MongoDB Aggregation ve Grouping İle Filtreleme ve Sıralama

Adı : MongoDB Aggregation ve Grouping İle Filtreleme ve Sıralama

MongoDB, popüler bir NoSQL veritabanı sistemi olarak bilinir ve çeşitli veri işleme operasyonlarını destekler. Aggregation ve grouping, MongoDB'de veri filtreleme ve sıralama işlemleri için kullanılan güçlü araçlardır. Bu yazıda, MongoDB aggregation ve grouping konusu detaylı olarak ele alınacak ve örnekler verilecektir.

Aggregation ve grouping, MongoDB'nin çok çeşitli veri işleme ve analiz operasyonlarını desteklemesini sağlar. Bu operasyonlar, bir MongoDB koleksiyonundaki verileri işlemek ve sonuçları filtrelemek, sıralamak veya gruplandırmak için kullanılabilir. Ana amaç, büyük veri kümesinde işlemler yaparak verileri daha anlamlı ve kullanışlı hale getirmektir.

Aggregation işlemleri, MongoDB'de birden fazla veri uyumlu dokümanlarında birleştirme, filtreleme, sıralama ve gruplandırmayı içerir. Bir aggregation işlemi, birkaç adımdan oluşan bir boru hattı şeklinde düşünülebilir. Bu aşamalar, veri kümesini dönüştürmek ve sonuçlarını almak için çeşitli işlemleri yürütmek üzere bir araya getirilir.

Grouping, belirli bir anahtar alanına göre koleksiyondaki verileri gruplamak anlamına gelir. Aggregation pipeline'ı ile birlikte kullanıldığında, büyük veri kümesi üzerinde çeşitli operasyonları gerçekleştirebilirsiniz. Bu operasyonlar, gruplama, filtreleme, sıralama, toplama, birleştirme vb. gibi işlemleri içerebilir.

Aşağıda, MongoDB aggregation ve grouping işlemlerinin nasıl kullanılacağına dair bazı örnekler verilmiştir:

1. Örnek: Koleksiyonunda bulunan kitapların yazar isimlerine göre gruplandırılması

```python
db.books.aggregate([
{
$group : {
_id : \"$author\",
count: { $sum: 1 }
}
}
])
```

Yukarıdaki örnek, \"books\" koleksiyonunda bulunan kitapların yazar isimlerine göre gruplandırılır ve her yazar için kitap sayısını hesaplar.

2. Örnek: Koleksiyondaki kitapları yayın tarihine göre filtreleme ve sıralama

```python
db.books.aggregate([
{ $match : { published_date : { $gte : ISODate(\"2010-01-01\") } }