aggregation mongodb
MongoDB में एकत्रीकरण का अवलोकन:
MongoDB में प्रमाणीकरण इसमें हमारे पिछले ट्यूटोरियल में विस्तार से बताया गया था विस्तृत MongoDB प्रशिक्षण श्रृंखला ।
इस ट्यूटोरियल में, हम MongoDB में एकत्रीकरण के बारे में जानेंगे।
सरल शब्दों में, एकत्रीकरण का अर्थ है सूचना के विभिन्न संसाधनों को संयोजित करना और सबसे प्रामाणिक रिकॉर्ड प्रदान करना। MongoDB में, यह एक अलग संग्रह से जानकारी को मान्य करने की प्रक्रिया है और बदले में एक एकल रिकॉर्ड प्रदान करता है।
केवल मान्य जानकारी निकालने के लिए एकत्र किए गए डेटा पर विभिन्न ऑपरेशन किए जाते हैं।
MongoDB में, नीचे दिखाए अनुसार एकत्रीकरण के तीन प्रकार उपलब्ध हैं:
- एकत्रीकरण पाइपलाइन
- मानचित्र छोटा करना
- एकल उद्देश्य एकत्रीकरण
आप क्या सीखेंगे:
एकत्रीकरण पाइपलाइन
MongoDB में एकत्रीकरण फ्रेमवर्क को डाटा प्रोसेसिंग पाइपलाइनों की अवधारणा पर विकसित किया गया है। इस पाइपलाइन में, विभिन्न कार्यों का एक सेट एक दस्तावेज पर लगाया जाता है जिसे अंतिम परिणाम को एकत्र करने के लिए पाइपलाइन में दर्ज किया जाता है।
मूल रूप से, पाइपलाइन के भीतर किसी भी दस्तावेज पर दो ऑपरेशन किए जाते हैं। सबसे पहले, रिकॉर्ड्स को उसी तरह फ़िल्टर किया जाता है जैसे कैसे क्वेरीज़ का प्रदर्शन किया जाता है और दूसरे चरण में, दस्तावेज़ का परिवर्तन आउटपुट के उद्देश्य के लिए इसके प्रकार को बदलने के लिए होता है।
दूसरी ओर, पाइपलाइन ऑपरेशन का उपयोग दस्तावेज़ के सॉर्टिंग, ग्रुपिंग, विलय और एकत्रीकरण और सरणियों के एकत्रीकरण के लिए भी किया जाता है। किसी तरह से पाइपलाइनों का उपयोग सामग्री को संक्षेप में प्रस्तुत करने या रिकॉर्ड के औसत और संक्षेपण की गणना करने के लिए भी किया जा सकता है।
कोड
devops इंजीनियर साक्षात्कार सवाल और जवाब
db.orders.aggregate(({$match:{status:'A'}},{$group:{_id:'$cust_id', total:{$sum:'$amount'}}}))चित्र 1: मानगो शैल में
चित्र 2: रोबो 3 टी में
चित्र तीन
मानचित्र छोटा करना
MongoDB एकत्रीकरण उद्देश्यों के लिए मैप रिड्यूस सुविधा भी प्रदान करता है। आम तौर पर, मैप रिड्यूस के दो चरण होते हैं। पहले चरण में, प्रत्येक दस्तावेज़ को संसाधित किया जाता है और अगले चरण के लिए एक अद्वितीय रिकॉर्ड पारित करने के लिए दस्तावेज़ के सामान्य और निरर्थक भाग का उत्सर्जन करता है।
दूसरे चरण में, सभी अनूठे भाग एक साथ मिल जाते हैं और एकल परिणाम उत्पन्न करने के लिए एकत्र होते हैं। मैप रिड्यूस छँटाई, फ़िल्टरिंग और दस्तावेज़ संशोधन भी प्रदान करता है।
कोड
db.orders.mapReduce(function(){emit(this.cust_id,this.amount);}, function(key,values){return Array.sum(values)},{query:{status:'A'},out: 'order_totals'}).find()चित्र 4: मानगो शैल में
चित्र 5: रोबो 3 टी में
चित्र 6
एमपी 3 के लिए यूट्यूब वीडियो परिवर्तित करने के लिए क्षुधा
एकल उद्देश्य एकत्रीकरण
एकल उद्देश्य एकत्रीकरण में, परिणाम की गणना करने के लिए केवल एक फिल्टर लगाया जाता है। सरल शब्दों में, यदि हमें एक फिल्टर के आधार पर एक संपूर्ण संग्रह एकत्र करना है, तो हमें एकल-उद्देश्य एकत्रीकरण कार्यों का उपयोग करना होगा।
MongoDB में हमारे पास एक निस्पंदन के लिए तीन प्रकार के एकत्रीकरण संचालन हैं:
- db.collection.estimatedDocumentCount ()
- db.collection.count ()
- db.collection.distinct ()
उपरोक्त सभी कार्यों का उपयोग एकल उद्देश्य एकत्रीकरण के लिए किया जाता है। ये ऑपरेशन एकत्रीकरण की सामान्य प्रक्रियाओं पर एक सरल अभिगम नियंत्रण प्रदान करते हैं। ये ऑपरेशन केवल एकत्रीकरण पाइपलाइन और मैप रिड्यूस की तरह व्यापक निस्पंदन और छंटाई प्रदान नहीं करेंगे।
कोड
db.orders.distinct('cust_id')चित्र 7: मानगो शैल में
चित्र 8: रोबो 3 टी में
चित्र 9
निष्कर्ष
एकत्रीकरण औसत परिणाम प्रदान करने के लिए जानकारी एकत्र करने की प्रक्रिया है। इसका उपयोग विश्लेषणात्मक उद्देश्यों में भी किया जाता है। इस ट्यूटोरियल में, हमने सूचनाओं को संसाधित करने के लिए तीन प्रकार के एकत्रीकरण के बारे में सीखा है जो MongoDB में उपलब्ध हैं।
MongoDB हमें मानचित्र कम करने की विधि भी प्रदान करता है, जिसका उपयोग विशाल जानकारी को एकत्र करने के लिए किया जाता है। मैप रिड्यूस का इस्तेमाल ज्यादातर बड़े डेटा के लिए किया जाता है। इन सभी एकत्रीकरण के तरीकों का उपयोग रिकॉर्ड की स्थिति और परिणामी मूल्यों के आधार पर किया जाता है।
हमारे आगामी ट्यूटोरियल में, हम MongoDB में प्रोजेक्शन के बारे में विस्तार से जानेंगे।
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