Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een MongoDB-aggregatiepipeline die geoptimaliseerd is voor rapportage en dashboarding op basis van jouw dataset en rapportagebehoeften: **1. Data voorbereiding en filtering** - Filter de relevante documenten (bijvoorbeeld alleen transacties binnen een bepaalde periode). - Gebruik `$match` om de query te beperken en zo de prestaties te verbeteren. **2. Groepering voor wekelijkse omzet** - Voeg een veld toe dat de weeknummer en het jaar bevat, bijvoorbeeld met `$dateToParts`. - Groepeer op jaar en weeknummer om de wekelijkse omzet te berekenen. **3. Berekenen van gemiddelde orderwaarde** - Groepeer op klantID (en eventueel op week of maand) om de totale bestellingen en aantal orders te berekenen. - Bereken het gemiddelde door totale omzet gedeeld door aantal orders. **4. Klantretentie** - Bepaal de eerste en laatste aankoopdatum per klant. - Gebruik deze data om retentie-analyse te doen, bijvoorbeeld door te kijken of klanten terugkeren binnen een bepaalde periode. --- ### Voorbeeld van een aggregatiepipeline: ```javascript db.transacties.aggregate([ // 1. Filter op datumbereik (bijvoorbeeld laatste 3 maanden) { $match: { datum: { $gte: ISODate("2023-07-01"), $lte: ISODate("2023-09-30") } } }, // 2. Voeg week- en jaarinformatie toe { $addFields: { jaar: { $year: "$datum" }, week: { $isoWeek: "$datum" } } }, // 3. Wekelijkse omzet berekenen { $group: { _id: { jaar: "$jaar", week: "$week" }, omzet: { $sum: { $multiply: ["$aantal", "$prijs"] } // totaal per transactie } } }, // 4. Voor dashboard: omzetten naar een formaat met datum voor visualisatie { $project: { _id: 0, jaar: "$_id.jaar", week: "$_id.week", omzet: 1, // Optioneel: datum van de maandag van de week weekStartDatum: { $dateFromParts: { isoWeek: "$_id.week", isoWeekYear: "$_id.jaar" } } } }, // 5. Gemiddelde orderwaarde per klant (voor klantretentie) { $lookup: { from: "transacties", localField: "klantID", foreignField: "klantID", as: "klantTransacties" } }, { $unwind: "$klantTransacties" }, { $group: { _id: "$klantID", eersteAankoop: { $min: "$klantTransacties.datum" }, laatsteAankoop: { $max: "$klantTransacties.datum" }, totaalOmzet: { $sum: { $multiply: ["$klantTransacties.aantal", "$klantTransacties.prijs"] } }, aantalBestellingen: { $sum: 1 } } }, { $project: { klantID: "$_id", eersteAankoop: 1, laatsteAankoop: 1, gemiddeldeOrderwaarde: { $divide: ["$totaalOmzet", "$aantalBestellingen"] } } }, // 6. Retentie analyse (bijvoorbeeld: klanten die terugkeren binnen 30 dagen) { $match: { $expr: { $lt: [ "$laatsteAankoop", { $add: ["$eersteAankoop", 1000 * 60 * 60 * 24 * 30] } // 30 dagen in ms ] } } } ]); ``` --- ### Tips voor optimalisatie: - Gebruik indexen op `datum`, `klantID`, en andere veelgebruikte velden. - Beperk het datavolume door filters toe te passen vóór groeperingen. - Overweeg het gebruik van Materialized Views of samengevoegde collectie voor veelvoorkomende aggregaties. - Gebruik `$facet` voor het parallel uitvoeren van verschillende rapportages in één query. Met deze aanpak krijg je snelle en nauwkeurige inzichten in wekelijkse omzet, klantgedrag en retentie. Pas de pipeline verder aan op basis van je specifieke datavolume en rapportagebehoeften.

