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Découvrir MongoDB et la logique NoSQL
Qu’est-ce que MongoDB ? Aperçu
MongoDB vs SQL : les différences importantes
Documents, collections et base de données
Installer MongoDB et écrire ses premières commandes
Installer MongoDB ou le lancer avec Docker Aperçu
Utiliser mongosh et Compass
Créer sa première base et sa première collection
Créer, lire, mettre à jour et supprimer des documents
Créer des documents avec insertOne et insertMany Aperçu
Lire les données avec find et findOne
Mettre à jour et supprimer avec prudence
Requêter et filtrer les documents
Filtres simples et opérateurs de comparaison Aperçu
Combiner des conditions avec $and et $or
Projection, tri et pagination
Travailler avec objets imbriqués et tableaux
Sous-documents et champs imbriqués Aperçu
Tableaux dans les documents
Mettre à jour des tableaux avec $push, $pull et $addToSet
Indexation et performance de base
Pourquoi les index sont essentiels Aperçu
Créer et lire des index simples
Observer une requête avec explain
Agrégation et synthèse de données
Comprendre le pipeline d’agrégation Aperçu
Utiliser $match, $project, $sort et $limit
Grouper des données avec $group
Modéliser des données et lancer un mini-projet MongoDB
Embedding ou referencing : une première logique de modélisation Aperçu
Concevoir une petite base pour un cas métier simple
Mini-projet débutant : catalogue de produits ou blog simple

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Agrégation et synthèse de données Aperçu gratuit

Comprendre le pipeline d’agrégation

Une agrégation traite les documents par étapes

Le pipeline d’agrégation prend une collection et applique une suite d’étapes : filtrer, projeter, grouper, trier, calculer. Chaque étape transforme le flux de documents.

Exemple simple : sélectionner les ventes d’un mois, grouper par catégorie puis calculer le chiffre d’affaires total par catégorie.

Leçon : penser en pipeline aide à découper une analyse complexe en étapes lisibles.

Ceci est un aperçu gratuit.
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