Mongodb üzerinde geliştirme yapmak isteyenler için türkçe dökümantasyon.

Önemli Notlar

• Şu anlık sadece aggregation ile ilgili notlar barındırmaktadır.
• Bazı yerler yakın zamanda çevrilecektir.
• Buradaki notlar 0'dan hiçbir şey anlatmamaktadır. Ders notu gibi bir dökümantasyon çıkartmaya çalıştım. Mongodb ve aggregation kullanmayan herhangi bir kimse notları okuyarak pek bir şey kazanamayabilir.

• Aggregation

  • Aggregation Niçin Yapılır?
  • Aggregation Stageler
  • Stage Nedir?
  • $match
  • $project
  • $addFields
  • $group
  • $lookup
  • $unwind
  • $sort
  • $limit
  • $count
  • $merge
  • $out
  • $skip
  • $replaceRoot
  • Aggregation Örnekleri
    • Kurulum
    • Company Database
  • Aggregation Best Practices
  • Aggregation Yazarken Yapılacak Adımlar
  • Aggregation SQL ile Benzerlikleri
  • Yardımcı Kaynaklar
  • Teşekkür

• Real-time analytics
• Report generation with roll-ups, sums & averages
• Real-time dashboards
• Redacting data to present via views
• Joining data together from different collections on the "server-side"
• Data science, including data discovery and data wrangling
• Mass data analysis at scale (a la "big data")
• Real-time queries where deeper "server-side" data post-processing is required than provided by the MongoDB Query Language (MQL)
• Copying and transforming subsets of data from one collection to another
• Navigating relationships between records, looking for patterns
• Data masking to obfuscate sensitive data
• Performing the Transform (T) part of an Extract-Load-Transform (ELT) workload
• Data quality reporting and cleansing
• Updating a materialised view with the results of the most recent source data changes
• Representing data ready to be exposed via SQL/ODBC/JDBC (using MongoDB's BI Connector)
• Supporting machine learning frameworks for efficient data analysis (e.g. via MongoDB's Spark Connector)
• ...and many more

Bütün Stageler dökümantasyon: https://docs.mongodb.com/manual/meta/aggregation-quick-reference/

$match filtreleme yapar. sqldeki where sorgusuna denktir. (Filter)

$project spesific olarak istediğimiz fieldları getirmeye yarar. (Projection)

$addFields sorgudan dönen sonuç dökümanına yeni fieldlar eklemeye veya var olanı değiştirmeye yarar.

$group SQL sorgusunda GROUP BY işlevinin yapıldığı stage'dir.

$lookup (join)

$unwind

$sort belirlenen field veya fieldlarda sıralama işlemi yapar.

$limit result'taki max document sayısını belirler.

$count adı üstünde gösterilen dökümanları sayar.,

$merge Writes the results of the aggregation pipeline to a specified collection. The $merge operator must be the last stage in the pipeline. Mongo 4.2

$out merge işleminin daha basit halidir Mongo 2.6 sürümünden sonra kullanılabilir.

$skip belirtilen miktar kadar resulttaki document'ı atlar

$replaceRoot resultı specify edilen şekilde değiştirir. Burada önemli olan kısım veritabanı dökümanını değil aggregation ile dönen dökümanı değiştirdiğidir.

$match filtreleme yapar. sqldeki where sorgusuna denktir.

{$match: {<query>}}

! query find sorgusu ile eşdeğerdir.

<query>

basit bir field için <query>:

• $eq

  • field o değere eş mi buna bakar.

