这篇我们来看mongodb另一个非常有意思的东西,那就是$lookup,我们知道mongodb是一个文档型的数据库,而且它也是最像关系型数据库的

一种nosql,但是呢,既然mongodb是无模式的,自然就很难在关系型数据库中非常擅长的多表关联上发挥作用,在这之前,我们可以使用DbRef,但

是呢,在mongodb 3.2 中给你增加了一个相当牛逼的手段,那就是$lookup,而且放到了aggreation这种重量级的pipeline分析框架上,自然就是一等

公民了,牛逼哈~。


一:介绍Aggregate

   这个aggregate在mongodb中算是一个非常重量级的工具了,而且pipeline的管道模型的理论就是后面操作的数据源来源于上一次操作的结果,这个

应该很好理解吧,好了,下面我们简单看看aggreation中到底有哪几个一等公民。

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据

很简单,就是上面的这十三个,比如说有了所谓的$group操作,我们就可以把这个aggreation做group的处理,有了$sort操作,就可以将结果进行排

序,有了$out操作,我们就可以将结果放到一个collections中去或者inline模式展示。。。


1. $lookup

   说了这么多,下面我们简单的来演示一下,比如我们有一个product表,有一个orders表,自然就存在着一个外键关系,下面我们就来造点数据。

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_02

db.product.insert({"_id":1,"productname":"商品1","price":15})
db.product.insert({"_id":2,"productname":"商品2","price":36})


db.orders.insert({"_id":1,"pid":1,"ordername":"订单1"})
db.orders.insert({"_id":2,"pid":2,"ordername":"订单2"})
db.orders.insert({"_id":3,"pid":2,"ordername":"订单3"})
db.orders.insert({"_id":4,"pid":1,"ordername":"订单4"})

db.product.find()
db.orders.find()

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_02

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_mongodb_04


好了,数据已经构造完毕,接下来我们要做的一个小需求就是,在orders表中,找到price of product >20 的订单,这个需求看起来很简单,对吧,

但是呢,我们的orders表中是没有price的field的,所以第一步就是:


<1> $lookup 表关联

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_02

1 db.product.aggregate([
2 {
3 $lookup:
4 {
5 from: "orders",
6 localField: "_id",
7 foreignField: "pid",
8 as: "inventory_docs"
9 }
10 }
11 ])

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_02

然后展示的结果如下:

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_02

1 /* 1 */
2 {
3 "_id" : 1.0,
4 "productname" : "商品1",
5 "price" : 15.0,
6 "inventory_docs" : [
7 {
8 "_id" : 1.0,
9 "pid" : 1.0,
10 "ordername" : "订单1"
11 },
12 {
13 "_id" : 4.0,
14 "pid" : 1.0,
15 "ordername" : "订单4"
16 }
17 ]
18 }
19
20 /* 2 */
21 {
22 "_id" : 2.0,
23 "productname" : "商品2",
24 "price" : 36.0,
25 "inventory_docs" : [
26 {
27 "_id" : 2.0,
28 "pid" : 2.0,
29 "ordername" : "订单2"
30 },
31 {
32 "_id" : 3.0,
33 "pid" : 2.0,
34 "ordername" : "订单3"
35 }
36 ]
37 }

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_02

最后我放一张图,这样好眼见为实:

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_09

下面我简单介绍一些$lookup中的参数:

from:需要关联的表【orders】

localField: 【product】表需要关联的键。

foreignField:【orders】的matching key。

as:           对应的外键集合的数据,【因为可能是一对多的,对吧】


好了,表关联已经做好了,接下来我们就需要用另外一个关键词叫做$match,where条件的意思嘛。。。


<2> $match筛选

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_02

1 db.product.aggregate([
2 {
3 $lookup:
4 {
5 from: "orders",
6 localField: "_id",
7 foreignField: "pid",
8 as: "inventory_docs"
9 }
10 },
11 { $match : { price : {$gt:20} } }
12 ])

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_02

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_12


果然不出所料,我们就把”商品1“过滤掉了,因为它的价格小于20,对吧,但是呢,看起来还不是很完美,应为我只需要orders信息,并不想要

所谓的product 这些属性,这个时候我们就可以使用$project 做select操作了。。。


<3> $project 挑选字段

      接下来我们使用$project来指定我要获取的字段,比如我只需要inventory_docs字段就可以了。

mongodb 使用$lookup做多表关联处理_数据_13


ok,当我执行之后,现在是这个吊样子了,这个就是本篇所说的,是不是很简单,同时呢,我也给大家简单的介绍了下Aggreation的使用,是不

是很好玩,当然Aggregate下面还有其他很多的$操作符,你可以按照要求试试看哦~ 记得这个可是pipeline的模式哦。。。