Właściwie druga odpowiedź jest błędna. Możliwe jest wykonanie wyszukiwania w polu DBref w twoim agregatorze i nie potrzebujesz do tego mapreduce.
Rozwiązanie
db.A.aggregate([
{
$project: {
B_fk: {
$map: {
input: {
$map: {
input:"$bid",
in: {
$arrayElemAt: [{$objectToArray: "$$this"}, 1]
},
}
},
in: "$$this.v"}},
}
},
{
$lookup: {
from:"B",
localField:"B_fk",
foreignField:"_id",
as:"B"
}
}
])
wynik
{
"_id" : ObjectId("59bb79df1e9c00162566f581"),
"B_fk" : null,
"B" : [ ]
},
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"B_fk" : [
ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0"),
ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1")
],
"B" : [
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0"),
"status" : NumberInt("1"),
"seq" : NumberInt("0")
}
]
}
Krótkie wyjaśnienie
Przeprowadź pętlę przez DBRefs za pomocą $map, podziel każdy DBref na tablicę, zachowaj tylko pole $id, a następnie pozbądź się formatu k:v za pomocą $$this.v, zachowując tylko ObjectId i usuwając całą resztę. Możesz teraz wyszukiwać na ObjectId.
Objaśnienie krok po kroku
W agregatorze typ DBRef BSON może być obsługiwany jak obiekt, z dwoma lub trzema polami (ref, id i db).
Jeśli tak:
db.A.aggregate([
{
$project: {
First_DBref_as_array: {$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},
Second_DBref_as_array: {$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",1]}},
}
},
])
Oto wynik:
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"First_DBref_as_array : [
{
"k" : "$ref",
"v" : "B"
},
{
"k" : "$id",
"v" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
}
],
"Second_DBref_as_array" : [
{
"k" : "$ref",
"v" : "B"
},
{
"k" : "$id",
"v" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
}
]
}
Po przekształceniu dbref w tablicę możesz pozbyć się bezużytecznych pól, wysyłając zapytanie tylko o wartość w indeksie 1, w ten sposób:
db.A.aggregate([
{
$project: {
First_DBref_as_array: {$arrayElemAt: [{$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},1]},
Second_DBref_as_array: {$arrayElemAt: [{$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},1]},
}
},
])
wynik:
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"First_DBref_as_array" : {
"k" : "$id",
"v" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
},
"Second_DBref_as_array" : {
"k" : "$id",
"v" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
}
}
Następnie możesz w końcu uzyskać żądaną wartość, wskazując na „$myvalue.v”, tak jak poniżej
db.A.aggregate([
{
$project: {
first_DBref_as_array: {$arrayElemAt: [{$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},1]},
second_DBref_as_array: {$arrayElemAt: [{$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},1]},
}
},
{
$project: {
first_DBref_as_ObjectId: "$first_DBref_as_array.v",
second_DBref_as_ObjectId: "$second_DBref_as_array.v"
}
}
])
wynik:
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"first_DBref_as_ObjectId" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0"),
"second_DBref_as_ObjectId" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
}
Oczywiście, w normalnym potoku nie potrzebujesz tych wszystkich zbędnych kroków, używając zagnieżdżonej mapy $, możesz uzyskać ten sam wynik za jednym razem :
db.A.aggregate([
{
$project: {
B_fk: { $map : {input: { $map: { input:"$bid",
in: { $arrayElemAt: [{$objectToArray: "$$this"}, 1 ]}, } },
in: "$$this.v"}},
}
},
])
wynik:
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"B_fk" : [
ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0"),
ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1")
]
}
Mam nadzieję, że wyjaśnienie jest wystarczająco jasne, jeśli nie, możesz zapytać.