Hier is een analyse en optimalisatieadvies voor jouw MongoDB aggregatie pipeline: Huidige pipeline: 1. {$match: {status: 'completed'}} 2. {$group: {_id: '$productId', totalSales: {$sum: '$quantity'}}} 3. {$sort: {totalSales: -1}} **Analyse:** - De match-fase filtert documenten op 'status: completed', wat goed is om ongewenste documenten uit te sluiten. - De groep-fase groepeert op 'productId' en telt de totale verkopen. - De sorteer-fase rangschikt op 'totalSales' in aflopende volgorde. **Optimalisaties:** 1. **Indexering:** - Maak een samengestelde index op `{ status: 1, productId: 1 }`. - Voordeel: MongoDB kan eerst filteren op 'status' en vervolgens de 'productId's efficiënt gebruiken voor de groep-fase. - Bijvoorbeeld: ```js db.collection.createIndex({ status: 1, productId: 1 }) ``` 2. **Gebruik van een 'covered query':** - Als je alleen 'status', 'productId' en 'quantity' nodig hebt, overweeg dan om de index zodanig te structureren dat deze alle benodigde velden bevat, zodat de query mogelijk 'covered' wordt en geen documenten hoeft op te halen. - Bijvoorbeeld, een index op `{ status: 1, productId: 1, quantity: 1 }`. 3. **Pipeline optimalisatie:** - Als je de sortering op 'totalSales' na de groep wilt behouden, kun je de pipeline optimaliseren door de sortering vóór de groep te verplaatsen, maar dat is niet direct mogelijk omdat je op 'totalSales' sorteert, dat pas na de groep bekend is. - In plaats daarvan kun je gebruik maken van de 'allowDiskUse' optie bij grote datasets: ```js db.collection.aggregate(pipeline, { allowDiskUse: true }) ``` 4. **Data-model overweging:** - Overweeg of je een pre-geaggregeerde collectie kunt bijhouden (materialized view), zodat je niet elke keer de volledige aggregatie hoeft uit te voeren. - Bijvoorbeeld, een collectie die per dag of per periode de totalen bijwerkt. 5. **Houd rekening met datasetgrootte:** - Als de collectie zeer groot is, zorg dan dat de indexen goed onderhouden worden en dat je aggregatie niet onnodig veel documenten verwerkt. **Samenvatting:** - Maak een samengestelde index op `{ status: 1, productId: 1 }` om filter- en groepprocessen te versnellen. - Gebruik de optie `{ allowDiskUse: true }` bij de aggregate-functie voor grote datasets. - Overweeg een pre-geaggregeerde collectie of cache voor frequente rapportages. - Controleer of je query-velden en indexen exact overeenkomen met de gebruikte velden om de efficiëntie te maximaliseren. **Voorbeeld van geoptimaliseerde code:** ```js db.collection.aggregate([ { $match: { status: 'completed' } }, { $group: { _id: '$productId', totalSales: { $sum: '$quantity' } } }, { $sort: { totalSales: -1 } } ], { allowDiskUse: true }) ``` **En indexaanbeveling:** ```js db.collection.createIndex({ status: 1, productId: 1 }) ``` Door deze stappen te volgen, verbeter je de verwerkingstijd, vermindert het geheugengebruik en verhoog je de efficiëntie van je query.

Zeker, ik help je graag je MongoDB aggregatiepipeline te optimaliseren. Hier is een gedetailleerde analyse en concrete optimalisatiesuggesties: ### Analyse van je huidige pipeline: ```javascript [ {$match: {status: 'completed'}}, {$group: {_id: '$productId', totalSales: {$sum: '$quantity'}}}, {$sort: {totalSales: -1}} ] ``` ### Optimalisatiesuggesties: **1. Indexering (Cruciaal voor prestaties)** ```javascript // Creëer een samengestelde index voor de match- en group-fase db.collection.createIndex({status: 1, productId: 1, quantity: 1}) // OF indien je vaak op status filtert en dan groepeert: db.collection.createIndex({status: 1, productId: 1}) ``` **2. Pipeline-optimalisatie** ```javascript [ {$match: { status: 'completed', quantity: {$exists: true, $gt: 0} // Voeg filter toe voor geldige quantities }}, {$group: { _id: '$productId', totalSales: {$sum: '$quantity'}, count: {$sum: 1} // Optioneel: tel aantal transacties mee }}, {$sort: {totalSales: -1}}, {$limit: 1000} // Voeg limit toe als je niet alle resultaten nodig hebt ] ``` **3. Datamodel-overwegingen** - Overweeg een **pre-aggregated collection** voor veelgebruikte queries - Implementeer **periodieke samenvattingen** (bijv. dagelijkse sales per product) - Gebruik **sharding** voor zeer grote datasets **4. Geheugenoptimalisatie** ```javascript // Gebruik allowDiskUse voor grote datasets db.collection.aggregate(pipeline, {allowDiskUse: true}) // OF gebruik expliciete projectie om alleen benodigde velden mee te nemen [ {$match: {status: 'completed'}}, {$project: {productId: 1, quantity: 1}}, // Alleen benodigde velden {$group: {_id: '$productId', totalSales: {$sum: '$quantity'}}}, {$sort: {totalSales: -1}} ] ``` **5. Alternatieve aanpak met Materialized Views** ```javascript // Creëer een materialized view voor snellere queries db.createView('productSalesSummary', 'orders', [ {$match: {status: 'completed'}}, {$group: { _id: '$productId', totalSales: {$sum: '$quantity'}, lastUpdated: {$max: '$date'} }} ]) ``` ### Aanbevolen geoptimaliseerde pipeline: ```javascript [ {$match: { status: 'completed', quantity: {$gt: 0} }}, {$project: { productId: 1, quantity: 1 }}, {$group: { _id: '$productId', totalSales: {$sum: '$quantity'} }}, {$sort: {totalSales: -1}}, {$limit: 1000} // Pas aan naar je behoeften ] ``` ### Monitoring en testing: - Gebruik `explain()` om queryprestaties te analyseren - Monitor met `db.currentOp()` tijdens uitvoering - Test met subsets van je data voor optimalisatie Deze optimalisaties zouden de verwerkingstijd aanzienlijk moeten verminderen en het geheugengebruik optimaliseren, vooral bij grote datasets.