Какие продвинутые функции агрегации предлагает MongoDB?

Question

Accepted Answer

Помимо базовых этапов, фреймворк агрегации MongoDB предлагает мощные продвинутые функции — `$facet` (несколько конвейеров одновременно), `$bucket` (группировка по диапазонам), оконные функции (`$setWindowFields`), `$graphLookup` (рекурсивные/графовые запросы) и многое другое — для сложной аналитики и обработки данных.

## $facet — несколько конвейеров в одном запросе

```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` вычисляет несколько агрегаций за один проход — идеален для дашбордов и фасетного поиска (например, счётчики фильтров + результаты + статистика вместе).

## $bucket / $bucketAuto — группировка по диапазонам

```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 } }
  }}
]);
```

## Оконные функции ($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` предоставляет возможности оконных функций (накопительные суммы, скользящие средние, ранжирование) — эквивалент оконных функций SQL в MongoDB.

## $graphLookup — рекурсивный обход графов

```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` рекурсивно проходит по отношениям — для иерархий и графоподобных данных (аналогично рекурсивным CTE в SQL).

## Почему это важно

Понимание продвинутых функций агрегации MongoDB — это ценные знания уровня senior для **сложного анализа и обработки данных**, дополняющие базовый конвейер агрегации.

Хотя базовые этапы справляются с обычной аналитикой, продвинутые функции обеспечивают мощные возможности, которые действительно полезны: **`$facet`** (запуск нескольких агрегаций за один проход — идеален для дашбордов и фасетного поиска, где вам нужны счётчики фильтров, результаты и статистика вместе эффективно, частая практическая потребность), **`$bucket`/`$bucketAuto`** (группировка по диапазонам/гистограммы — полезна для распределений и аналитики), **оконные функции (`$setWindowFields`)** (накопительные суммы, скользящие средние, ранжирование — эквивалент оконных функций SQL в MongoDB, позволяющий временные ряды и сравнительную аналитику, которую простая группировка не может обеспечить), и **`$graphLookup`** (рекурсивный обход иерархических/графовых отношений — как организационные структуры или деревья категорий, аналогично рекурсивным CTE в SQL).

Эти функции позволяют MongoDB обрабатывать сложные аналитические и вычислительные требования, которые иначе потребовали бы выгрузки данных в код приложения или отдельную аналитическую систему.

Понимание этих функций отражает продвинутое владение MongoDB и позволяет использовать фреймворк агрегации для сложных потребностей (дашборды, фасетный поиск, аналитика временных рядов, иерархические данные) прямо в базе данных.

Поскольку сложная аналитика и обработка данных — ценные применения MongoDB, и поскольку продвинутые функции агрегации ($facet, $bucket, оконные функции, $graphLookup) предоставляют мощные, эффективные способы обработки сложных требований (фасетные дашборды, распределения, текущие вычисления, обход графов), понимание продвинутой агрегации — это ценные знания уровня senior, которые поднимают использование MongoDB с базовых запросов на мощную встроенную аналитику, отличительную черту продвинутого мастерства MongoDB и важную тему для приложений с интенсивной обработкой данных, требующих сложного анализа прямо в MongoDB.