我对Mongoose和MongoDB还不太熟悉,所以我很难搞清楚这样的事情是否有可能:
Item = new Schema({
id: Schema.ObjectId,
dateCreated: { type: Date, default: Date.now },
title: { type: String, default: 'No Title' },
description: { type: String, default: 'No Description' },
tags: [ { type: Schema.ObjectId, ref: 'ItemTag' }]
});
ItemTag = new Schema({
id: Schema.ObjectId,
tagId: { type: Schema.ObjectId, ref: 'Tag' },
tagName: { type: String }
});
var query = Models.Item.find({});
query
.desc('dateCreated')
.populate('tags')
.where('tags.tagName').in(['funny', 'politics'])
.run(function(err, docs){
// docs is always empty
});
有更好的办法吗?
编辑
为任何困惑道歉。我要做的是获取所有包含有趣标签或政治标签的项目。
编辑
无where条款的文件:
[{
_id: 4fe90264e5caa33f04000012,
dislikes: 0,
likes: 0,
source: '/uploads/loldog.jpg',
comments: [],
tags: [{
itemId: 4fe90264e5caa33f04000012,
tagName: 'movies',
tagId: 4fe64219007e20e644000007,
_id: 4fe90270e5caa33f04000015,
dateCreated: Tue, 26 Jun 2012 00:29:36 GMT,
rating: 0,
dislikes: 0,
likes: 0
},
{
itemId: 4fe90264e5caa33f04000012,
tagName: 'funny',
tagId: 4fe64219007e20e644000002,
_id: 4fe90270e5caa33f04000017,
dateCreated: Tue, 26 Jun 2012 00:29:36 GMT,
rating: 0,
dislikes: 0,
likes: 0
}],
viewCount: 0,
rating: 0,
type: 'image',
description: null,
title: 'dogggg',
dateCreated: Tue, 26 Jun 2012 00:29:24 GMT
}, ... ]
使用where子句,我得到一个空数组。
最佳答案
如果现代MongoDB大于3.2,在大多数情况下可以使用$lookup
作为.populate()
的替代。这还有一个优点,即实际上是在“服务器上”执行连接,而不是.populate()
执行的实际上是“多个查询”来“模拟”连接。
因此,就关系数据库的工作方式而言,.populate()
并不是真正的“连接”。另一方面,$lookup
操作符实际上在服务器上执行工作,或多或少类似于“left join”:
Item.aggregate(
[
{ "$lookup": {
"from": ItemTags.collection.name,
"localField": "tags",
"foreignField": "_id",
"as": "tags"
}},
{ "$unwind": "$tags" },
{ "$match": { "tags.tagName": { "$in": [ "funny", "politics" ] } } },
{ "$group": {
"_id": "$_id",
"dateCreated": { "$first": "$dateCreated" },
"title": { "$first": "$title" },
"description": { "$first": "$description" },
"tags": { "$push": "$tags" }
}}
],
function(err, result) {
// "tags" is now filtered by condition and "joined"
}
)
注意,这里的
.collection.name
实际上计算为“string”,它是分配给模型的mongodb集合的实际名称。由于Mongoose默认情况下会将集合名称“复数”,并且$lookup
需要实际的MongoDB集合名称作为参数(因为这是一个服务器操作),因此这是在Mongoose代码中使用的一个方便的技巧,而不是直接“硬编码”集合名称。虽然我们也可以在数组上使用
$filter
来移除不需要的项,但这实际上是最有效的形式,因为对于asAggregation Pipeline Optimization的特殊条件,后面是a$lookup
和a$unwind
条件。这实际上导致三个管道阶段合二为一:
{ "$lookup" : {
"from" : "itemtags",
"as" : "tags",
"localField" : "tags",
"foreignField" : "_id",
"unwinding" : {
"preserveNullAndEmptyArrays" : false
},
"matching" : {
"tagName" : {
"$in" : [
"funny",
"politics"
]
}
}
}}
这是高度优化的,因为实际操作“首先筛选要联接的集合”,然后返回结果并“展开”数组。这两种方法都被使用,因此结果不会打破bson限制16mb,这是客户端没有的限制。
唯一的问题是,它在某些方面似乎是“反直觉的”,特别是当您想要数组中的结果时,但这就是
$match
在这里的作用,因为它重新构造为原始文档形式。不幸的是,我们现在还不能用服务器使用的最终语法编写
$group
。嗯,这是一个需要纠正的疏忽。但是现在,简单地使用序列就可以了,而且是最可行的选择,具有最好的性能和可伸缩性。附录-MongoDB 3.6及以上版本
尽管这里显示的模式由于其他阶段是如何进入
$lookup
而相当优化,但它确实有一个缺点,即通常$lookup
和$lookup
的固有的“左连接”被这里的populate()
的“最佳”使用否定,而$unwind
不保留空数组。你可以添加preserveNullAndEmptyArrays
选项,但这否定了上面描述的“优化”序列,基本上保留了所有三个阶段的完整性,而这三个阶段通常会在优化中组合在一起。MongoDB 3.6扩展为“更具表现力”的
$lookup
形式,允许使用“子管道”表达式。它不仅满足了保留“left join”的目标,而且还允许使用优化查询来减少返回的结果,并且语法简单得多:Item.aggregate([
{ "$lookup": {
"from": ItemTags.collection.name,
"let": { "tags": "$tags" },
"pipeline": [
