Welke geavanceerde aggregatiefuncties biedt MongoDB?

Question

Accepted Answer

Naast basistappen biedt MongoDB's aggregatieframework krachtige geavanceerde functies — `$facet` (meerdere pipelines tegelijk), `$bucket` (groeperen in bereiken), window-functies (`$setWindowFields`), `$graphLookup` (recursieve/graafquery's), en meer — voor geavanceerde analyses en gegevensverwerking.

## $facet — meerdere pipelines in één query

```js
// run MULTIPLE aggregations on the same data in one pass
db.products.aggregate([
  { $facet: {
      byCategory: [{ $group: { _id: "$category", count: { $sum: 1 } } }],
      priceStats: [{ $group: { _id: null, avg: { $avg: "$price" } } }],
      topRated:   [{ $sort: { rating: -1 } }, { $limit: 5 }]
  }}
]);
// → one query returns all three results (great for dashboards/faceted search)
```

`$facet` berekent meerdere aggregaties in één pass — ideaal voor dashboards en gefacetteerde zoekopdrachten (bijv. filteltelling + resultaten + statistieken tegelijk).

## $bucket / $bucketAuto — groeperen in bereiken

```js
// group documents into buckets by ranges (like a histogram)
db.products.aggregate([
  { $bucket: {
      groupBy: "$price",
      boundaries: [0, 50, 100, 500, 1000],   // price ranges
      default: "1000+",
      output: { count: { $sum: 1 } }
  }}
]);
```

## Window-functies ($setWindowFields)

```js
// running totals, moving averages, rankings (like SQL window functions)
db.sales.aggregate([
  { $setWindowFields: {
      partitionBy: "$region",
      sortBy: { date: 1 },
      output: { runningTotal: { $sum: "$amount", window: { documents: ["unbounded", "current"] } } }
  }}
]);
```

`$setWindowFields` biedt window-function-mogelijkheden (totalen onderweg, voortschrijdende gemiddelden, rankings) — MongoDB's equivalent van SQL window-functies.

## $graphLookup — recursieve/graaftraversal

```js
// traverse hierarchical/graph relationships (e.g. an org chart, category tree)
db.employees.aggregate([
  { $graphLookup: {
      from: "employees", startWith: "$reportsTo",
      connectFromField: "reportsTo", connectToField: "_id",
      as: "managementChain"
  }}
]);
```

`$graphLookup` doorkruist relaties recursief — voor hiërarchieën en graafachtige gegevens (vergelijkbaar met recursieve CTE's in SQL).

## Waarom het belangrijk is

Begrip van MongoDB's geavanceerde aggregatiefuncties is waardevol kennis op seniorenniveau voor **geavanceerde data-analyse en -verwerking**, voortbouwend op de basispijplijn voor aggregatie.

Hoewel basistappen voor veel voorkomende analyses voldoende zijn, stellen geavanceerde functies u in staat krachtige mogelijkheden in te schakelen die echt nuttig zijn: **`$facet`** (meerdere aggregaties in één pass uitvoeren — ideaal voor dashboards en gefacetteerde zoekopdrachten, waar u efficiënt filtertelling, resultaten en statistieken samen nodig hebt, een veel voorkomende praktische behoefte), **`$bucket`/`$bucketAuto`** (groeperen in bereiken/histogrammen — nuttig voor distributies en analyses), **window-functies (`$setWindowFields`)** (totalen onderweg, voortschrijdende gemiddelden, rankings — MongoDB's equivalent van SQL window-functies, waardoor tijdreeks- en vergelijkende analyses mogelijk zijn die eenvoudige groepering niet kan), en **`$graphLookup`** (recursieve traversal van hiërarchische/graafrelaties — zoals organogrammen of categoriebomen, vergelijkbaar met recursieve CTE's in SQL).

Deze functies stellen MongoDB in staat om complexe analytische en gegevensverwerkingsvereisten af te handelen die anders applicatiecode of een apart analytics-systeem zouden vereisen.

Begrip hiervan weerspiegelt geavanceerde MongoDB-capaciteit en stelt u in staat de aggregatieframework voor geavanceerde behoeften (dashboards, gefacetteerde zoeken, tijdreeksanalyses, hiërarchische gegevens) direct in de database te gebruiken.

Aangezien complexe analyses en gegevensverwerking waardevolle gebruiksmogelijkheden van MongoDB zijn, en aangezien geavanceerde aggregatiefuncties ($facet, $bucket, window-functies, $graphLookup) krachtige, efficiënte manieren bieden om geavanceerde vereisten af te handelen (gefacetteerde dashboards, distributies, lopende berekeningen, graaftraversal), is begrip van geavanceerde aggregatie waardevol seniorenniveau-kennis dat MongoDB-gebruik verheft van basisquery's naar krachtige in-database-analyses, een kenmerk van geavanceerde MongoDB-vaardigheid en een onderwerp dat relevant is voor data-intensieve toepassingen die geavanceerde analyses direct in MongoDB nodig hebben.