  • { "$match": { "name": "ahmet" } }

• $lt $gt $lte $gte

  • büyüktür küçüktür karşılaştırması yapmak için.
  • örn-1:

    { "$match": { "qty": { "$gt": 5 } } }

  • örn-2:

    { $match: { birth: { $gt: new Date('1940-01-01'), $lt: new Date('1960-01-01') } }

• $in ve $all

  • string veya number içerisinde var mı diye kontrol eder
  • array içerisinde yazılır ve belirtilen stringlerden herhangi biri var mı diye kontrol edilir.
  • örn:

    { "$match": { "name": { "$in": ["ahmet", "mehmet"] } } }

  • $in'e benzer bir başka kullanım da $all'dur. In'de içerisinde bunlardan herhangi biri var mı diye bakarız. All da ise bunların tamamı var mı diye bakarız yoksa kabul etmeyiz.
  • ! Bir nevi; in => or dur, all => and dir.
  • Ayrıca string filtrelemede örneğin in kullanırken içerisinde a barındıran isimleri getir diye mesela regex kullanabiliriz.

birden çok field için <query>:

• örn:

  { "$match": { "qty": { "$gt": 5 }, "name": "ahmet" } }

  böyle bir kullanım mevcuttur.

nested field(object içinde field , embedded document) için <query>:

• iki kullanım mevcuttur:

  // Örnek 1
  { $match: { "address.city" : "bitlis" }}
  // Örnek 2
  { $match: { "address" : { "city": "bitlis" }}}

Array içinde field için <query>:

• iki kullanım mevcuttur:

  // Örnek 1
  { $match: {"credit_cards" : { "number": "2333-2333-2333-2333" }}}
  // Örnek 2
  { $match: {"credit_cards.number": "2333-2333-2333-2333" }}

• Array içinde böyle bir field var mı kontrolü

  { "$match": { "contribs": "UNIX" } } // Contribs arrayinde UNIX field'ı var mı?

• Array içinde bu fieldlardan herhangi biri var mı kontrolü

  {$match { contribs: { $in: [ "ALGOL", "Lisp" ]} }}

• Array içinde bu fieldların tamamı var mı kontrolü

  {$match { contribs: { $all: [ "ALGOL", "Lisp" ] } }}

• Array in size'ının (kaç elemanlı olduğunun) kontrolü

  {$match { contribs: { $size: 4 } }}

• Array içindeki objelerin elemanlarını AND operatörü ile filtreleme($elemMatch)

  {$match { awards: { $elemMatch: { award: "Turing Award", year: { $gt: 1980 } } } }}

Match için dökümantasyonlar:

• https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.collection.find/ (Kapsamlı için)
• https://www.tutorialspoint.com/mongodb/mongodb_query_document.htm (Bast için)
• https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/match/#mongodb-pipeline-pipe.-match

spesific olarak istediğimiz fieldları getirmeye yarar.

{ $project: { "<field1>": 0, "<field2>": 0, ... } } // Return all but the specified fields

Örnek:

{$project:{ \_id: 0, 'name.last': 1, contribs: { $slice: 2 } } }
// Contribs arrayinden ilk 2 fieldı ve name embedded dökümanından (obje içi obje nested document yani) last field'ını döner.

! concating (Eklenecek.)

Sorgudan dönen sonuç dökümanına yeni fieldlar eklemeye veya var olanı değiştirmeye yarar.

Burada çok iyi anlatılmış: https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/addFields/#mongodb-pipeline-pipe.-addFields

SQL sorgusunda GROUP BY işlevinin yapıldığı stage'dir. Syntax

{
  $group:
  {
  \_id: <expression>, // Group By Expression
  <field1>: { <accumulator1> : <expression1> },
  ...
  }
}

accumulatorler ve daha fazlası için: https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/group/

kısaca sql deki natural join e tekabül etmektedir başka bir documentteki field'ı eşleştirmeye yarar.

