MongoDB
 sql >> база данни >  >> NoSQL >> MongoDB

mongoDB обобщено търсене на вложен масив от обекти

Можете да използвате по-долу тръбопровода за агрегиране.

$lookup за попълване на агент, последван от $reduce и $concatArrays за събиране на всички идентификатори на клиенти и $lookup за получаване на подробности за клиента.

$addFields с $map за повторение на масива от мисии и за всеки клиент картографирайте информацията за клиента от предишния етап чрез търсене по идентификатор на клиента и $mergeObjects за запазване на другите полета. $project етап, за да премахнете допълнителните полета.

Mongo db 3.6 и по-нова версия

Model.aggregate([
 {"$lookup":{
  "from":"agents",
  "localField":"agent",
  "foreignField":"_id",
  "as":"agent"
 }},
 {"$addFields":{"agent":{"$arrayElemAt":["$agent",0]}}},
 {"$addFields":{
   "client_ids":{
     "$reduce":{
       "input":"$missions",
       "initialValue":[],
       "in": {"$concatArrays":["$$value","$$this.clients.client"]}
     }
   }
 }},
 {"$lookup":{
   "from":"clients",
   "localField":"client_ids",
   "foreignField":"_id",
   "as":"client_info"
 }},
 {"$addFields":{
   "missions":{
     "$map":{
       "input":"$missions",
       "in":{
         "$mergeObjects":[
           "$$this",
           {"clients":{"$map":{
             "input":"$$this.clients",
             "in":{"$mergeObjects":[
               "$$this",
              {"client":{"$arrayElemAt":[
                "$client_info",
                {"$indexOfArray":["$client_ids","$$this._id"]}
              ]}}
            ]}
           }}}
         ]
       }
     }
   }
 }},
 {"$project":{"client_ids":0,"client_info":0}}
])

Mongo db по-малко от 3,6

$lookup за попълване на агент, последвано от $unwind за достигане до клиента и търсене нагоре, за да получите подробности за клиента. Превъртете назад с $group, за да се върнете към оригиналната структура с попълнени стойности.

Model.aggregate([
 {"$lookup":{
  "from":"agents",
  "localField":"agent",
  "foreignField":"_id",
  "as":"agent"
 }},
 {"$addFields":{"agent":{"$arrayElemAt":["$agent",0]}}},
 {"$unwind":"$missions"},
 {"$unwind":"$missions.clients"},
 {"$lookup":{
   "from":"clients",
   "localField":"missions.clients.client",
   "foreignField":"_id",
   "as":"missions.clients.client"
 }},
 {"$addFields":{"missions.clients.client":{"$arrayElemAt":["$missions.clients.client",0]}}},
 {"$group":{
   "_id":{"_id":"$_id","mission_id":"$missions._id"},
   "agent":{"$first":"$agent"},
   "title":{"$first":"$missions.title"},
   "clients":{"$push":"$missions.clients"}
 }},
 {"$group":{
   "_id":"$_id._id",
   "agent":{"$first":"$agent"},
   "missions":{
     "$push":{
       "_id":"$_id.mission_id",
       "title":"$title",
       "clients":"$clients"
      }
    }
 }}
])



  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. Django Templates и MongoDB _id

  2. Намерете всички документи, които споделят максимална (стойност), намерена в обобщена стъпка

  3. Как да получа номера на версията на MongoDB на Heroku?

  4. mongoose 'findById' връща нула с валиден идентификатор

  5. Сортирането на агрегирането на MongoDB не работи