Seguimos adelante con nuestro tutorial de MongoDB, en este caso con una nueva entrega sobre Aggregation Framework. En la anterior entrega estuvimos viendo, a través de varios ejemplos, como utilizar los pipelines en Aggregation Framework. En concreto vimos con detalle tres de esos pipelines: $project, $group y $match. Y en esta entrega vamos a ver otros tres.
Nota: Para utilizar el mismo conjunto de datos que he usado en los ejemplos, podéis descargar el archivo con los datos. Podéis importarlo a vuestra base de datos con mongoimport, como se explica en la primera entrada dedicada a las operaciones de consulta. Si todavía no tenéis instalado MongoDBtenéis una pequeña guía aquí.
$sort
En cualquier consulta de agregación que se precie, es probable que nos veamos en la necesidad de ordenar los resultados. Y es aquí dónde entra el pipeline $sort. Su funcionamiento es el siguiente.
db.people.aggregate({
$sort: {
age: 1
}
})
Con esta consulta devolvemos todos los datos ordenados por edad, en orden ascendente. Si quisieramos el orden inverso bastaría con escribir un -1 en lugar de un 1 en la consulta.
db.people.aggregate({
$sort: {
age: -1
}
})
Coo veis el pipeline es sencillo de entender. Pero ¿qué pasa cuándo los tipos son diferentes? Como bien sabréis, MongoDB no tiene un esquema definido, lo que en este caso quiere decir que el campo age puede ser un número, una cadena de caracteres o incluso una fecha. Es más, mientras que en un documento el valor de age puede ser un número, en otro puede ser un string. Y MongoDB seguirá funcionando igual de bien. Cuando tratemos con casos así, solo tenemos que tener en cuenta que unos tipos de datos tienen prioridad sobre otros. En concreto, de menor a mayor prioridad:
- Null
- Valores numéricos (int, log, double)
- Cadenas de caracteres
- Objetos
- Arrays
- Datos binarios
- ObjectID (como el campo _id que MongoDB genera para cada documento)
- Boolean
- Fechas
- Expresiones regulares
Así que cuando ordenemos de forma ascendente por campos que tengan distintos tipos de datos, veremos que primero nos mostrará los valores nulos, luego los números ordenados de menor a mayor, luego las cadenas de caracteres ordenadas de menor a mayor y así sucesivamente.
$limit y $skip
Estos dos pipelines son muy sencillos de utilizar. Con $limit, reduciremos el número de documentos devueltos por la consulta hasta el número que indiquemos. Con $skip lo que haremos será ignorar un número de elementos determinado que no serán devueltos en la consulta. Veamos dos ejemplos.
db.people.aggregate({
$limit: 5
})
db.people.aggregate({
$skip: 2
})
Por supuesto estos pipelines los podemos combinar entre ellos o con otros pipelines. Por ejemplo imaginemos que queremos mostrar la tercera persona con más edad de nuestra base de datos. Podríamos hacer algo así:
db.people.aggregate({
$sort: {
age: -1
}
},
{
$skip: 2
},
{
$limit: 1
})
Como podéis ver, primero ordenamos los resultados por el campo age de forma descentente. Luego ignoramos los dos primeros resultados, y finalmente, de los restantes resultados, cogemos solo el primero de ellos.
$unwind
Este pipeline, aunque también sencillo de utilizar, es muy potente, y nos puede solucionar la vida en más de una consulta difícil. Utilizando $unwind conseguiremos separar los elementos de un array, creando como resultado tantos documentos iguales como elementos tenga el array, pero incluyendo sólo el valor del array. Es una forma de “aplanar” un documento con arrays para luego poder operar sobre esos datos. Primero veamos un ejemplo del resultado que devolvería una consulta Aggregation Framework sin utilizar $unwind.
