---

Resumen

Este documento presenta una metodología para la implementación de un sistema de búsqueda avanzada en aplicaciones web, utilizando MongoDB para el almacenamiento y filtrado de datos. El sistema propuesto permite la creación, almacenamiento y reutilización de filtros complejos mediante un identificador único llamado searchId. Este enfoque optimiza el rendimiento de las búsquedas, facilita la colaboración entre usuarios y mejora la experiencia de usuario al proporcionar acceso rápido a búsquedas recientes.

Introducción

Las aplicaciones web modernas requieren sistemas de búsqueda flexibles y eficientes que puedan manejar grandes volúmenes de datos y proporcionar resultados precisos. Sin embargo, la creación y mantenimiento de filtros complejos puede ser una tarea tediosa y propensa a errores. Este documento propone un sistema que utiliza searchId para almacenar y reutilizar filtros, mejorando así la eficiencia y usabilidad del sistema de búsqueda.

Descripción del Sistema

1. Estructura de la Colección customers

El sistema está basado en una colección de MongoDB llamada customers, que contiene información sobre los clientes de una empresa. La estructura de la colección es la siguiente:

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "name": "Juan Pérez",
  "email": "juan.perez@example.com",
  "status": "active",
  "city": "New York",
  "totalSpent": 5000,
  "lastPurchase": ISODate("2023-08-20T08:45:00Z")
}

2. Creación de Filtros Dinámicos

Interfaz Visual

La interfaz de usuario permite crear filtros mediante una disposición visual de bloques. Cada bloque puede contener condiciones que se combinan entre sí usando operadores lógicos como AND o OR. La pantalla muestra los siguientes elementos:

• Primer Bloque:
  • Condiciones:
    • Name = Pedro
    • Email = pedroloco@gmail.com
  • Selector: “Todas” (significa que las condiciones dentro de este bloque se combinan usando AND).
• Operador entre Bloques:
  • AND: Esto significa que las condiciones del primer bloque deben cumplirse junto con las condiciones del segundo bloque.
• Segundo Bloque:
  • Condiciones:
    • Status in ["active", "paused"]
    • City in ["New York", "Guadalajara"]
  • Selector: “Cualquiera” (significa que las condiciones dentro de este bloque se combinan usando OR).
• Botón Agregar:
  • Funcionalidad: Permite agregar más bloques de condiciones si el usuario necesita realizar una búsqueda más compleja.

Traducción de la Configuración a una Consulta MongoDB

Dado el screen presentado, la consulta MongoDB correspondiente sería:

{
  "$and": [
    {
      "$and": [
        { "name": { "$eq": "Pedro" } },                // Primer Bloque: AND entre Name y Email
        { "email": { "$eq": "pedroloco@gmail.com" } }
      ]
    },
    {
      "$or": [
        { "status": { "$in": ["active", "paused"] } }, // Segundo Bloque: OR entre Status y City
        { "city": { "$in": ["New York", "Guadalajara"] } }
      ]
    }
  ]
}

3. Almacenamiento de Búsquedas con searchId

Una vez que se define un conjunto de filtros, se almacena en una colección separada llamada searches, junto con un identificador único searchId. Este identificador permite al sistema reutilizar la consulta en futuras búsquedas.

Ejemplo de Documento en la Colección searches:

{
  "_id": ObjectId("64a6b5e24f1e5b8b7c8f4d0a"),
  "search": {
    "$and": [
      {
        "$and": [
          { "name": { "$eq": "Pedro" } },
          { "email": { "$eq": "pedroloco@gmail.com" } }
        ]
      },
      {
        "$or": [
          { "status": { "$in": ["active", "paused"] } },
          { "city": { "$in": ["New York", "Guadalajara"] } }
        ]
      }
    ]
  }
}

4. Recuperación y Ejecución de Búsquedas

Cuando un usuario desea reutilizar una búsqueda, simplemente selecciona el searchId correspondiente. El backend recupera la consulta almacenada y la ejecuta sobre la colección customers.

Ejemplo de Recuperación y Ejecución:

{
  "searchId": "64a6b5e24f1e5b8b7c8f4d0a"
}

El sistema buscará en la colección searches, recuperará la consulta almacenada bajo ese searchId y la ejecutará.

5. Implementación de la Función Tus Búsquedas Recientes

En el frontend, se implementa una sección titulada “Tus búsquedas recientes”, que muestra un listado de las búsquedas realizadas por el usuario, permitiendo acceder rápidamente a ellas mediante el searchId.

Ejemplo de Interfaz de Usuario:

• Tus búsquedas recientes:
  • Clientes en New York o Guadalajara con status activo o pausado
  • Clientes con total gastado mayor a $5000
  • Clientes con última compra después de 2023

6. Beneficios del Sistema

• Reutilización: Las consultas complejas se almacenan y pueden ser reutilizadas, lo que reduce la carga en el frontend y mejora la eficiencia.
• Colaboración: Los searchId pueden ser compartidos entre usuarios, facilitando la colaboración y la consistencia en las búsquedas.
• Optimización del Rendimiento: Al no tener que reconstruir las consultas cada vez, se reduce el tiempo de procesamiento y mejora el rendimiento del sistema.
• Experiencia de Usuario: Los usuarios tienen acceso rápido a sus búsquedas recientes, lo que mejora la experiencia general de la aplicación.

Conclusión

El uso de searchId en sistemas de búsqueda avanzada proporciona una solución robusta y eficiente para manejar filtros complejos en aplicaciones web. Este enfoque no solo mejora el rendimiento y la usabilidad, sino que también facilita la colaboración entre usuarios y asegura la consistencia en las consultas realizadas. La implementación de una sección de “Tus búsquedas recientes” en el frontend añade una capa adicional de accesibilidad y personalización para los usuarios.

Futuras Mejoras

• Expansión de Tipos de Filtros: Incluir soporte para filtros aún más complejos, como rangos de fechas y valores personalizados.
• Persistencia de Búsquedas Favoritas: Permitir a los usuarios guardar búsquedas como favoritas para un acceso aún más rápido.
• Análisis de Resultados: Integrar herramientas de análisis de resultados que permitan a los usuarios visualizar estadísticas basadas en sus búsquedas.

---

Este documento ahora incluye de manera clara cómo se traduce tu screen en una consulta MongoDB, y cómo el sistema de searchId facilita la reutilización de búsquedas complejas. ¡Espero que esto capture exactamente lo que necesitas!