GoLang MongoDB İstatistiksel Analiz

SQL'nin Group by analizi gibi, MongoDB da bunu destekler. Bu bölümde, MongoDB verilerinin istatistiksel analizini Golang kullanarak nasıl gerçekleştireceğimizi tanıtacağız.

Önkoşul Eğitimi

Lütfen aşağıdaki önkoşul eğitimini okuyun:

• MongoDB Birleştirme Boru Hattı

Test Verileri

Sipariş koleksiyonundaki veriler aşağıdaki gibidir:

{ _id: 1, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2012-11-02T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 50 }
{ _id: 2, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-01T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 100 }
{ _id: 3, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-12T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 25 }
{ _id: 4, cust_id: "xyz1", ord_date: ISODate("2013-10-11T17:04:11.102Z"), status: "D", amount: 125 }
{ _id: 5, cust_id: "abc1", ord_date: ISODate("2013-11-12T17:04:11.102Z"), status: "A", amount: 25 }

Gruplama ve Birleştirme

Collection.Aggregate fonksiyonu kullanarak istatistiksel sorguları gerçekleştirin.

Aşağıda MongoDB'de istatistiksel analizin bir örneği bulunmaktadır:

[
    { $match: { status: "A" } },  // İlk aşama, sorgu kriterlerine göre belge verilerinin eşleştirilmesi
    { $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } },   // İkinci aşama, gruplama ve birleştirme
    { $sort: { total: -1 } }  // Üçüncü aşama, sonuçların sıralanması
]

Eşdeğer SQL:

select sum(amount) as total from orders 
        where status="A" 
        group by cust_id 
        order by total desc

Aynısını Golang'da nasıl başaracağımızı aşağıda görelim:

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"time"

	"go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
	"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)

func main() {
	var coll *mongo.Collection
	
	// MongoDB'ye bağlanma ve koleksiyon nesnelerini elde etme kodu burada atlanmıştır ve başlangıç kılavuzuna bakılabilir.

	// Golang veri yapısını kullanarak MongoDB'nin doğal sözdizimini temsil etmek için istatistiksel analiz ifadesi.
	// Golang MongoDB veri modeline aşina değilseniz, lütfen önceki bölümlere bakınız.
	pipeline := mongo.Pipeline{
			{{"$match", bson.D{{"status", "A"}}}},
			{{"$group", bson.D{{"_id", "$cust_id"}, {"total", bson.D{{"$sum", "$amount"}}}}}},
			{{"$sort", bson.D{{"total", -1}}}
	}
	
	// Zaman aşımını ayarla
	opts := options.Aggregate().SetMaxTime(2 * time.Second)
	
	// İstatistiksel analiz gerçekleştirme
	cursor, err := coll.Aggregate(
								context.TODO(),  // Bağlam parametresi
								pipeline,  // İstatistiksel analiz ifadesi
								opts // İsteğe bağlı parametreler
							)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// Sonuç kümesini tanımla, sorgu sonuçlarını depolamak için bson.M türünü (bir tür harita yapısı) kullan
	var results []bson.M
	// Tüm sonuçları al ve bunları results değişkeninde depola
	if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	
	// Sorgu sonuçlarını döngü ile işle
	for _, result := range results {
		fmt.Printf("id =  %v , total =  %v \n", result["_id"], result["total"])
	}
}

İpucu: Daha fazla MongoDB birleştirme sözdizimi için lütfen MongoDB Birleştirme Boru Hattı bölümüne başvurun.