aggregation pipeline क्या है?

Question

Accepted Answer

**aggregation pipeline** MongoDB का **data processing और analysis** के लिए शक्तिशाली framework है — यह documents को **stages** के एक अनुक्रम से गुजारता है, प्रत्येक डेटा को रूपांतरित करता है (filtering, grouping, computing)। यह SQL के GROUP BY और जटिल analytical queries का MongoDB समकक्ष है, लेकिन अधिक flexible।

## pipeline अवधारणा: stages डेटा को रूपांतरित करते हैं

```js
db.orders.aggregate([
  { $match: { status: "completed" } },          // 1. FILTER (like WHERE)
  { $group: {                                    // 2. GROUP and aggregate
      _id: "$customerId",                         //    group by customerId
      total: { $sum: "$amount" },                 //    sum amounts per customer
      count: { $sum: 1 }                          //    count orders
  }},
  { $sort: { total: -1 } },                       // 3. SORT by total
  { $limit: 10 }                                  // 4. top 10
]);
// documents flow through each stage; each stage's output feeds the next
```

Documents stages के माध्यम से क्रम में प्रवाहित होते हैं — प्रत्येक stage उन्हें रूपांतरित करता है और results को अगले को पास करता है। यह pipeline प्रति-customer totals की गणना करता है, sorted, top 10 — एक SQL GROUP BY query की तरह।

## सामान्य pipeline stages

```text
$match    → filter documents (like WHERE) — put EARLY to reduce data
$group    → group by a key and aggregate ($sum, $avg, $max, $min, $push, etc.)
$sort     → order documents
$project  → reshape documents (include/exclude/compute fields)
$limit / $skip → pagination
$unwind   → deconstruct an array field into multiple documents (one per element)
$lookup   → JOIN with another collection
$addFields → add computed fields
$count    → count documents
```

## $lookup — collections को join करना

```js
// $lookup performs a left-outer JOIN to another collection
db.orders.aggregate([
  { $lookup: {
      from: "customers",
      localField: "customerId",
      foreignField: "_id",
      as: "customer"           // joined customer data added as an array field
  }}
]);
```

`$lookup` joins को सक्षम करता है (जिन्हें MongoDB अन्यथा embedding के माध्यम से टालता है) — उपयोगी जब आपको collections को संयोजित करने की आवश्यकता हो।

## $unwind — arrays का विस्तार

```js
// turn one document with an array into multiple documents (one per array element)
db.posts.aggregate([
  { $unwind: "$tags" },                           // one doc per tag
  { $group: { _id: "$tags", count: { $sum: 1 } } } // count posts per tag
]);
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

aggregation pipeline MongoDB की सबसे शक्तिशाली और महत्वपूर्ण विशेषताओं में से एक है — यह **data analysis, reporting, और जटिल transformations** के लिए प्राथमिक उपकरण है, इसलिए इसे समझना बुनियादी queries से परे गंभीर MongoDB कार्य के लिए आवश्यक है।

pipeline का **stage-आधारित model** (documents क्रमिक transformation stages के माध्यम से प्रवाहित होते हैं, प्रत्येक filtering, grouping, reshaping, या computing) वैचारिक रूप से सुरुचिपूर्ण है और परिष्कृत data processing को सक्षम करता है जो सरल `find` queries नहीं कर सकतीं — यह SQL के GROUP BY और analytical queries का MongoDB समकक्ष है, लेकिन अधिक flexible और composable।

सामान्य stages को समझना — **`$match`** (filtering, आदर्श रूप से डेटा कम करने के लिए जल्दी), **`$group`** (`$sum`, `$avg`, आदि के साथ grouping और aggregating — analytics का मूल), **`$sort`/`$limit`** (ordering और pagination), **`$project`** (documents को reshape करना), **`$unwind`** (arrays को documents में विस्तारित करना — array data का विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण, MongoDB में सामान्य), और **`$lookup`** (collections को join करना — उन joins को सक्षम करना जिन्हें MongoDB अन्यथा टालता है) — वास्तविक data processing के लिए toolkit को कवर करता है।

pipeline reporting, analytics, data transformation, और जटिल queries (aggregations, joins, array processing) को संभालता है जो applications में सामान्य आवश्यकताएँ हैं।

चूँकि data analysis और जटिल querying किसी भी database के महत्वपूर्ण उपयोग हैं, और चूँकि aggregation pipeline उनके लिए MongoDB का शक्तिशाली, flexible mechanism है (बुनियादी CRUD से कहीं आगे जाते हुए), aggregation pipeline को समझना — stage model और प्रमुख stages ($match, $group, $sort, $project, $unwind, $lookup) — analytics, reporting, और जटिल data transformation के लिए आवश्यक, बार-बार लागू किया जाने वाला MongoDB ज्ञान है, उन्नत MongoDB कौशल की एक पहचान और database से वास्तविक analytical मूल्य प्राप्त करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण MongoDB विषयों में से एक।