Hier is een geoptimaliseerde MongoDB aggregatiepipeline voor jouw rapportagebehoeften: ## Basis Aggregatiepipeline ```javascript db.transacties.aggregate([ // STAP 1: Filter voor relevante periode (optimalisatie) { $match: { datum: { $gte: new Date("2024-01-01"), // Pas aan naar gewenste periode $lte: new Date("2024-12-31") } } }, // STAP 2: Bereken transactiewaarde { $addFields: { transactieWaarde: { $multiply: ["$aantal", "$prijs"] } } }, // STAP 3: Weeknummer toevoegen voor groepering { $addFields: { week: { $week: "$datum" }, jaar: { $year: "$datum" } } }, // STAP 4: Groepeer per week en klant { $group: { _id: { jaar: "$jaar", week: "$week", klantID: "$klantID" }, wekelijkseOmzet: { $sum: "$transactieWaarde" }, aantalTransacties: { $sum: 1 }, eersteTransactie: { $min: "$datum" }, laatsteTransactie: { $max: "$datum" }, productCategorieën: { $addToSet: "$productcategorie" } } }, // STAP 5: Groepeer per week voor wekelijkse metrics { $group: { _id: { jaar: "$_id.jaar", week: "$_id.week" }, totaleOmzet: { $sum: "$wekelijkseOmzet" }, uniekeKlanten: { $addToSet: "$_id.klantID" }, nieuweKlanten: { $sum: { $cond: [ { $eq: ["$eersteTransactie", "$laatsteTransactie"] }, 1, 0 ] } }, terugkerendeKlanten: { $sum: { $cond: [ { $ne: ["$eersteTransactie", "$laatsteTransactie"] }, 1, 0 ] } }, klantTransacties: { $push: "$aantalTransacties" }, klantOmzetten: { $push: "$wekelijkseOmzet" } } }, // STAP 6: Bereken geavanceerde metrics { $addFields: { gemiddeldeOrderwaarde: { $divide: ["$totaleOmzet", { $size: "$klantOmzetten" }] }, klantRetentie: { $multiply: [ { $divide: ["$terugkerendeKlanten", { $max: [1, { $add: ["$nieuweKlanten", "$terugkerendeKlanten"] }] }] }, 100 ] }, aantalUniekeKlanten: { $size: "$uniekeKlanten" } } }, // STAP 7: Sorteer op datum { $sort: { "_id.jaar": 1, "_id.week": 1 } }, // STAP 8: Project alleen relevante velden { $project: { _id: 0, jaar: "$_id.jaar", week: "$_id.week", wekelijkseOmzet: "$totaleOmzet", gemiddeldeOrderwaarde: 1, klantRetentie: 1, aantalUniekeKlanten: 1, nieuweKlanten: 1, terugkerendeKlanten: 1 } } ]) ``` ## Optimalisatiesuggesties ### 1. Indexering ```javascript // Cruciale indexes voor performance db.transacties.createIndex({ "datum": 1 }) db.transacties.createIndex({ "klantID": 1, "datum": 1 }) db.transacties.createIndex({ "productcategorie": 1, "datum": 1 }) ``` ### 2. Pre-aggregatie voor realtime dashboards Overweeg een pre-aggregatie collectie: ```javascript // Dagelijkse batch job voor pre-aggregatie db.transacties.aggregate([ // ... bovenstaande pipeline { $out: "wekelijkse_rapporten" } ]) ``` ### 3. Pipeline optimalisaties - Gebruik `$match` zo vroeg mogelijk om dataset te verkleinen - Filter onnodige velden met `$project` in vroege stages - Gebruik `$facet` voor parallelle berekeningen ### 4. Geavanceerde retentiemeting ```javascript // Voor geavanceerde cohort-analyse { $addFields: { klantCohort: { $dateToString: { format: "%Y-%m", date: "$eersteAankoop" } } } } ``` ## Performance Tips 1. **Gebruik covered queries** door alleen geïndexeerde velden te selecteren 2. **Batch verwerking** voor historische data 3. **Memory limits** monitoren met `allowDiskUse: true` 4. **Pipeline merging** laten uitvoeren door query optimizer ## Monitoring ```javascript // Gebruik explain voor performance analyse db.transacties.aggregate(pipeline, { explain: true }) ``` Deze pipeline biedt realtime inzichten met optimale performance voor dashboarding doeleinden. Pas de datumfilters aan op basis van je specifieke rapportagebehoeften.