecha.
¿Cómo se utilizan otras etapas en el pipeline?
-
Agregar una etapa Project:
- Selecciona “Project” para mostrar solo ciertos campos como
titleyrelease. - La salida de esta etapa se convierte en la entrada de la siguiente.
- Selecciona “Project” para mostrar solo ciertos campos como
-
Insertar una etapa Group:
- Selecciona “Group” para agrupar documentos, similar a
Group Byen SQL. - Por ejemplo, agrupa por año y calcula el promedio de la duración de las películas (
runtime).
- Selecciona “Group” para agrupar documentos, similar a
-
Ordenar los resultados:
- Añade una etapa “Sort” para ordenar los resultados por el campo calculado, como el promedio de duración (
average).
- Añade una etapa “Sort” para ordenar los resultados por el campo calculado, como el promedio de duración (
¿Cómo se manejan las etapas en el pipeline?
- Las etapas se pueden reordenar y modificar según sea necesario.
- Cada cambio en una etapa afecta la entrada de las siguientes etapas.
- Es posible eliminar y añadir nuevas etapas para ajustar el flujo de datos.
¿Cómo exportar y editar el pipeline?
- MongoDB Compass permite exportar el pipeline a diferentes lenguajes de programación.
- Puedes editar el pipeline como texto para modificarlo de manera más sencilla.
¿Qué retos existen al usar el aggregation framework?
- Explorar las diferentes etapas disponibles en el aggregation framework.
- Realizar operaciones como Joins para combinar colecciones, por ejemplo, unir comentarios a películas utilizando el identificador de película en la colección
Comments.