{
  $lookup: {
    from: <collection to join>,
    localField: <field from the input documents>,
    foreignField: <field from the documents of the "from" collection>,
    let: { <var_1>: <expression>, …, <var_n>: <expression> },
    pipeline: [ <pipeline to execute on the joined collection> ], // Cannot include $out or $merge
    as: <output array field>
  }
}

• Örnek:

  db.orders.aggregate([
    {
      $lookup: {
        from: "items",
        localField: "item", // field in the orders collection
        foreignField: "item", // field in the items collection
        as: "fromItems",
      },
    },
    {
      $replaceRoot: {
        newRoot: {
          $mergeObjects: [{ $arrayElemAt: ["$fromItems", 0] }, "$$ROOT"],
        },
      },
    },
    { $project: { fromItems: 0 } },
  ]);

$lookup array içinde kullanımı

• Örnek:

  • Classes'da şöyle bir döküman yapısı olsun.

  { \_id: 1, title: "Reading is ...", enrollmentlist: [ "giraffe2", "pandabear", "artie" ], days: ["M", "W", "F"] }

  • Aynı şekilde direkt aradığımız fieldı belirler yazarız.

  db.classes.aggregate([
    {
      $lookup: {
        from: "members",
        localField: "enrollmentlist",
        foreignField: "name",
        as: "enrollee_info",
      },
    },
  ]);

  lookup dökümantasyon: https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/lookup/

Bu kaynağa bakabilirsiniz: https://studio3t.com/knowledge-base/articles/mongodb-aggregation-framework/#mongodb-unwind

belirlenen field veya fieldlarda sıralama işlemi yapar. Kullanım:

{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }

• <sort order> kullanımı:
  • kullanım-1: 1 Ascending artan sıralama
  • kullanım-2: -1 Descending azalan sıralama
  • kullanım-3: { $meta: "textScore" } Sort by the computed textScore metadata in descending order.
    • computed textscore metadata için kaynak: https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sort/#std-label-sort-pipeline-metadata
• Örnek:

{
  $sort: {
    borough: 1;
  }
}

result'taki max document sayısını belirler.

! limit mutlaka sorttan sonra gelmelidir. sıralandıktan sonra limiti gerçekleştirmelidir. Yoksa sıralanılmamış verinin ilk 20 elemanını sıralardı çok saçma olur. Kullanım:

{ $limit: <positive 64-bit integer> }

• Örnek:

  {
    $limit: 20;
  }

  ! Burada önemli olan husus; aggregation da result, bir arraydir ve o array içerisinde o arrayin 20 elemanlı olması gerektiğini söylediğimizdir. Yanlış bir anlaşılma olmasın.

adı üstünde gösterilen dökümanları sayar.

• ! The $count stage is equivalent to the following $group + $project sequence:

  db.collection.aggregate( [
  { $group: { \_id: null, myCount: { $sum: 1 } } },
  { $project: { \_id: 0 } } ] )

resultı specify edilen şekilde değiştirir.

! Burada önemli olan kısım veritabanı dökümanını değil aggregation ile dönen dökümanı değiştirdiğidir.

• Company Database (Kolay)
• Analytics Database
• School Database(Unfinished)

! Bu repostory'de; mongodb'ye node.js(Mongoose Framework) ile bağlantı sağlanmıştır. Bütün işlemler çok benzerdir isterseniz kodlara erişip kendiniz mongo işlemlerini düzenleyip mongodb bash aracılığıyla da kullanabilirsiniz.

! Bu kurulum için mongodb bağlantısı, npm ve node.js'e ihtiyacınız vardır.

Clone repository

$ git clone /~https://github.com/femresirvan/MongoDB-Dokumantasyon.git
$ cd MongoDB-Dokumantasyon

Npm paketleri kurulumu

$ npm i

➥ ~./app.js

mongoose.connect("mongodb://localhost:27017/samples");
// Bu alanı kendi mongodb conn stringiniz ile değiştirin.

• Her stage arasını boşluk bırakarak yazın ve stagelerin başına comment "//" kullanın çünkü stage'lerin karışması muhtemeldir.
• Her stage ayrı bir aggregate kullanılarak yazılabilir dolayısıyla debugging için o stage'i boş bir aggregation'da çalıştırabiliriz.

Mongodb Aggregation Docs

Tamamlanacak.