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Al venir de PostgreSQL, una de las primeras cosas que noté al trabajar con MongoDB fue la ausencia de métodos de consulta incorporados como los que ofrece JpaRepository. Con MongoRepository a menudo solo contamos por defecto con el método findAll, lo que limita búsquedas más ricas.
En este artículo te guío para crear agregaciones y consultas personalizadas con Spring Data MongoDB, replicando la funcionalidad del Aggregation Pipeline de MongoDB Atlas pero implementada del lado de Java.
El aggregation pipeline se basa en encadenar etapas. En cada etapa defines una instrucción y MongoDB las ejecuta secuencialmente para producir un resultado final utilizable.
Antes de empezar, usamos un dataset de ejemplo de MongoDB y mapeamos una clase Java a ciertos campos de la colección mediante la anotación Document. En la capa de servicio, un método recibe un texto de filtro y delega en el repositorio para realizar la búsqueda.
Para mantener un acceso limpio y centralizado, creamos un repositorio personalizado con los métodos específicos y lo extendemos desde el repositorio principal marcado como Repository. Así organizamos todas las consultas avanzadas en un único punto.
La ejecución de consultas personalizadas la realizamos con MongoTemplate. Con esta clase puedes crear, leer, actualizar y borrar documentos, ejecutar consultas complejas, trabajar con índices, gestionar colecciones y convertir entre objetos Java y documentos de MongoDB mediante MappingMongoConverter.
Un patrón muy práctico consiste en construir un Query con Criteria para buscar un término en varios campos, por ejemplo en name y summary mediante regex. Para proteger la entrada del usuario usamos Pattern.quote, que escapa caracteres especiales de expresiones regulares, y aplicamos el modificador i para que la coincidencia sea insensible a mayúsculas. En esencia, para crear una agregación defines un Query y compones Criteria con los filtros precisos, pudiendo además armar un pipeline con etapas como match, project, sort o limit cuando lo requiera la lógica.
Como prueba buscamos la palabra duplex y el resultado devolvió los documentos esperados, demostrando que la agregación funcionó correctamente.
Si necesitas ampliar estas búsquedas, puedes combinar filtros por rango de fechas, geoespaciales, paginación y proyecciones de campos, todo dentro de una misma agregación para optimizar tiempos y uso de índices.
Recurso recomendado: Aggregation Pipeline en MongoDB
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