Agrupar dados adjacentes pode ser um desafio em bancos de dados NoSQL como o MongoDB. Diferentemente dos bancos de dados relacionais tradicionais, o MongoDB não oferece uma maneira direta de realizar esse tipo de agrupamento com suas ferramentas de consulta padrão. No entanto, com um pouco de engenhosidade e o uso do Agregação no MongoDB, é possível alcançar o resultado desejado.
Imagine que você tem uma coleção de documentos no MongoDB, onde cada documento representa um estado e sua ordem. O objetivo é agrupar esses documentos de forma que os estados adjacentes iguais fiquem juntos em sublistas. Vamos explorar como fazer isso usando o Aggregation Pipeline e lógica customizada.
Desafio da Agregação no MongoDB de Estados Adjacentes
No MongoDB, a tarefa de agrupar estados adjacentes não é trivial. A linguagem de consulta do MongoDB, por si só, não suporta essa lógica de agrupamento complexa. Para contornar essa limitação, é necessário combinar o Aggregation Pipeline com alguma lógica personalizada. Essa abordagem permite manipular os dados de maneira flexível e obter o resultado esperado.
Para ilustrar, considere a seguinte coleção de dados (nomeada “estados”) em um banco de dados MongoDB:
[
{order: 1, state: 'one'},
{order: 2, state: 'one'},
{order: 3, state: 'one'},
{order: 4, state: 'two'},
{order: 5, state: 'two'},
{order: 6, state: 'one'},
{order: 7, state: 'two'},
{order: 8, state: 'three'},
{order: 9, state: 'three'}
]
O objetivo é agrupar esses estados de forma adjacente, de modo que o resultado final seja:
[
[
{order: 1, state: 'one'},
{order: 2, state: 'one'},
{order: 3, state: 'one'}
],
[
{order: 4, state: 'two'},
{order: 5, state: 'two'}
],
[
{order: 6, state: 'one'}
],
[
{order: 7, state: 'two'}
],
[
{order: 8, state: 'three'},
{order: 9, state: 'three'}
]
]
Implementando a Agregação com Aggregation Pipeline
A solução para este problema reside na utilização do Aggregation Pipeline do MongoDB, que permite transformar os documentos em estágios. Cada estágio realiza uma operação específica, como ordenar, agrupar ou projetar os dados. No caso do agrupamento de estados adjacentes, a complexidade está na necessidade de manter o estado anterior para decidir se o estado atual deve ser agrupado com o anterior ou iniciar um novo grupo.
A seguir, um exemplo de como você pode implementar essa lógica:
db.states.aggregate([
{
$sort: { order: 1 }
},
{
$group: {
_id: null,
documents: { $push: "$$ROOT" }
}
},
{
$project: {
grouped: {
$reduce: {
input: "$documents",
initialValue: {
previousState: null,
groups: []
},
in: {
$let: {
vars: {
currentState: "$$this.state",
lastGroup: { $arrayElemAt: ["$$value.groups", -1] }
},
in: {
$cond: [
{ $eq: ["$$value.previousState", "$$this.state"] },
{
previousState: "$$this.state",
groups: {
$concatArrays: [
{ $slice: ["$$value.groups", { $subtract: [{ $size: "$$value.groups" }, 1] }] },
[
{
$concatArrays: [
"$$lastGroup",
["$$this"]
]
}
]
]
}
},
{
previousState: "$$this.state",
groups: {
$concatArrays: [
"$$value.groups",
[["$$this"]]
]
}
}
]
}
}
}
}
}
}
},
{
$project: {
_id: 0,
grouped: "$grouped.groups"
}
},
{
$unwind: "$grouped"
},
{
$project: {
_id: 0,
documents: "$grouped"
}
},
{
$group: {
_id: null,
result: { $push: "$documents" }
}
},
{
$project: {
_id: 0,
result: 1
}
}
])
Este pipeline executa as seguintes etapas:
- Ordena os documentos pela ordem especificada.
- Agrupa todos os documentos em um único documento, criando um array de documentos.
- Utiliza o operador $reduce para iterar sobre o array de documentos e construir os grupos adjacentes.
- Projeta o resultado para remover campos desnecessários.
- Desconstrói o array de grupos para facilitar a manipulação.
- Agrupa novamente os documentos para formar o resultado final.
O resultado da execução deste pipeline será:
{
result: [
[
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a427'),
order: 1,
state: 'one'
},
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a428'),
order: 2,
state: 'one'
},
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a429'),
order: 3,
state: 'one'
}
],
[
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a42a'),
order: 4,
state: 'two'
},
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a42b'),
order: 5,
state: 'two'
}
],
[
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a42c'),
order: 6,
state: 'one'
}
],
[
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a42d'),
order: 7,
state: 'two'
}
],
[
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a42e'),
order: 8,
state: 'three'
},
{
_id: ObjectId('67c65e846d497a00cd02a42f'),
order: 9,
state: 'three'
}
]
]
}
Alternativa com SPL (Smart Processing Language)
Uma alternativa interessante para realizar essa tarefa é utilizar o SPL (Smart Processing Language). O SPL oferece uma função específica para agrupar registros adjacentes, tornando o código mais conciso e claro. Com SPL, a leitura dos dados, o cálculo e a formatação do resultado podem ser feitos em poucas linhas de código, resultando em um script mais fácil de entender e manter.
O SPL oferece uma função específica para agrupar registros adjacentes, tornando o código mais conciso e claro. Com SPL, a leitura dos dados, o cálculo e a formatação do resultado podem ser feitos em poucas linhas de código, resultando em um script mais fácil de entender e manter. Para quem busca alternativas, vale a pena conhecer um pouco mais sobre outras ferramentas de automação.
Resolver o problema de agrupar estados adjacentes no MongoDB pode ser complexo devido às limitações da linguagem de consulta. No entanto, com o uso do Aggregation Pipeline e lógica customizada, é possível alcançar o resultado desejado. Além disso, ferramentas como o SPL oferecem alternativas mais concisas e claras para realizar essa tarefa. Vale a pena explorar diferentes abordagens para encontrar a solução que melhor se adapta às suas necessidades.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.