{ "$match": {
"tags": { "$in": [ "politics", "funny" ] },
"$expr": { "$in": [ "$_id", "$$tags" ] }
}}
]
}}
])
为了将声明的“local”值与“foreign”值匹配而使用的
$expr
实际上是MongoDB现在使用原始$lookup
语法“internal”所做的。通过以这种形式表达,我们可以在“子管道”中定制初始$match
表达式。事实上,作为一个真正的“聚合管道”,您可以使用此“子管道”表达式中的聚合管道执行任何操作,包括将
$lookup
的级别“嵌套”到其他相关集合。进一步的使用有点超出了问题的范围,但是对于甚至“嵌套人口”来说,
$lookup
的新使用模式允许这一点几乎相同,并且在它的完全使用中“更强大”。工作实例
下面给出一个在模型上使用静态方法的示例。一旦实现了静态方法,调用就变成:
Item.lookup(
{
path: 'tags',
query: { 'tags.tagName' : { '$in': [ 'funny', 'politics' ] } }
},
callback
)
或者增强到更现代一点甚至变成:
let results = await Item.lookup({
path: 'tags',
query: { 'tagName' : { '$in': [ 'funny', 'politics' ] } }
})
使其在结构上非常类似于
.populate()
,但实际上它是在服务器上进行连接。为了完整起见,这里的用法根据父实例和子实例将返回的数据返回到的Mongoose文档实例。这是相当琐碎和容易适应或只是使用,因为是最常见的情况。
注意:这里使用async只是为了简单地运行所附示例。实际的实现没有这种依赖关系。
const async = require('async'),
mongoose = require('mongoose'),
Schema = mongoose.Schema;
mongoose.Promise = global.Promise;
mongoose.set('debug', true);
mongoose.connect('mongodb://localhost/looktest');
const itemTagSchema = new Schema({
tagName: String
});
const itemSchema = new Schema({
dateCreated: { type: Date, default: Date.now },
title: String,
description: String,
tags: [{ type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'ItemTag' }]
});
itemSchema.statics.lookup = function(opt,callback) {
let rel =
mongoose.model(this.schema.path(opt.path).caster.options.ref);
let group = { "$group": { } };
this.schema.eachPath(p =>
group.$group[p] = (p === "_id") ? "$_id" :
(p === opt.path) ? { "$push": `$${p}` } : { "$first": `$${p}` });
let pipeline = [
{ "$lookup": {
"from": rel.collection.name,
"as": opt.path,
"localField": opt.path,
"foreignField": "_id"
}},
{ "$unwind": `$${opt.path}` },
{ "$match": opt.query },
group
];
this.aggregate(pipeline,(err,result) => {
if (err) callback(err);
result = result.map(m => {
m[opt.path] = m[opt.path].map(r => rel(r));
return this(m);
});
callback(err,result);
});
}
const Item = mongoose.model('Item', itemSchema);
const ItemTag = mongoose.model('ItemTag', itemTagSchema);
function log(body) {
console.log(JSON.stringify(body, undefined, 2))
}
async.series(
[
// Clean data
(callback) => async.each(mongoose.models,(model,callback) =>
model.remove({},callback),callback),
// Create tags and items
(callback) =>
async.waterfall(
[
(callback) =>
ItemTag.create([{ "tagName": "movies" }, { "tagName": "funny" }],
callback),
(tags, callback) =>
Item.create({ "title": "Something","description": "An item",
"tags": tags },callback)
],
callback
),
// Query with our static
(callback) =>
Item.lookup(
{
path: 'tags',
query: { 'tags.tagName' : { '$in': [ 'funny', 'politics' ] } }
},
callback
)
],
(err,results) => {
if (err) throw err;
let result = results.pop();
log(result);
mongoose.disconnect();
}
)
或者对于node 8.x及更高版本,使用
async/await
且没有附加依赖项时更现代一点:const { Schema } = mongoose = require('mongoose');
const uri = 'mongodb://localhost/looktest';
mongoose.Promise = global.Promise;
mongoose.set('debug', true);
const itemTagSchema = new Schema({
tagName: String
});
const itemSchema = new Schema({
dateCreated: { type: Date, default: Date.now },
title: String,
description: String,
tags: [{ type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'ItemTag' }]
