$facet

Las $facet canalizaciones de agregación de fases permiten ejecutar varias agregaciones paralelas dentro de una sola fase de canalización. Resulta útil realizar varios análisis en el mismo conjunto de datos en una sola consulta.

Sintaxis

{
  "$facet": {
    "outputField1": [ { "stage1": {} }, { "stage2": {} } ],
    "outputField2": [ { "stage1": {} }, { "stage2": {} } ]
  }
}

Parámetros

Parámetro	Descripción
outputFieldN	Nombre del campo de salida.
stageN	Fase de agregación que se va a ejecutar.

Examples

Considere este documento de ejemplo de la colección stores.

{
    "_id": "0fcc0bf0-ed18-4ab8-b558-9848e18058f4",
    "name": "First Up Consultants | Beverage Shop - Satterfieldmouth",
    "location": {
        "lat": -89.2384,
        "lon": -46.4012
    },
    "staff": {
        "totalStaff": {
            "fullTime": 8,
            "partTime": 20
        }
    },
    "sales": {
        "totalSales": 75670,
        "salesByCategory": [
            {
                "categoryName": "Wine Accessories",
                "totalSales": 34440
            },
            {
                "categoryName": "Bitters",
                "totalSales": 39496
            },
            {
                "categoryName": "Rum",
                "totalSales": 1734
            }
        ]
    },
    "promotionEvents": [
        {
            "eventName": "Unbeatable Bargain Bash",
            "promotionalDates": {
                "startDate": {
                    "Year": 2024,
                    "Month": 6,
                    "Day": 23
                },
                "endDate": {
                    "Year": 2024,
                    "Month": 7,
                    "Day": 2
                }
            },
            "discounts": [
                {
                    "categoryName": "Whiskey",
                    "discountPercentage": 7
                },
                {
                    "categoryName": "Bitters",
                    "discountPercentage": 15
                },
                {
                    "categoryName": "Brandy",
                    "discountPercentage": 8
                },
                {
                    "categoryName": "Sports Drinks",
                    "discountPercentage": 22
                },
                {
                    "categoryName": "Vodka",
                    "discountPercentage": 19
                }
            ]
        },
        {
            "eventName": "Steal of a Deal Days",
            "promotionalDates": {
                "startDate": {
                    "Year": 2024,
                    "Month": 9,
                    "Day": 21
                },
                "endDate": {
                    "Year": 2024,
                    "Month": 9,
                    "Day": 29
                }
            },
            "discounts": [
                {
                    "categoryName": "Organic Wine",
                    "discountPercentage": 19
                },
                {
                    "categoryName": "White Wine",
                    "discountPercentage": 20
                },
                {
                    "categoryName": "Sparkling Wine",
                    "discountPercentage": 19
                },
                {
                    "categoryName": "Whiskey",
                    "discountPercentage": 17
                },
                {
                    "categoryName": "Vodka",
                    "discountPercentage": 23
                }
            ]
        }
    ]
}

Ejemplo 1: Búsqueda por facetas en ventas y promociones

Para realizar análisis simultáneos de ventas y promociones, para categorías de productos especificadas. La salesAnalysis canalización desenreda , salesByCategoryfiltra por determinadas categorías y las agrupa para sumar totalSales. La canalización de análisis de promoción desenreda los eventos promocionales y sus descuentos, filtra las categorías específicas, como Laptops, Smartphones etc., y las agrupa para calcular el porcentaje de descuento medio. Los documentos de entrada de stores la colección se capturan de la base de datos solo una vez, al principio de esta operación.

db.stores.aggregate([
  {
    $facet: {
      salesAnalysis: [
        { $unwind: "$sales.salesByCategory" },
        { $match: { "sales.salesByCategory.categoryName": { $in: ["Laptops", "Smartphones", "Cameras", "Watches"] } } },
        { $group: { _id: "$sales.salesByCategory.categoryName", totalSales: { $sum: "$sales.salesByCategory.totalSales" } } }
      ],
      promotionAnalysis: [
        { $unwind: "$promotionEvents" },
        { $unwind: "$promotionEvents.discounts" },
        { $match: { "promotionEvents.discounts.categoryName": { $in: ["Laptops", "Smartphones", "Cameras", "Watches"] } } },
        { $group: { _id: "$promotionEvents.discounts.categoryName", avgDiscount: { $avg: "$promotionEvents.discounts.discountPercentage" } } }
      ]
    }
  }
]).pretty()

Esta consulta devuelve el siguiente resultado:

[
  {
    "salesAnalysis": [
      { "_id": "Smartphones", "totalSales": 440815 },
      { "_id": "Laptops", "totalSales": 679453 },
      { "_id": "Cameras", "totalSales": 481171 },
      { "_id": "Watches", "totalSales": 492299 }
    ],
    "promotionAnalysis": [
      { "_id": "Smartphones", "avgDiscount": 14.32 },
      { "_id": "Laptops", "avgDiscount": 14.780645161290323 },
      { "_id": "Cameras", "avgDiscount": 15.512195121951219 },
      { "_id": "Watches", "avgDiscount": 15.174418604651162 }
    ]
  }
]

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