MongoDB ਕਿਹੜੀਆਂ ਉन্नਤ aggregation ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?

Question

Accepted Answer

ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਟੇਜ ਤੋਂ ਅੱਗੇ, MongoDB ਦੇ aggregation framework ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉन্नਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ — `$facet` (ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ pipelines), `$bucket` (ranges ਵਿਚ ਗ੍ਰੁਪਿੰਗ), window functions (`$setWindowFields`), `$graphLookup` (recursive/graph queries), ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ — sophisticated analytics ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਸੈਸਿੰਗ ਲਈ।

## $facet — ਇੱਕ query ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ pipelines

```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` ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ pass ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ aggregations ਕੰਪਿਊਟ ਕਰਦਾ ਹੈ — dashboards ਅਤੇ faceted search ਲਈ ਆਦਰਸ਼ (ਉਦਾ. filter counts + results + stats ਇਕੱਠੇ)।

## $bucket / $bucketAuto — ranges ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੁਪ ਕਰੋ

```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 functions ($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` window-function ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਫ਼ਰਾਹਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (running totals, moving averages, rankings) — MongoDB ਦਾ SQL window functions ਦੀ ਬਰਾਬਰੀ।

## $graphLookup — recursive/graph traversal

```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` recursively relationships ਨੂੰ traverse ਕਰਦਾ ਹੈ — hierarchies ਅਤੇ graph-ਜਿਹੇ ਡਾਟਾ ਲਈ (SQL ਵਿੱਚ recursive CTEs ਵਾਂਗ)।

## ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰਖਦਾ ਹੈ

MongoDB ਦੀਆਂ ਉन्नਤ aggregation ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ **sophisticated data analysis ਅਤੇ processing** ਲਈ ਮੁੱਲਵਾਨ senior-level ਗਿਆਨ ਹੈ, ਬੁਨਿਆਦੀ aggregation pipeline ਤੋਂ ਅੱਗੇ।
	ic ਬੁਨਿਆਦੀ stages ਆਮ analytics ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਉन्नਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸਮਰਥ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ: **`$facet`** (ਇੱਕ pass ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ aggregations ਚਲਾਉਣਾ — dashboards ਅਤੇ faceted search ਲਈ ਆਦਰਸ਼, ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ filter counts, results, ਅਤੇ statistics ਇਕੱਠੇ efficiently ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਆਮ ਵਾਸਤਵਿਕ ਜ਼ਰੂਰਤ), **`$bucket`/`$bucketAuto`** (ranges/histograms ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੁਪਿੰਗ — distributions ਅਤੇ analytics ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ), **window functions (`$setWindowFields`)** (running totals, moving averages, rankings — MongoDB ਦਾ SQL window functions ਦੀ ਬਰਾਬਰੀ, time-series ਅਤੇ comparative analytics ਸਮਰਥ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਗ੍ਰੁਪਿੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ), ਅਤੇ **`$graphLookup`** (hierarchical/graph relationships ਦਾ recursive traversal — ਜਿਵੇਂ org charts ਜਾਂ category trees, SQL ਵਿੱਚ recursive CTEs ਵਾਂਗ)।

ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ MongoDB ਨੂੰ complex analytical ਅਤੇ data-processing ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ analytics ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚਣੀ ਪਵੇ।

ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ advanced MongoDB ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤਿਬਿੰਬਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ aggregation framework ਨੂੰ sophisticated ਲੋੜਾਂ (dashboards, faceted search, time-series analytics, hierarchical data) ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ leverage ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਕਿਉਂਕਿ complex analytics ਅਤੇ data processing MongoDB ਦੀਆਂ ਮੁੱਲਵਾਨ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ advanced aggregation ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ($facet, $bucket, window functions, $graphLookup) sophisticated ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, efficient ਤਰੀਕੇ ਫ਼ਰਾਹਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (faceted dashboards, distributions, running calculations, graph traversal), advanced aggregation ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ valuable senior-level ਗਿਆਨ ਹੈ ਜੋ MongoDB ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ queries ਤੋਂ powerful in-database analytics ਤੱਕ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, advanced MongoDB skill ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਇੱਕ topic ਜੋ data-intensive ਐਪਲੀਕੇਸਨਾਂ ਲਈ relevant ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ MongoDB ਵਿੱਚ sophisticated analysis ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।