小编典典

$ lookup之后的聚合过滤器

javascript

如何在$ lookup之后添加过滤器,或者有其他方法可以执行此操作?

我的数据收集测试是:

{ "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d6"), "id" : 100, "value" : "0", "contain" : [ ] }
{ "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d7"), "id" : 110, "value" : "1", "contain" : [ 100 ] }
{ "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d8"), "id" : 120, "value" : "1", "contain" : [ 100 ] }
{ "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d9"), "id" : 121, "value" : "2", "contain" : [ 100, 120 ] }

我选择ID 100并汇总孩子:

db.test.aggregate([ {
  $match : {
    id: 100
  }
}, {
  $lookup : {
    from : "test",
    localField : "id",
    foreignField : "contain",
    as : "childs"
  }
}]);

我回来了:

{  
  "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d6"),
  "id":100,
  "value":"0",
  "contain":[ ],
  "childs":[ {  
      "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d7"),
      "id":110,
      "value":"1",
      "contain":[ 100 ]
    },
    {  
      "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d8"),
      "id":120,
      "value":"1",
      "contain":[ 100 ]
    },
    {  
      "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d9"),
      "id":121,
      "value":"2",
      "contain":[ 100, 120 ]
    }
  ]
}

但我只希望与“值:1”匹配的子项

最后,我希望得到以下结果:

{  
  "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d6"),
  "id":100,
  "value":"0",
  "contain":[ ],
  "childs":[ {  
      "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d7"),
      "id":110,
      "value":"1",
      "contain":[ 100 ]
    },
    {  
      "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d8"),
      "id":120,
      "value":"1",
      "contain":[ 100 ]
    }
  ]
}

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2020-05-01

共1个答案

小编典典

这里的问题实际上是关于一些不同的东西,根本不需要$lookup。但是,对于仅从“$lookup之后过滤”标题到达此处的任何人,这些都是适合您的技术:

MongoDB 3.6-子管道

db.test.aggregate([
    { "$match": { "id": 100 } },
    { "$lookup": {
      "from": "test",
      "let": { "id": "$id" },
      "pipeline": [
        { "$match": {
          "value": "1",
          "$expr": { "$in": [ "$$id", "$contain" ] }
        }}
      ],
      "as": "childs"
    }}
])

较早-$ lookup + $ unwind + $ match合并

db.test.aggregate([
    { "$match": { "id": 100 } },
    { "$lookup": {
        "from": "test",
        "localField": "id",
        "foreignField": "contain",
        "as": "childs"
    }},
    { "$unwind": "$childs" },
    { "$match": { "childs.value": "1" } },
    { "$group": {
        "_id": "$_id",
        "id": { "$first": "$id" },
        "value": { "$first": "$value" },
        "contain": { "$first": "$contain" },
        "childs": { "$push": "$childs" }
     }}
])

如果您质疑为什么不$unwind使用$filter该数组,请阅读[Aggregate$lookup匹配管道中文档的总大小超出了所有文档的最大文档大小,以了解为什么这是通常必需的并且是最佳方法。

对于MongoDB 3.6及更高版本,通常是更具表现力的“子管道”,它是您想要在所有内容完全返回数组之前“过滤”外部集合的结果的工具。

回到答案,尽管实际上描述了为什么所提问题根本不需要“不参加”。


原版的

$lookup像这样使用并不是在这里执行所需操作的最“有效”方法。但是稍后会详细介绍。

作为一个基本概念,只需$filter在结果数组上使用:

db.test.aggregate([ 
    { "$match": { "id": 100 } }, 
    { "$lookup": {
        "from": "test",
        "localField": "id",
        "foreignField": "contain",
        "as": "childs"
    }},
    { "$project": {
        "id": 1,
        "value": 1,
        "contain": 1,
        "childs": {
           "$filter": {
               "input": "$childs",
               "as": "child",
               "cond": { "$eq": [ "$$child.value", "1" ] }
           }
        }
    }}
]);

