MongoDB
MongoDB एकत्रीकरण
खोज…
काम और सीखने के लिए उपयोगी क्वेरी उदाहरणों को अलग करें
एकत्रीकरण का उपयोग मूंगो क्वेरी में जटिल डेटा खोज संचालन करने के लिए किया जाता है जो सामान्य रूप से "खोज" क्वेरी में नहीं किया जा सकता है।
कुछ डमी डेटा बनाएं:
db.employees.insert({"name":"Adma","dept":"Admin","languages":["german","french","english","hindi"],"age":30, "totalExp":10});
db.employees.insert({"name":"Anna","dept":"Admin","languages":["english","hindi"],"age":35, "totalExp":11});
db.employees.insert({"name":"Bob","dept":"Facilities","languages":["english","hindi"],"age":36, "totalExp":14});
db.employees.insert({"name":"Cathy","dept":"Facilities","languages":["hindi"],"age":31, "totalExp":4});
db.employees.insert({"name":"Mike","dept":"HR","languages":["english", "hindi", "spanish"],"age":26, "totalExp":3});
db.employees.insert({"name":"Jenny","dept":"HR","languages":["english", "hindi", "spanish"],"age":25, "totalExp":3});
विषय द्वारा उदाहरण:
1. मैच: दस्तावेजों से मेल खाने के लिए उपयोग किया जाता है (एसक्यूएल जहां खंड)
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin", "languages" : [ "german", "french", "english", "hindi" ], "age" : 30, "totalExp" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("54982fc92e9b4b54ec384a0e"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin", "languages" : [ "english", "hindi" ], "age" : 35, "totalExp" : 11 }
2. परियोजना: विशिष्ट क्षेत्र के मूल्य को दर्शाने के लिए प्रयुक्त
जब तक आप अक्षम करने के लिए निर्दिष्ट नहीं करेंगे, प्रोजेक्ट चरण में स्वचालित रूप से _id फ़ील्ड शामिल होगी।
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin" }
{ "_id" : ObjectId("54982fc92e9b4b54ec384a0e"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }
db.employees.aggregate({$project: {'_id':0, 'name': 1}})
Output:
{ "name" : "Adma" }
{ "name" : "Anna" }
{ "name" : "Bob" }
{ "name" : "Cathy" }
{ "name" : "Mike" }
{ "name" : "Jenny" }
3. समूह: $ समूह का उपयोग विशिष्ट दस्तावेजों द्वारा समूह दस्तावेजों के लिए किया जाता है, यहां दस्तावेजों को "विभाग" क्षेत्र के मूल्य द्वारा वर्गीकृत किया जाता है। एक और उपयोगी विशेषता यह है कि आप शून्य से समूह कर सकते हैं, इसका मतलब है कि सभी दस्तावेजों को एक में एकत्रित किया जाएगा।
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept"}}]);
{ "_id" : "HR" }
{ "_id" : "Facilities" }
{ "_id" : "Admin" }
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":null, "totalAge":{$sum:"$age"}}}]);
Output:
{ "_id" : null, "noOfEmployee" : 183 }
4. सम: $ राशि का उपयोग किसी समूह के अंदर मानों को गिनने या योग करने के लिए किया जाता है।
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfDept":{$sum:1}}}]);
Output:
{ "_id" : "HR", "noOfDept" : 2 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfDept" : 2 }
{ "_id" : "Admin", "noOfDept" : 2 }
5. औसत: प्रति समूह विशिष्ट क्षेत्र के मूल्य की औसत की गणना करता है।
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfEmployee":{$sum:1}, "avgExp":{$avg:"$totalExp"}}}]);
Output:
{ "_id" : "HR", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 3 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 9 }
{ "_id" : "Admin", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 10.5 }
6. न्यूनतम: प्रत्येक समूह में एक क्षेत्र का न्यूनतम मूल्य पाता है।
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfEmployee":{$sum:1}, "minExp":{$min:"$totalExp"}}}]);
Output:
{ "_id" : "HR", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 3 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 4 }
{ "_id" : "Admin", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 10 }
7. अधिकतम: प्रत्येक समूह में एक क्षेत्र का अधिकतम मूल्य पाता है।
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfEmployee":{$sum:1}, "maxExp":{$max:"$totalExp"}}}]);
