MongoDB Aggregation Pipeline 실전

db.orders.aggregate([
  // 1. 필터
  { $match: {
      status: 'completed',
      createdAt: { $gte: ISODate('2026-01-01') }
  }},

  // 2. 그룹 + 집계
  { $group: {
      _id: { year: { $year: '$createdAt' }, month: { $month: '$createdAt' } },
      total: { $sum: '$amount' },
      count: { $sum: 1 },
      avg:   { $avg: '$amount' },
  }},

  // 3. 정렬
  { $sort: { '_id.year': -1, '_id.month': -1 } },

  // 4. 형태 변환
  { $project: {
      _id: 0,
      period: { $concat: [
        { $toString: '$_id.year' }, '-',
        { $toString: '$_id.month' }
      ]},
      total: 1, count: 1,
      avg: { $round: ['$avg', 2] },
  }},
]);

// 주문 + 사용자 정보
db.orders.aggregate([
  { $lookup: {
      from: 'users',
      localField: 'userId',
      foreignField: '_id',
      as: 'user'
  }},
  { $unwind: '$user' },  // 배열 → 객체
  { $project: {
      orderId: '$_id',
      amount: 1,
      'user.name': 1,
      'user.email': 1,
  }}
]);


// 다단계 join
db.orders.aggregate([
  { $lookup: {
      from: 'orderItems',
      localField: '_id',
      foreignField: 'orderId',
      as: 'items',
      pipeline: [  // 서브 파이프라인
        { $lookup: {
            from: 'products',
            localField: 'productId',
            foreignField: '_id',
            as: 'product'
        }},
        { $unwind: '$product' },
      ]
  }},
]);

// 대시보드 — 여러 집계 한 번에
db.orders.aggregate([
  { $match: { createdAt: { $gte: thirtyDaysAgo } } },
  { $facet: {
      // 일별 매출
      byDay: [
        { $group: {
            _id: { $dateToString: { format: '%Y-%m-%d', date: '$createdAt' } },
            total: { $sum: '$amount' }
        }},
        { $sort: { _id: 1 } }
      ],
      // 카테고리별
      byCategory: [
        { $unwind: '$items' },
        { $group: {
            _id: '$items.category',
            total: { $sum: '$items.subtotal' }
        }}
      ],
      // 전체 통계
      overall: [
        { $group: {
            _id: null,
            count: { $sum: 1 },
            total: { $sum: '$amount' },
            avg:   { $avg: '$amount' }
        }}
      ]
  }}
]);

// 텍스트 인덱스
db.products.createIndex({ name: 'text', description: 'text' });

db.products.aggregate([
  { $match: { $text: { $search: '리액트 타입스크립트' } } },
  { $addFields: { score: { $meta: 'textScore' } } },
  { $sort: { score: { $meta: 'textScore' } } },
  { $limit: 20 }
]);

// $size, $filter, $map
db.users.aggregate([
  { $project: {
      name: 1,
      activePosts: {
        $filter: {
          input: '$posts',
          as: 'post',
          cond: { $eq: ['$$post.published', true] }
        }
      },
      postCount: { $size: '$posts' },
      titles: { $map: { input: '$posts', as: 'p', in: '$$p.title' } }
  }}
]);

db.orders.aggregate([
  { $bucket: {
      groupBy: '$amount',
      boundaries: [0, 10000, 50000, 100000, 500000],
      default: '500000+',
      output: {
        count: { $sum: 1 },
        avg:   { $avg: '$amount' }
      }
  }}
]);


// 결과
[
  { _id: 0,       count: 234, avg: 5234 },
  { _id: 10000,   count: 567, avg: 32100 },
  { _id: 50000,   count: 123, avg: 78900 },
  { _id: '500000+', count: 12, avg: 1234567 },
]

파이프라인 첫 단계 = $match (인덱스 활용)
→ 데이터를 줄인 후 $group, $lookup

❌ $unwind 먼저 → 폭증
✅ $match 먼저 → 적은 데이터로 처리


// EXPLAIN
db.orders.aggregate(pipeline, { explain: true });