1. ¿Qué es una agregación?

Las consultas normales (find()) nos permiten buscar datos, pero las agregaciones permiten hacer análisis avanzado, como contar registros, calcular promedios, sumar valores, etc.

📌 Ejemplo:
Queremos saber el precio promedio de todos los productos en nuestra base de datos.

✔️ Con una consulta normal (find()), obtenemos todos los productos:

1db.productos.find()

✔️ Con una agregación, podemos calcular el precio promedio:

1db.productos.aggregate([
2  { $group: { _id: null, precioPromedio: { $avg: "$precio" } } }
3])

✅ Resultado:

1[
2  { "precioPromedio": 950 }
3]

Conclusión: La agregación nos devuelve información procesada sin necesidad de trabajar los datos fuera de la base.

2. El Pipeline de Agregación

Una agregación en MongoDB se compone de varias etapas (como una tubería que procesa datos paso a paso).

📌 Las etapas más usadas:

Etapa	¿Para qué sirve?
`$match`	Filtrar documentos (como un `WHERE` en SQL)
`$group`	Agrupar documentos y calcular valores (sumas, promedios, conteos, etc.)
`$project`	Seleccionar qué campos mostrar o transformar datos
`$sort`	Ordenar los resultados
`$limit`	Limitar la cantidad de resultados
`$lookup`	Unir datos de otra colección (similar a un `JOIN` en SQL)

3. Ejemplo Práctico: Análisis de Productos

Imaginemos que tenemos una colección de productos con esta estructura:

1[
2  { "nombre": "Laptop", "marca": "Dell", "precio": 1200, "stock": 5 },
3  { "nombre": "Celular", "marca": "Samsung", "precio": 800, "stock": 10 },
4  { "nombre": "Tablet", "marca": "Apple", "precio": 1000, "stock": 3 }
5]

🔹 Filtrar productos con `$match`

Queremos ver solo los productos con precio mayor a 900:

1db.productos.aggregate([
2  { $match: { precio: { $gt: 900 } } }
3])

✅ Resultado:

1[
2  { "nombre": "Laptop", "marca": "Dell", "precio": 1200 },
3  { "nombre": "Tablet", "marca": "Apple", "precio": 1000 }
4]

🔹 Agrupar productos por marca con `$group`

Queremos saber cuántos productos hay de cada marca:

1db.productos.aggregate([
2  { $group: { _id: "$marca", cantidad: { $sum: 1 } } }
3])

✅ Resultado:

1[
2  { "_id": "Dell", "cantidad": 1 },
3  { "_id": "Samsung", "cantidad": 1 },
4  { "_id": "Apple", "cantidad": 1 }
5]

🔹 Calcular el precio promedio de los productos con `$group`

1db.productos.aggregate([
2  { $group: { _id: null, precioPromedio: { $avg: "$precio" } } }
3])

✅ Resultado:

1[
2  { "precioPromedio": 1000 }
3]

🔹 Seleccionar solo algunos campos con `$project`

Si solo queremos ver el nombre y el precio de los productos:

1db.productos.aggregate([
2  { $project: { _id: 0, nombre: 1, precio: 1 } }
3])

✅ Resultado:

1[
2  { "nombre": "Laptop", "precio": 1200 },
3  { "nombre": "Celular", "precio": 800 },
4  { "nombre": "Tablet", "precio": 1000 }
5]

🔹 Ordenar productos por precio con `$sort`

Para mostrar los productos del más barato al más caro:

1db.productos.aggregate([
2  { $sort: { precio: 1 } }
3])

✅ Resultado:

1[
2  { "nombre": "Celular", "precio": 800 },
3  { "nombre": "Tablet", "precio": 1000 },
4  { "nombre": "Laptop", "precio": 1200 }
5]

🔹 Limitar la cantidad de resultados con `$limit`

Si solo queremos ver los 2 productos más baratos:

1db.productos.aggregate([
2  { $sort: { precio: 1 } },
3  { $limit: 2 }
4])

✅ Resultado:

1[
2  { "nombre": "Celular", "precio": 800 },
3  { "nombre": "Tablet", "precio": 1000 }
4]

🔹 Unir información con `$lookup` (JOIN en NoSQL)

Si tenemos una colección de pedidos y queremos ver los detalles del producto en cada pedido, usamos $lookup.

Ejemplo: Colección `pedidos`

1[
2  { "_id": 1, "producto_id": "Laptop", "cantidad": 2 },
3  { "_id": 2, "producto_id": "Celular", "cantidad": 1 }
4]

Consulta para unir `pedidos` con `productos`

1db.pedidos.aggregate([
2  { 
3    $lookup: { 
4      from: "productos", 
5      localField: "producto_id", 
6      foreignField: "nombre", 
7      as: "productoDetalles" 
8    }
9  }
10])

✅ Resultado:

1[
2  { "_id": 1, "producto_id": "Laptop", "cantidad": 2, "productoDetalles": [{ "marca": "Dell", "precio": 1200 }] },
3  { "_id": 2, "producto_id": "Celular", "cantidad": 1, "productoDetalles": [{ "marca": "Samsung", "precio": 800 }] }
4]

📌 Así podemos hacer un "JOIN" en bases documentales.

6. ¿Por qué usar agregaciones?

✅ Permiten procesar grandes volúmenes de datos sin necesidad de traer todo al código
✅ Mejoran el rendimiento y evitan consultas innecesarias
✅ Facilitan el análisis de datos directamente en la base de datos

Bases de datos nosql