Output:
{ "_id" : "HR", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 3 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 14 }
{ "_id" : "Admin", "noOfEmployee" : 2, "totalExp" : 11 }
8. प्रत्येक समूह के पहले और आखिरी दस्तावेज़ से विशिष्ट फ़ील्ड का मूल्य प्राप्त करना: अच्छी तरह से काम करता है जब डॉक्यूमेंट परिणाम को सॉर्ट किया जाता है।
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$age", "lasts":{$last:"$name"}, "firsts":{$first:"$name"}}}]);
Output:
{ "_id" : 25, "lasts" : "Jenny", "firsts" : "Jenny" }
{ "_id" : 26, "lasts" : "Mike", "firsts" : "Mike" }
{ "_id" : 35, "lasts" : "Cathy", "firsts" : "Anna" }
{ "_id" : 30, "lasts" : "Adma", "firsts" : "Adma" }
9. अधिकतम के साथ Minumum:
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"$dept", "noOfEmployee":{$sum:1}, "maxExp":{$max:"$totalExp"}, "minExp":{$min: "$totalExp"}}}]);
Output:
{ "_id" : "HR", "noOfEmployee" : 2, "maxExp" : 3, "minExp" : 3 }
{ "_id" : "Facilities", "noOfEmployee" : 2, "maxExp" : 14, "minExp" : 4 }
{ "_id" : "Admin", "noOfEmployee" : 2, "maxExp" : 11, "minExp" : 10 }
10. पुश और addToSet: पुश एक फ़ील्ड के मान को जोड़ता है, जिसमें समूह में प्रत्येक दस्तावेज़ को सरणी प्रारूप में डेटा प्रोजेक्ट करने के लिए उपयोग किया जाता है, addToSet पुश करने के लिए simlar है लेकिन यह डुप्लिकेट मानों को छोड़ देता है।
db.employees.aggregate([{$group:{"_id":"dept", "arrPush":{$push:"$age"}, "arrSet": {$addToSet:"$age"}}}]);
Output:
{ "_id" : "dept", "arrPush" : [ 30, 35, 35, 35, 26, 25 ], "arrSet" : [ 25, 26, 35, 30 ] }
11. उल्टा: निर्दिष्ट सरणी प्रकार फ़ील्ड में प्रत्येक मान के लिए कई-इन-मेमोरी दस्तावेज़ बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, फिर हम उन मूल्यों के आधार पर आगे एकत्रीकरण कर सकते हैं।
db.employees.aggregate([{$match:{"name":"Adma"}}, {$unwind:"$languages"}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "HR", "languages" : "german", "age" : 30, "totalExp" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "HR", "languages" : "french", "age" : 30, "totalExp" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "HR", "languages" : "english", "age" : 30, "totalExp" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("54982fac2e9b4b54ec384a0d"), "name" : "Adma", "dept" : "HR", "languages" : "hindi", "age" : 30, "totalExp" : 10 }
12. छँटाई:
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}, {$sort: {name: 1}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin" }
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}, {$sort: {name: -1}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin" }
13. छोड़ें:
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}, {$sort: {name: -1}}, {$skip:1}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin" }
14. सीमा:
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}, {$sort: {name: -1}}, {$limit:1}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }
15. प्रक्षेपण में तुलना ऑपरेटर:
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1, age: {$gt: ["$age", 30]}}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin", "age" : false }
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin", "age" : true }
16. मैच में तुलना ऑपरेटर:
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin", age: {$gt:30}}}, {$project:{"name":1, "dept":1}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin" }
तुलना ऑपरेटरों की सूची: $ cmp, $ eq, $ gt, $ gte, $ lt, $ lte, और $ दूसरी
17. प्रोजेक्शन में बुलियन एग्रीगेशन ओप्टर:
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin"}}, {$project:{"name":1, "dept":1, age: { $and: [ { $gt: [ "$age", 30 ] }, { $lt: [ "$age", 36 ] } ] }}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e553dedf0228d4862ac"), "name" : "Adma", "dept" : "Admin", "age" : false }
