คำสั่ง NoSQL - db.collection.aggregate([{$addFields: {}}])

MongoDB เป็นระบบจัดการฐานข้อมูล NoSQL ที่มีความนิยมสูงในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้าง (unstructured data) หรือข้อมูลที่ต้องการความยืดหยุ่นในการจัดเก็บ ด้วยเหตุนี้เอง MongoDB จึงมีฟังก์ชันที่สามารถช่วยในการทำงานกับข้อมูลเหล่านี้ได้หลากหลาย และหนึ่งในฟังก์ชันสำคัญที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้คือ 'aggregate framework' ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมข้อมูล และสามารถดำเนินการที่ซับซ้อนได้

ในบทความนี้ เราจะมาวิเคราะห์และติดตามการใช้งานคำสั่ง `db.collection.aggregate([{$addFields: {}}])` ซึ่งเป็นหนึ่งในหมวดคำสั่งของ aggregate framework ที่ช่วยให้สามารถเพิ่มฟิลด์ใหม่เข้ามาในเอกสาร (document) ของคอลเล็กชัน (collection) ได้

คำสั่ง `$addFields` คืออะไร?

`$addFields` เป็นขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการ aggregation ที่ใช้สำหรับเพิ่มฟิลด์ใหม่เข้าไปในเอกสารที่เราสนใจ โดยเราสามารถกำหนดค่าของฟิลด์ใหม่นั้นจากการคำนวณหรือการประมวลผลข้อมูลในเอกสารเดิมได้

โครงสร้างคำสั่ง

db.collection.aggregate([
  { $addFields: { <field1>: <expression1>, <field2>: <expression2>, ... } }
])

- `<field>` คือชื่อฟิลด์ใหม่ที่ต้องการเพิ่ม

- `<expression>` คือเงื่อนไขหรือการคำนวณที่ใช้กำหนดค่าของฟิลด์ใหม่

ตัวอย่างการใช้งาน

สมมติว่าผู้ใช้มีคอลเล็กชันชื่อ `orders` ซึ่งใช้ในการจัดเก็บข้อมูลออเดอร์สินค้า แต่ละเอกสารในคอลเล็กชันนี้มีโครงสร้างดังนี้:

{
  "order_id": 1,
  "product": "Notebook",
  "quantity": 2,
  "price": 500
}

เราต้องการเพิ่มฟิลด์ใหม่ชื่อ `total` ซึ่งเป็นผลคูณระหว่าง `quantity` และ `price` เพื่อคำนวณยอดรวมของแต่ละออเดอร์ เราสามารถใช้ `$addFields` ในการสร้างฟิลด์ใหม่นี้ได้ดังนี้:

db.orders.aggregate([
  {
    $addFields: {
      total: { $multiply: ["$quantity", "$price"] }
    }
  }
])

ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็น:

{
  "order_id": 1,
  "product": "Notebook",
  "quantity": 2,
  "price": 500,
  "total": 1000
}

กรณีการใช้งานอื่น ๆ

ข้อดีและข้อควรระวัง

สรุป

คำสั่ง `$addFields` ใน MongoDB เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเพิ่มฟิลด์ใหม่ในคอลเล็กชันเพื่อขยายหรือปรับแต่งข้อมูลต้นฉบับ โดยไม่มีความจำเป็นต้องปรับโครงสร้างฐานข้อมูลทั้งหมด ผู้ใช้สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหลายตามสถานะการณ์ต่างๆ ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

การเรียนรู้และใช้งานคำสั่งนี้ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) จะช่วยให้คุณเข้าใจและจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น หากคุณสนใจในโลกของ NoSQL และต้องการพัฒนาทักษะในงานด้านฐานข้อมูล MongoDB การจัดเรียนการสอนของ EPT สามารถตอบโจทย์คุณได้อย่างแน่นอน!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/