Apa itu aggregation pipeline?

Question

Accepted Answer

**Aggregation pipeline** adalah framework MongoDB yang powerful untuk **pemrosesan dan analisis data** — pipeline ini mengirimkan dokumen melalui urutan **stages**, masing-masing mentransformasi data (filtering, grouping, computing). Ini adalah equivalent MongoDB dari SQL's GROUP BY dan complex analytical queries, tetapi lebih fleksibel.

## The pipeline concept: stages transform data

```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
```

Dokumen mengalir melalui stages secara berurutan — setiap stage mentransformasi dokumen dan mengirimkan hasil ke stage berikutnya. Pipeline ini menghitung total per-customer, sorted, top 10 — seperti query SQL GROUP BY.

## Common 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 — joining collections

```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` mengaktifkan joins (yang MongoDB hindari melalui embedding) — berguna ketika Anda perlu menggabungkan collections.

## $unwind — expand arrays

```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
]);
```

## Mengapa ini penting

Aggregation pipeline adalah salah satu fitur MongoDB yang paling powerful dan penting — ini adalah primary tool untuk **data analysis, reporting, dan complex transformations**, sehingga memahaminya essential untuk pekerjaan MongoDB yang serius beyond basic queries.

**Stage-based model** pipeline (dokumen mengalir melalui sequential transformation stages, masing-masing filtering, grouping, reshaping, atau computing) adalah conceptually elegant dan mengaktifkan sophisticated data processing yang simple `find` queries tidak dapat — ini adalah equivalent MongoDB dari SQL's GROUP BY dan analytical queries, tetapi lebih fleksibel dan composable.

Memahami common stages — **`$match`** (filtering, ideally early untuk mengurangi data), **`$group`** (grouping dan aggregating dengan `$sum`, `$avg`, dll. — core dari analytics), **`$sort`/`$limit`** (ordering dan pagination), **`$project`** (reshaping documents), **`$unwind`** (expanding arrays menjadi documents — important untuk analyzing array data, common di MongoDB), dan **`$lookup`** (joining collections — mengaktifkan joins yang MongoDB hindari) — covers toolkit untuk real data processing.

Pipeline menangani reporting, analytics, data transformation, dan complex queries (aggregations, joins, array processing) yang merupakan common needs dalam applications.

Karena data analysis dan complex querying adalah important uses dari database apapun, dan karena aggregation pipeline adalah powerful, fleksibel mechanism MongoDB untuk ini (going well beyond basic CRUD), memahami aggregation pipeline — stage model dan key stages ($match, $group, $sort, $project, $unwind, $lookup) — adalah essential, frequently-applied MongoDB knowledge untuk analytics, reporting, dan complex data transformation, hallmark dari advanced MongoDB skill dan salah satu paling important MongoDB topics untuk mendapatkan real analytical value dari database.