$redact改为使用:

db.test.aggregate([ 
    { "$match": { "id": 100 } }, 
    { "$lookup": {
        "from": "test",
        "localField": "id",
        "foreignField": "contain",
        "as": "childs"
    }},
    { "$redact": {
        "$cond": {
           "if": {
              "$or": [
                { "$eq": [ "$value", "0" ] },
                { "$eq": [ "$value", "1" ] }
              ]
           },
           "then": "$$DESCEND",
           "else": "$$PRUNE"
        }
    }}
]);

两者都得到相同的结果:

{  
  "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d6"),
  "id":100,
  "value":"0",
  "contain":[ ],
  "childs":[ {  
      "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d7"),
      "id":110,
      "value":"1",
      "contain":[ 100 ]
    },
    {  
      "_id":ObjectId("570557d4094a4514fc1291d8"),
      "id":120,
      "value":"1",
      "contain":[ 100 ]
    }
  ]
}

最重要的是,$lookup它本身不能“还”查询以仅选择某些数据。因此,所有“过滤”都需要在$lookup

但是,实际上对于这种类型的“自我连接”,您最好根本不使用它$lookup,并且完全避免额外读取和“哈希合并”的开销。只需获取相关项目,即可$group

db.test.aggregate([
  { "$match": { 
    "$or": [
      { "id": 100 },
      { "contain.0": 100, "value": "1" }
    ]
  }},
  { "$group": {
    "_id": {
      "$cond": {
        "if": { "$eq": [ "$value", "0" ] },
        "then": "$id",
        "else": { "$arrayElemAt": [ "$contain", 0 ] }
      }
    },
    "value": { "$first": { "$literal": "0"} },
    "childs": {
      "$push": {
        "$cond": {
          "if": { "$ne": [ "$value", "0" ] },
          "then": "$$ROOT",
          "else": null
        }
      }
    }
  }},
  { "$project": {
    "value": 1,
    "childs": {
      "$filter": {
        "input": "$childs",
        "as": "child",
        "cond": { "$ne": [ "$$child", null ] }
      }
    }
  }}
])

这只是有所不同,因为我故意删除了多余的字段。如果您确实要添加它们,请自己添加:

{
  "_id" : 100,
  "value" : "0",
  "childs" : [
    {
      "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d7"),
      "id" : 110,
      "value" : "1",
      "contain" : [ 100 ]
    },
    {
      "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d8"),
      "id" : 120,
      "value" : "1",
      "contain" : [ 100 ]
    }
  ]
}

因此,这里唯一真正的问题是“过滤”null来自数组的任何结果,该数组是在当前文档正在parent处理到时创建的$push


您在这里似乎还缺少的是,您要查找的结果根本不需要聚合或“子查询”。您已经结束或可能在其他地方找到的结构是“设计的”,因此您可以在单个查询请求中获得一个“节点”及其所有“子代”。

这意味着只有“ query”才是真正需要的,而数据收集(由于没有真正“减少”任何内容而已发生的一切)只是迭代游标结果的功能:

var result = {};

db.test.find({
  "$or": [
    { "id": 100 },
    { "contain.0": 100, "value": "1" }
  ]
}).sort({ "contain.0": 1 }).forEach(function(doc) {
  if ( doc.id == 100 ) {
    result = doc;
    result.childs = []
  } else {
    result.childs.push(doc)
  }
})

printjson(result);

这做的完全一样:

{
  "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d6"),
  "id" : 100,
  "value" : "0",
  "contain" : [ ],
  "childs" : [
    {
      "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d7"),
      "id" : 110,
      "value" : "1",
      "contain" : [
              100
      ]
    },
    {
      "_id" : ObjectId("570557d4094a4514fc1291d8"),
      "id" : 120,
      "value" : "1",
      "contain" : [
              100
      ]
    }
  ]
}

并证明您在这里真正需要做的就是发出“单个”查询以选择父项和子项。返回的数据是相同的,并且您在服务器或客户端上所做的所有工作都在“按摩”为另一种收集的格式。

这是在这种情况下您可以“思考”如何在“关系”数据库中进行操作的情况之一,而没有意识到由于数据的存储方式已“改变”,因此您不再需要使用同样的方法。

这正是文档示例 “带有子引用的模型树结构”结构中 的要点,它使在一个查询中选择父项和子项变得容易。

2020-05-01