db.people.aggregate({
$match: {
name: “BlanchardGiles”
}
},
{
$project: {
name: 1,
friends: 1
}
})
Es una consulta que busca una persona cuyo nombre sea “Blanchard Giles” y luego devuelve sus campos namey friends. El resultado sería algo así:
{
“result”: [
{
“_id”: ObjectId(“5259c377dcdf4b98c24ca754”),
“name”: “BlanchardGiles”,
“friends”: [
{
“id”: 0,
“name”: “NobleLogan”
},
{
“id”: 1,
“name”: “LessieFrancis”
},
{
“id”: 2,
“name”: “SusanaBallard”
}
]
}
],
“ok”: 1
}
En la consulta normal, se puede ver que friends es un array con tantos amigos como tenga la persona buscada. Ahora vamos a cambiar la consulta para añaidr $unwind
db.people.aggregate({
$match: {
name: “BlanchardGiles”
}
},
{
$project: {
name: 1,
friends: 1
}
},
{
$unwind: “$friends”
})
En este caso añadimos al final del todo el operador $unwind y le pasamos como parámetro el campo $friends, que es de tipo array. El resultado sería similar a este:
{
“result”: [
{
“_id”: ObjectId(“5259c377dcdf4b98c24ca754”),
“name”: “BlanchardGiles”,
“friends”: {
“id”: 0,
“name”: “NobleLogan”
}
},
{
“_id”: ObjectId(“5259c377dcdf4b98c24ca754”),
“name”: “BlanchardGiles”,
“friends”: {
“id”: 1,
“name”: “LessieFrancis”
}
},
{
“_id”: ObjectId(“5259c377dcdf4b98c24ca754”),
“name”: “BlanchardGiles”,
“friends”: {
“id”: 2,
“name”: “SusanaBallard”
}
}
],
“ok”: 1
}
Podéis ver que se han devuelto tres documentos (tantos como elementos tenía el array) que son exactamente iguales, salvo por el campo friends, que ahora en lugar de ser un array es un subdocumento con un solo elemento.
Poniento todos los pipelines a trabajar juntos
Y ahora veamos un ejemplo con todos los pipelines que hemos visto en esta entrega. También he añadido el pipeline$project, para que quede un resultado más limpio.
db.people.aggregate({
$project: {
friends: 1,
_id: 0
}
},
{
$unwind: “$friends”
},
{
$sort: {
“friends.name”: 1
}
},
{
$skip: 3
},
{
$limit: 5
})
Veamos paso a paso, como MongoDB va recuperando los datos. Primero hacemos un $project para coger solamente el campo friends. Recordad que el campo _id aparece siempre en las consultas, salvo que explícitamente le indiquemos a Aggregation Framework que no lo muestre, que es lo que hemos hecho en este caso. Luego aplicamos el pipeline $unwind, creando por cada persona tantos documentos como elementos tenga el array friends de dicha persona. Después ordenamos los elementos resultantes, por el campo friends.name (usando dot notation). Y para finalizar ignoramos los tres primeros resultados devueltos por la consuulta y devolvemos solo los 5 siguientes. Como resultado obtendremos algo parecido a esto:
{
“result”: [
{
“friends”: {
“id”: 0,
“name”: “AdrianaPerry”
}
},
{
“friends”: {
“id”: 0,
“name”: “AdrienneHerrera”
}
},
{
“friends”: {
“id”: 1,
“name”: “AdrienneHester”
}
},
{
“friends”: {
“id”: 1,
“name”: “AguilarHolden”
}
},
{
“friends”: {
“id”: 2,
“name”: “AguilarMorris”
}
}
],
“ok”: 1
}
Conclusiones
Una vez repasados los pipelines de MongoDB, podemos concluir que son una manera sencilla y potente de realizar consultas de agrupación complejas. Es difícil encontrar algún tipo de informe o dato que no podamos sacar con los pipelines que hemos visto. Sin embargo, aunque hemos utilizado alguno, aun nos queda ralizar un repaso a los operadores que podemos utilizar. Lo veremos en la siguiente entrega.
Recuerda que puedes ver el índice del tutorial y acceder a todos los artículos de la serie desde aquí.
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