MongoDB
 sql >> Baza danych >  >> NoSQL >> MongoDB

Mongo jak $szukać za pomocą DBRef

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.



  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. MongoDB:aktualizuj każdy dokument w jednym polu

  2. Mongoose JS findOne zawsze zwraca wartość null

  3. Powstrzymać mongodb przed ignorowaniem znaków specjalnych?

  4. MongoDb — wykorzystanie serwera z wieloma procesorami do aplikacji o dużym obciążeniu zapisu

  5. Niestandardowa deserializacja