跨不同集合的聚合（外键）--MongoDB聚合
第一个名为origin的文档包含以下文档（不包括_id):
[
{
"Id": "1",
"Level1": [
{
"Id": "1.1",
"Level2": [
{
"Level3": {
"Id": "1.1.1",
"Name": "name 1.1.1"
}
},
{
"Level3": {
"Id": "1.1.2",
"Name": "name 1.1.2"
}
}
]
},
{
"Id": "1.2",
"Level2": [
{
"Level3": {
"Id": "1.2.1",
"Name": "name 1.2.1"
}
},
{
"Level3": {
"Id": "1.2.2",
"Name": "name 1.2.2"
}
}
]
}
]
},
{
"Id": "2",
"Level1": [
{
"Id": "2.1",
"Level2": [
{
"Level3": {
"Id": "2.1.1",
"Name": "name 2.1.1"
}
},
{
"Level3": {
"Id": "2.1.2",
"Name": "name 2.1.2"
}
}
]
},
{
"Id": "2.2",
"Level2": [
{
"Level3": {
"Id": "2.2.1",
"Name": "name 2.2.1"
}
},
{
"Level3": {
"Id": "2.2.2",
"Name": "name 2.2.2"
}
}
]
}
]
}
]
第二个集合名为destination，具有以下文档：
[
{
"Id": "f1",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "1.1.1",
"Name": "name 1.1.1"
}
}
},
{
"Id": "f2",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "1.1.2",
"Name": "name 1.1.2"
}
}
},
{
"Id": "f3",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "1.2.1",
"Name": "name 1.2.1"
}
}
},
{
"Id": "f4",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "1.2.2",
"Name": "name 1.2.2"
}
}
},
{
"Id": "f5",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "2.1.1",
"Name": "name 2.1.1"
}
}
},
{
"Id": "f6",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "2.1.2",
"Name": "name 2.1.2"
}
}
},
{
"Id": "f7",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "2.2.1",
"Name": "name 2.2.1"
}
}
},
{
"Id": "f8",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "2.2.2",
"Name": "name 2.2.2"
}
}
}
]
level1.id=“1.1”上的Origin
预期的结果是：
[
{
"Id": "f1",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "1.1.1",
"Name": "name 1.1.1"
}
}
},
{
"Id": "f2",
"Level1": {
"Level2": {
"Id": "1.1.2",
"Name": "name 1.1.2"
}
}
}
]
如何使用聚合查询来实现这一点？
共有1个答案
在MongoDB中，为了聚合来自不同集合的数据，我们使用$lookup。
我已经按照你的要求做了查找查询。
db.origin.aggregate([
{
$unwind:"$Level1"
},
{
$unwind:"$Level1.Level2"
},
{
$lookup:{
from:"destination",
let:{
"level":"$Level1.Level2.Level3"
},
pipeline:[
{
$match:{
$expr:{
$eq:[
"$Level1.Level2","$$level"
]
}
}
}
],
as:"lookups"
}
},
{
$unwind:{
path:"$lookups",
preserveNullAndEmptyArrays:true
}
}
]).pretty()
为了在输出中显示所需的字段，可以使用$project。更多信息请点击此处阅读。
db.destination.aggregate([
{
$lookup:{
from:"origin",
let:{
"level":"$Level1.Level2"
},
pipeline:[
{
$unwind:"$Level1"
},
{
$unwind:"$Level1.Level2"
},
{
$match:{
$expr:{
$eq:[
"$Level1.Level2.Level3","$$level"
]
}
}
}
],
as:"lookups"
}
},
{
$unwind:{
path:"$lookups",
preserveNullAndEmptyArrays:true
}
},
{
$project:{
"Id":1,
"Level1.Level2":"$lookups.Level1.Level2.Level3"
}
}
]).pretty()
[
{
"_id" : ObjectId("5e92196a3a5a7fc48b644f67"),
"Id" : "f1",
"Level1" : {
"Level2" : {
"Id" : "1.1.1",
"Name" : "name 1.1.1"
}
}
},
{
"_id" : ObjectId("5e92196a3a5a7fc48b644f68"),
"Id" : "f2",
"Level1" : {
"Level2" : {
"Id" : "1.1.2",
"Name" : "name 1.1.2"
}
}
},
{
"_id" : ObjectId("5e92196a3a5a7fc48b644f69"),
"Id" : "f3",
"Level1" : {
"Level2" : {
"Id" : "1.2.1",
"Name" : "name 1.2.1"
}
}
},
{
"_id" : ObjectId("5e92196a3a5a7fc48b644f6a"),
"Id" : "f4",
"Level1" : {
"Level2" : {
"Id" : "1.2.2",
"Name" : "name 1.2.2"
}
}
},
{
"_id" : ObjectId("5e92196a3a5a7fc48b644f6b"),
"Id" : "f5",
"Level1" : {
"Level2" : {
"Id" : "2.1.1",
"Name" : "name 2.1.1"
}
}
},
{
"_id" : ObjectId("5e92196a3a5a7fc48b644f6c"),
"Id" : "f6",
"Level1" : {
"Level2" : {
"Id" : "2.1.2",
"Name" : "name 2.1.2"
}
}
},
{
"_id" : ObjectId("5e92196a3a5a7fc48b644f6d"),
"Id" : "f7",
"Level1" : {
"Level2" : {
"Id" : "2.2.1",
"Name" : "name 2.2.1"
}
}
},
{
"_id" : ObjectId("5e92196a3a5a7fc48b644f6e"),
"Id" : "f8",
"Level1" : {
"Level2" : {
"Id" : "2.2.2",
"Name" : "name 2.2.2"
}
}
}
]
-
我在mongodb中的聚合有点问题； 收藏uczelna： 我的合计： 我想找到所有的医生（doktorzy）妇女（名字的最后一个字母a）在一所学校（uczelna）。imie（姓名） 告诉我我做错了什么，谢谢
-
我不熟悉Spring和Mongo。我正在使用Spring Batch获取一些报告。我的查询需要一些MongoItemReader不支持的聚合，所以我根据下面的stackoverflow链接扩展了该类。 如何在Spring批处理中使用MongoItemReader聚合查询 但我的聚合有点问题。我制作的聚合在mongoDB中运行良好，但无法将其转换为Spring mongo聚合。 MongoDb聚合按
-
我使用Nodejs和MongoDB与expressjs和mongoose库，创建一个具有用户、文章和评论模式的博客API。下面是我使用的模式。
-
主要内容：aggregate() 方法,管道MongoDB 中的聚合操作用来处理数据并返回计算结果，聚合操作可以将多个文档中的值组合在一起，并可对数据执行各种操作，以返回单个结果，有点类似于 SQL 语句中的 count(*)、group by 等。 aggregate() 方法 您可以使用 MongoDB 中的 aggregate() 方法来执行聚合操作，其语法格式如下： db.collection_name.aggregate(aggr
-
并给我带来这些结果： {“_id”：{“name”：“city1”},“count”：212} {“_id”：{“name”：“city2”},“count”：1200} https://hexdocs.pm/mongodb/readme.html#贡献 提前谢了。
-
我有一种情况，我需要根据一个数组值执行一个group by操作，该数组值将字段值的出现次数相加。然后对计数进行过滤，并准备结果，以便根据条件显示结果。从本质上讲，文档被转换回如果您只使用find函数就会呈现的方式。由于matchedDocuments数组中收集的项的数量，我遇到了临时文档太大的问题。任何关于如何改进这一点的建议都将是有益的。 以下是一些示例文档和基于上述标准的预期结果：