javascript - 基于多连接的MongoDB查询

Question

关于联接和 MongoDB 有很多问题，但其中很多问题的答案已经过时，没有考虑 Mongo 3.x 之后的功能。我的问题是您将如何查询包含链接元素条件的表格？

这是一个极其简化的例子

const Person =  new mongoose.Schema({
  gender: String
});

const Dog =  new mongoose.Schema({
  breed: String
});

const Team =  new mongoose.Schema({
  trainer: {
        type: mongoose.Schema.ObjectId,
        ref: 'Person'
  },
  members: [{
        type: mongoose.Schema.ObjectId,
        ref: 'Dog'
  }]
})

想象一下，这已经在生产中并且不可能更改架构。

我如何检索所有至少有一只“ Poodle ”犬种成员并且训练师的性别是“男性”的团队？

Answer 1

以不同的方式提出您的问题:如何在 mongoDB 中加入两个以上的集合？

假设您的模型名称的集合名称是 dogs、teams 和 people(Mongoose 复数约定)，以下是其中一种方法达到预期的结果:

Dog.aggregate([{
        $match: {
            breed: "Poodle"
        }
    },
    {
        $lookup: {
            from: "teams",
            localField: "_id",
            foreignField: "members",
            as: "team"
        }
    },
    {
        $unwind: "$team"
    },
    {
        $lookup: {
            from: "people",
            localField: "team.trainer",
            foreignField: "_id",
            as: "trainer"
        }
    },

    {
        $unwind: "$trainer"
    },

    {
        $match: {
            "trainer.gender": "male"
        }
    },
    {
        $project: {
            breed: 1,
            trainer: 1,
            team: {
                _id: 1
            }
        }
    }
], function(err, teams) {
   console.log(teams)
});

在聚合管道中，我们执行以下操作:

1. 以Dog为起点，匹配品种
2. 然后使用$lookup将结果加入团队并获取那些包含成员引用“Poodle”的团队
3. 2 的结果集包含团队数组(您可以删除 $lookup 下面的所有步骤以查看结果状态)。要将此数组拆分为另一个文档，我们使用 $unwind运算符(例如三个元素的团队将成为三个文档，所有文档的父字段都被复制)
4. 在新的结果集上，再次应用 $lookup，这次是加入 people。这将人们置于训练器阵列中。
5. 再次放松到split trainer
6. 匹配trainer.gender "male"的结果集
7. $project (选择)您需要的字段

最终的结果是这样的:

{
    "_id" : ObjectId("596e5500b5174986059958a8"),
    "breed" : "Poodle",
    "team" : {
        "_id" : ObjectId("596e564fb5174986059958de")
    },
    "trainer" : {
        "_id" : ObjectId("596e54bfb51749860599589c"),
        "gender" : "male"
    }
}


{
    "_id" : ObjectId("596e5500b5174986059958a8"),
    "breed" : "Poodle",
    "team" : {
        "_id" : ObjectId("596e564fb5174986059958e6")
    },
    "trainer" : {
        "_id" : ObjectId("596e54bfb51749860599589c"),
        "gender" : "male"
    }
}


{
    "_id" : ObjectId("596e5500b5174986059958b2"),
    "breed" : "Poodle",
    "team" : {
        "_id" : ObjectId("596e564fb5174986059958de")
    },
    "trainer" : {
        "_id" : ObjectId("596e54bfb51749860599589c"),
        "gender" : "male"
    }
}


{
    "_id" : ObjectId("596e5500b5174986059958b2"),
    "breed" : "Poodle",
    "team" : {
        "_id" : ObjectId("596e564fb5174986059958e6")
    },
    "trainer" : {
        "_id" : ObjectId("596e54bfb51749860599589c"),
        "gender" : "male"
    }
}

本质上，我们已经搜索了 Dog 并在此过程中加入并匹配了更多的集合。最终文档中的根 _id 是狗的 _id 而不是团队，因此从技术上讲，结果集包含包含团队和训练员的狗，但您可以将它们视为“团队”文档。您可以反过来，从 Person 开始到 Dog。

此外，结果的结构也不完美。您可能需要一个结构良好的格式，因为人口确实喜欢包含嵌入式 trainer 和 members 的 teams。通过聚合管道中的一些调整，我确信可以实现结构良好的结构。

最后，这与另一个答案中建议的 Mongoose 种群不同。主要区别在于，在这种情况下，您已将查找所需文档的任务委派给 mongo 服务器，而且显然是一次性完成的。在人口中，同样需要太多的客户端处理和对数据库的许多请求。但是$lookup适用于未分片的集合，在这种情况下您可能更喜欢人口或考虑 this回答。