Kas yra agregavimo konvejeris?

Question

Accepted Answer

**Agregavimo konvejeris** yra MongoDB galingasis duomenų apdorojimo ir analizės sistema — jis perduoda dokumentus per **etapų** seką, kurioje kiekvienas etapas transformuoja duomenis (filtruoja, grupavimu, skaičiuoja). Tai MongoDB ekvivalentas SQL GROUP BY ir sudėtingoms analitinėms užklausoms, tačiau lankstesnis.

## Konvejerio koncepcija: etapai transformuoja duomenis

```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
```

Dokumentai praeina per etapus iš eilės — kiekvienas etapas juos transformuoja ir perduoda rezultatus tolesniam. Šis konvejeris skaičiuoja bendras pasiūlymo sumas, surūšiuotas, top 10 — panašiai kaip SQL GROUP BY užklausa.

## Bendri konvejerio etapai

```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 — kolekcijų sujungimas

```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` leidžia sujungimus (kurie MongoDB kitaip vengia per įterpimą) — naudinga, kai reikia sujungti kolekcijas.

## $unwind — masyvų plėtimas

```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
]);
```

## Kodėl tai svarbu

Aegravimo konvejeris yra vienas iš MongoDB galingiausių ir svarbiausių bruožų — tai pirminis įrankis **duomenų analizei, ataskaitoms ir sudėtingoms transformacijoms**, todėl jo supratimas yra esencialus norintiems rimtai dirbti su MongoDB, ne tik basinėmis užklausomis.

Konvejerio **etapais pagrįstas modelis** (dokumentai tekantys per nuoseklius transformacijos etapus, kurių kiekvienas filtruoja, grupavimu, persitvarksto arba skaičiuoja) yra konceptualiai elegantiškas ir leidžia sofistikuotą duomenų apdorojimą, kurio paprastos `find` užklausos negali — tai MongoDB ekvivalentas SQL GROUP BY ir analitinėms užklausoms, tačiau lankstesnis ir sudėtingesnis.

Supratimas apie bendrus etapus — **`$match`** (filtravimas, idealiai ankstyvojoje stadijoje duomenų sumažinimui), **`$group`** (grupavimas ir agregavimas su `$sum`, `$avg` ir kt. — analitikos širdis), **`$sort`/`$limit`** (rūšiavimas ir puslapavimas), **`$project`** (dokumentų persitvarkymas), **`$unwind`** (masyvų išplėtimas į dokumentus — svarbu masyvų duomenims analizuoti, dažna MongoDB) ir **`$lookup`** (kolekcijų sujungimas — leidžiant sujungimus, kurie MongoDB kitaip vengia) — apima įrankių rinkinį realiam duomenų apdorojimui.

Konvejeris tvarko ataskaitas, analitinę informaciją, duomenų transformaciją ir sudėtingas užklausas (agregacijas, sujungimus, masyvų apdorojimą), kurie yra bendri taikymuose.

Kadangi duomenų analizė ir sudėtingos užklausos yra svarbūs bet kurios duomenų bazės naudojimo atvejai, ir kadangi agregavimo konvejeris yra MongoDB galingasis, lankstus mechanizmas jiems (pranokindamas pagrindinius CRUD), supratimas apie agregavimo konvejerį — etapų modelį ir pagrindinius etapus ($match, $group, $sort, $project, $unwind, $lookup) — yra esencialus, dažnai taikomas MongoDB žinojimas analitikai, ataskaitoms ir sudėtingai duomenų transformacijai, išplėsto MongoDB įgūdžio požymis ir vienas iš svarbiausių MongoDB temų gauti realią analitinę vertę iš duomenų bazės.