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin", "age" : true }
18. बूलियन एग्रीगेशन ऑप्टर मैच में:
db.employees.aggregate([{$match:{dept:"Admin", $and: [{age: { $gt: 30 }}, {age: {$lt: 36 }} ] }}, {$project:{"name":1, "dept":1, age: { $and: [ { $gt: [ "$age", 30 ] }, { $lt: [ "$age", 36 ] } ] }}}]);
Output:
{ "_id" : ObjectId("57ff3e5e3dedf0228d4862ad"), "name" : "Anna", "dept" : "Admin", "age" : true }
बूलियन एकत्रीकरण opertors की सूची: $ और, $ या, और $ नहीं।
पूर्ण वापसी: https://docs.mongodb.com/v3.2/reference/operator/aggregation/
जावा और स्प्रिंग उदाहरण
यह स्प्रिंग डेटा का उपयोग करके MongoDB में कुल क्वेरी बनाने और निष्पादित करने के लिए एक उदाहरण कोड है।
try {
MongoClient mongo = new MongoClient();
DB db = mongo.getDB("so");
DBCollection coll = db.getCollection("employees");
//Equivalent to $match
DBObject matchFields = new BasicDBObject();
matchFields.put("dept", "Admin");
DBObject match = new BasicDBObject("$match", matchFields);
//Equivalent to $project
DBObject projectFields = new BasicDBObject();
projectFields.put("_id", 1);
projectFields.put("name", 1);
projectFields.put("dept", 1);
projectFields.put("totalExp", 1);
projectFields.put("age", 1);
projectFields.put("languages", 1);
DBObject project = new BasicDBObject("$project", projectFields);
//Equivalent to $group
DBObject groupFields = new BasicDBObject("_id", "$dept");
groupFields.put("ageSet", new BasicDBObject("$addToSet", "$age"));
DBObject employeeDocProjection = new BasicDBObject("$addToSet", new BasicDBObject("totalExp", "$totalExp").append("age", "$age").append("languages", "$languages").append("dept", "$dept").append("name", "$name"));
groupFields.put("docs", employeeDocProjection);
DBObject group = new BasicDBObject("$group", groupFields);
//Sort results by age
DBObject sort = new BasicDBObject("$sort", new BasicDBObject("age", 1));
List<DBObject> aggregationList = new ArrayList<>();
aggregationList.add(match);
aggregationList.add(project);
aggregationList.add(group);
aggregationList.add(sort);
AggregationOutput output = coll.aggregate(aggregationList);
for (DBObject result : output.results()) {
BasicDBList employeeList = (BasicDBList) result.get("docs");
BasicDBObject employeeDoc = (BasicDBObject) employeeList.get(0);
String name = employeeDoc.get("name").toString();
System.out.println(name);
}
}catch (Exception ex){
ex.printStackTrace();
}
आउटपुट फॉर्मेट को समझने के लिए JSON फॉर्मेट में "resultSet" मान देखें:
[{
"_id": "Admin",
"ageSet": [35.0, 30.0],
"docs": [{
"totalExp": 11.0,
"age": 35.0,
"languages": ["english", "hindi"],
"dept": "Admin",
"name": "Anna"
}, {
"totalExp": 10.0,
"age": 30.0,
"languages": ["german", "french", "english", "hindi"],
"dept": "Admin",
"name": "Adma"
}]
}]
"ResultSet" में प्रत्येक समूह के लिए एक प्रविष्टि होती है, "ageSet" में उस समूह के प्रत्येक कर्मचारी की आयु की सूची होती है, "_id" में उस फ़ील्ड का मान होता है जिसका उपयोग समूह के लिए किया जा रहा है और "docs" में प्रत्येक कर्मचारी का डेटा शामिल है उस समूह का जिसका उपयोग हमारे अपने कोड और UI में किया जा सकता है।
नमूना डेटा प्राप्त करें
कुछ संग्रह से यादृच्छिक डेटा प्राप्त करने के लिए $sample एकत्रीकरण देखें।
db.emplyees.aggregate({ $sample: { size:1 } })
जहां size का चयन करने के लिए मदों की संख्या के लिए खड़ा है।
बायाँ बाहरी भाग एकत्रीकरण ($ लुकअप) के साथ
let col_1 = db.collection('col_1');
let col_2 = db.collection('col_2');
col_1 .aggregate([
{ $match: { "_id": 1 } },
{
$lookup: {
from: "col_2",
localField: "id",
foreignField: "id",
as: "new_document"
}
}
],function (err, result){
res.send(result);
});
इस फीचर को मोंगोडब वर्जन 3.2 में जारी किया गया था, जो यूजर को एक कलेक्शन के साथ दूसरे कलेक्शन से मेल खाने वाले फीचर्स के साथ जुड़ने का मौका देता है।