MongoDB کون سی جدید aggregation خصوصیات فراہم کرتا ہے؟

Question

Accepted Answer

بنیادی stages سے آگے، MongoDB کی aggregation framework طاقتور جدید خصوصیات فراہم کرتی ہے — `$facet` (ایک ساتھ متعدد pipelines)، `$bucket` (رینجز میں گروپ بندی)، window functions (`$setWindowFields`)، `$graphLookup` (recursive/graph queries)، اور مزید — پیچیدہ analytics اور ڈیٹا کی کارروائی کے لیے۔

## $facet — ایک query میں متعدد 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` ایک ہی pass میں متعدد aggregations کا حساب لگاتا ہے — dashboards اور faceted search کے لیے مثالی (مثلاً filter counts + results + stats ایک ساتھ)۔

## $bucket / $bucketAuto — رینجز میں گروپ بندی

```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 صلاحیتیں فراہم کرتا ہے (چلتے ہوئے totals، moving averages، rankings) — MongoDB کا SQL window functions کے برابر۔

## $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` relationships کو recursively traverse کرتا ہے — hierarchies اور graph جیسے ڈیٹا کے لیے (SQL میں recursive CTEs کی طرح)۔

## یہ کیوں اہم ہے

MongoDB کی جدید aggregation خصوصیات کو سمجھنا **پیچیدہ ڈیٹا کی تجزیہ اور کارروائی** کے لیے قیمتی senior-level علم ہے، جو بنیادی aggregation pipeline پر مبنی ہے۔

جب کہ بنیادی stages عام analytics کو سنبھالتے ہیں، جدید خصوصیات طاقتور صلاحیتیں فراہم کرتی ہیں جو حقیقی طور پر مفید ہیں: **`$facet`** (ایک pass میں متعدد aggregations چلانا — dashboards اور faceted search کے لیے مثالی، جہاں آپ کو filter counts، results، اور statistics کو ایک ساتھ مؤثر طریقے سے چاہیے، ایک عام ضرورت)، **`$bucket`/`$bucketAuto`** (رینجز/histograms میں گروپ بندی — distributions اور analytics کے لیے مفید)، **window functions (`$setWindowFields`)** (چلتے ہوئے totals، moving averages، rankings — SQL window functions کے برابر MongoDB، time-series اور comparative analytics کو فعال کرتے ہوئے جو سادہ grouping نہیں کر سکتا)، اور **`$graphLookup`** (hierarchical/graph relationships کی recursive traversal — جیسے org charts یا category trees، SQL میں recursive CTEs کی طرح)۔

یہ خصوصیات MongoDB کو پیچیدہ analytical اور ڈیٹا-کی-کارروائی کی ضروریات کو سنبھالنے دیتی ہیں جو ورنہ ڈیٹا کو application code میں نکالنے یا الگ analytics system میں بھیجنے کی ضرورت ہوتی۔

ان کو سمجھنا advanced MongoDB صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے اور آپ کو aggregation framework کو پیچیدہ ضروریات کے لیے فائدہ اٹھانے دیتا ہے (dashboards، faceted search، time-series analytics، hierarchical data) براہ راست database میں۔

چونکہ پیچیدہ analytics اور ڈیٹا کی کارروائی MongoDB کے قیمتی استعمال ہیں، اور چونکہ جدید aggregation خصوصیات ($facet، $bucket، window functions، $graphLookup) طاقتور، مؤثر طریقے فراہم کرتی ہیں پیچیدہ ضروریات کو سنبھالنے کے لیے (faceted dashboards، distributions، running calculations، graph traversal)، جدید aggregation کو سمجھنا قیمتی senior-level علم ہے جو MongoDB کے استعمال کو بنیادی queries سے طاقتور in-database analytics تک اٹھاتا ہے، advanced MongoDB skill کی علامت اور ڈیٹا-کثیر applications کے لیے متعلقہ موضوع جس کو MongoDB میں براہ راست پیچیدہ تجزیہ کی ضرورت ہو۔