在 MongoDB 的查询操作中使用管道
本文教授如何在 MongoDB 的 lookup
运算符中使用管道。在继续之前,必须对聚合管道和 $lookup
运算符有足够的了解,以便在使用 MongoDB 时了解 $lookup
运算符中管道的使用。
如果你已经了解这些概念,则可以快速转到本教程的最后两个代码示例。
什么是聚合管道
它是收集数据并返回计算结果的过程。这个过程从不同的文档中收集数据,按照指定的条件对它们进行分组,并对分组后的数据进行各种操作。
例如,平均值、总和、最大值和最小值。它就像 SQL 聚合函数一样。
在 MongoDB 中,我们可以通过以下三种方式使用聚合。
你还可以阅读 这里 以更深入地了解聚合管道。
什么是 MongoDB 中的 $lookup
运算符
此运算符用于执行左外连接以将数据从一个文档合并到同一数据库中的另一个文档。它从连接的集合中过滤文档以进行进一步处理。
我们还可以使用此运算符向现有文档添加额外字段。
$lookup
运算符添加了一个新的数组属性(字段),其值(元素)与连接集合中的文档匹配。然后将这些转换后的文档传递到下一阶段。
$lookup
运算符具有三种不同的语法,我们可以根据项目要求使用。本教程使用 $lookup
语法来表示 Join conditions & Subqueries on the Joined Collection
。
为了练习示例代码,让我们用数据准备示例集合。
示例代码:
db.createCollection('collection1');
db.createCollection('collection2');
db.collection1.insertMany([
{"shopId": "001", "shopPosId": "001", "description": "description for 001"},
{"shopId": "002", "description": "description for 002"},
{"shopId": "003", "shopPosId": "003", "description": "description for 003"},
{"shopId": "004", "description": "description for 004"}
]);
db.collection2.insertMany([
{"shopId": "001", "shopPosId": "0078", "clientUid": "474192"},
{"shopId": "002", "shopPosId": "0012", "clientUid": "474193"},
{"shopId": "003", "shopPosId": "0034", "clientUid": "474194"},
{"shopId": "004", "shopPosId": "0056", "clientUid": "474195"}
]);
现在,我们可以执行以下命令来查看每个集合中插入的文档。
db.collection1.find();
db.collection2.find();
在 $lookup
运算符中使用管道连接 MongoDB 中的条件
要了解如何在 $lookup
运算符中使用管道,让我们连接两个集合中的文档,其中 collection1.shopId
等于 collection2.shopId
,而 collection1
不包含 shopPosId
字段.
只有满足这两个条件的两个集合才会连接那些文档。请参阅下面给出的示例代码。
示例代码:
db.collection2.aggregate([
{
"$lookup": {
"from": "collection1",
"let": { "shopId": "$shopId" },
"pipeline": [{
"$match": {
"$and": [
{"$expr": {"$eq": ['$shopId', '$$shopId'] }},
{ "shopPosId": { "$exists": false } }
]
}
}],
"as": "shopDescription"
}
}
]).pretty();
输出:
你是否仔细观察了上面给出的输出?只有那些文档从满足管道中两个条件的两个集合中加入(collection1.shopId
等于 collection2.shopId
,并且 collection1
不包含 shopPosId
字段)。
此外,那些不符合这些条件的文档有一个名为 shopDescription
的空数组(参见上面结果中的红色框)。我们只能显示那些包含非空 shopDescription
数组的结果文档(请参阅以下查询)。
示例代码:
db.collection2.aggregate([
{
"$lookup": {
"from": "collection1",
"let": { "shopId": "$shopId" },
"pipeline": [{
"$match": {
"$and": [
{"$expr": {"$eq": ['$shopId', '$$shopId'] }},
{ "shopPosId": { "$exists": false } }
]
}
}],
"as": "shopDescription"
}
},
{
"$match":{
"shopDescription": { $exists: true, $not: {$size: 0} }
}
}
]).pretty();
输出:
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