});
itemSchema.statics.lookup = function(opt) {
let rel =
mongoose.model(this.schema.path(opt.path).caster.options.ref);
let group = { "$group": { } };
this.schema.eachPath(p =>
group.$group[p] = (p === "_id") ? "$_id" :
(p === opt.path) ? { "$push": `$${p}` } : { "$first": `$${p}` });
let pipeline = [
{ "$lookup": {
"from": rel.collection.name,
"as": opt.path,
"localField": opt.path,
"foreignField": "_id"
}},
{ "$unwind": `$${opt.path}` },
{ "$match": opt.query },
group
];
return this.aggregate(pipeline).exec().then(r => r.map(m =>
this({ ...m, [opt.path]: m[opt.path].map(r => rel(r)) })
));
}
const Item = mongoose.model('Item', itemSchema);
const ItemTag = mongoose.model('ItemTag', itemTagSchema);
const log = body => console.log(JSON.stringify(body, undefined, 2));
(async function() {
try {
const conn = await mongoose.connect(uri);
// Clean data
await Promise.all(Object.entries(conn.models).map(([k,m]) => m.remove()));
// Create tags and items
const tags = await ItemTag.create(
["movies", "funny"].map(tagName =>({ tagName }))
);
const item = await Item.create({
"title": "Something",
"description": "An item",
tags
});
// Query with our static
const result = (await Item.lookup({
path: 'tags',
query: { 'tags.tagName' : { '$in': [ 'funny', 'politics' ] } }
})).pop();
log(result);
mongoose.disconnect();
} catch (e) {
console.error(e);
} finally {
process.exit()
}
})()
从MongoDB 3.6及以上,即使没有
$unwind
和$group
建筑:const { Schema, Types: { ObjectId } } = mongoose = require('mongoose');
const uri = 'mongodb://localhost/looktest';
mongoose.Promise = global.Promise;
mongoose.set('debug', true);
const itemTagSchema = new Schema({
tagName: String
});
const itemSchema = new Schema({
title: String,
description: String,
tags: [{ type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'ItemTag' }]
},{ timestamps: true });
itemSchema.statics.lookup = function({ path, query }) {
let rel =
mongoose.model(this.schema.path(path).caster.options.ref);
// MongoDB 3.6 and up $lookup with sub-pipeline
let pipeline = [
{ "$lookup": {
"from": rel.collection.name,
"as": path,
"let": { [path]: `$${path}` },
"pipeline": [
{ "$match": {
...query,
"$expr": { "$in": [ "$_id", `$$${path}` ] }
}}
]
}}
];
return this.aggregate(pipeline).exec().then(r => r.map(m =>
this({ ...m, [path]: m[path].map(r => rel(r)) })
));
};
const Item = mongoose.model('Item', itemSchema);
const ItemTag = mongoose.model('ItemTag', itemTagSchema);
const log = body => console.log(JSON.stringify(body, undefined, 2));
(async function() {
try {
const conn = await mongoose.connect(uri);
// Clean data
await Promise.all(Object.entries(conn.models).map(([k,m]) => m.remove()));
// Create tags and items
const tags = await ItemTag.insertMany(
["movies", "funny"].map(tagName => ({ tagName }))
);
const item = await Item.create({
"title": "Something",
"description": "An item",
tags
});
// Query with our static
let result = (await Item.lookup({
path: 'tags',
query: { 'tagName': { '$in': [ 'funny', 'politics' ] } }
})).pop();
log(result);
await mongoose.disconnect();
} catch(e) {
console.error(e)
} finally {
process.exit()
}
})()
关于node.js - 在Mongoose中填充后查询,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48609422/