mongodb lookup （left join） 总结

mongodb lookup （left join） 总结

product表

db.product.insert({"_id":1,"productname":"商品1","price":15})
db.product.insert({"_id":2,"productname":"商品2","price":36})

orders表

db.orders.insert({"_id":1,"pid":1,"ordername":"订单1"})
db.orders.insert({"_id":2,"pid":2,"ordername":"订单2"})
db.orders.insert({"_id":3,"pid":2,"ordername":"订单3"})
db.orders.insert({"_id":4,"pid":1,"ordername":"订单4"})

orders中通过pid关联product表

left jon:

 db.product.aggregate([     //注意： 这里是  db.product, 即主表名称{$lookup:{from: "orders",  //注意： 这里是  orders， 需要关联的表localField: "_id",     //product表需要关联的键（主表中的key）foreignField: "pid",   //orders表中对应的键 (关联表中的key)as: "inventory_docs"   //集合名，存放关联的结果数组}}])

结果：

/* 1 */
{"_id" : 1.0,"productname" : "商品1","price" : 15.0,"inventory_docs" : [ {"_id" : 1.0,"pid" : 1.0,"ordername" : "订单1"}, {"_id" : 4.0,"pid" : 1.0,"ordername" : "订单4"}]
}/* 2 */
{"_id" : 2.0,"productname" : "商品2","price" : 36.0,"inventory_docs" : [ {"_id" : 2.0,"pid" : 2.0,"ordername" : "订单2"}, {"_id" : 3.0,"pid" : 2.0,"ordername" : "订单3"}]
}

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加入查询条件： 产品 price > 20 的订单

  db.product.aggregate([{$lookup:{from: "orders",localField: "_id",foreignField: "pid",as: "inventory_docs"}},{ $match : { price : {$gt:20} } }])

其他举例： {$match:{name:"小明",&#":"jjj"}}

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使用$project来指定我要获取的字段，比如我只需要inventory_docs字段就可以了

  db.product.aggregate([{$lookup:{from: "orders",localField: "_id",foreignField: "pid",as: "inventory_docs"}},{ $match : { price : {$gt:20} } },{$project:{"inventory_docs":1,"_id":0}}])

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多表关联：

$match为条件拼接，若条件为关联表中的字段，则需要根据关联表相应的结果集（as）属性后面名称拿到<例：as：“result”，获取字段为result._id>，若为主表字段条件则直接写就可以

增加排序分页功能
分页功能和排序功能只需要在关联的的aggregation中添加就可以实现，其中Page()为分页的页码&#Limit()为条数 

使用$unwind将数据打散:

db.product.aggregate([     //注意： 这里是  db.product, 即主表名称{$lookup:{from: "orders",  //注意： 这里是  orders， 需要关联的表localField: "_id",     //product表需要关联的键（主表中的key）foreignField: "pid",   //orders表中对应的键 (关联表中的key)as: "inventory_docs"   //集合名，存放关联的结果数组},{$unwind:"$inventory_docs"}}])

inventory_docs 中本来存放的是一个数组，  $unwind:"inventory_docs" 将查询结果分成多条， inventory_docs变成一个对象

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ps:一些小坑
$lookup是如果涉及关联"_id",注意两个字段的类型,用string类型匹配ObjectId类型是没有结果的~~
_class字段也是有些作用的,比如说使用$sum时用作分组
数据处理后续:Document返回的值,如果用作前端返回,ObjectId是会被当成BSON解析的~