Agregaciones en MongoDB: Filtrar y Ordenar Propiedades en Compass
Clase 5 de 21 • Curso de MongoDB: Aggregation Framework
Contenido del curso
- 5

Agregaciones en MongoDB: Filtrar y Ordenar Propiedades en Compass
06:38 - 6

Uso del Operador Group en MongoDB Aggregation Framework
10:45 - 7

Uso del Operador Project en MongoDB para Formatear Resultados
06:32 - 8

Operadores Count y Average en MongoDB Aggregation Framework
07:15 - 9

Uso de operadores set y project en MongoDB para formateo de datos
13:43
- 10

Desenredado de Arrays con Unwind en MongoDB Aggregation
09:40 - 11

Almacenamiento de Consultas en MongoDB con el Operador Out
09:37 - 12

Coordenadas Georreferenciadas y MongoDB: Manejo con Aggregation Framework
11:17 - 13

Análisis de Precios de Propiedades por Proximidad Geográfica
10:02 - 14

Uniones en MongoDB con el Operador Lookup para Análisis de Datos
13:38
¿Cómo crear una operación de agregación con MongoDB?
Ah, la magia del análisis de datos en tiempo real. Cuando nos enfrentamos a desafíos de grandes cantidades de datos en bases como las de Airbnb, se vuelve crucial colearse en el intricando mundo de las operaciones de agregación, especialmente en plataformas como MongoDB. Vamos a descubrir los encantos de esta herramienta.
¿Qué operador usamos para filtrar datos?
El primer paso en nuestra operativa es el uso del operador match. Este operador es similar a la cláusula WHERE en bases de datos relacionales y nos permite seleccionar un subconjunto específico de registros. En nuestro caso, comenzaremos por enfocarnos únicamente en las propiedades de Airbnb en Estados Unidos. El campo a utilizar para este filtro es address.country_code. El código del filtro sería algo así:
{
"address.country_code": "US"
}
¿Cómo ordenamos los datos por precio?
Una vez que hemos filtrado nuestros datos de interés, el siguiente paso es ordenarlos. El operador sort nos permite hacerlo eficientemente. Como nuestro objetivo es encontrar las propiedades más económicas, ordenaremos sobre el campo price de forma ascendente, utilizando 1 en el criterio de orden:
{
"price": 1
}
¿Cómo limitar la cantidad de resultados?
Finalmente, necesitamos reducir la cantidad de documentos que analizamos a las cinco propiedades más económicas. Aquí entra en juego el operador limit, que restringe el número de documentos devueltos. Esencialmente, queremos solo los cinco primeros registros:
{
"$limit": 5
}
Estas tres etapas de filtrado, ordenamiento y limitación nos ayudan a cumplir con nuestra tarea inicial de encontrar las propiedades más económicas de Airbnb en Estados Unidos. A través de este proceso, optimizamos el uso de recursos al trabajar solo con los datos necesarios desde el inicio.
¿Qué recomendaciones podemos tomar en cuenta?
- Eficiencia: Siempre que sea posible, utiliza el operador
matchal inicio del pipeline. Reducir el subconjunto de datos desde el principio mejora la eficiencia de las operaciones. - Experimenta: Intenta realizar ajustes en estos operadores para obtener diferentes resultados o insights adicionales. La práctica te ayudará a afinar tus habilidades.
- Colabora y comparte: No dudes en probar estos operadores en otros subconjuntos de datos y compartir tus hallazgos.
Ahora que ya tienes los conocimientos básicos para crear tu primer pipeline en MongoDB con operaciones de agregación, te animamos a que continúes explorando y perfeccionando tus técnicas. Continúa con esa curiosidad renovada y sigue avanzando en el dominio de tus habilidades en bases de datos MongoDB.