NodeJs操作MongoDB之多表查询($lookup)与常见问题

一,方法介绍

aggregate()方法来对数据进行聚合操作。aggregate()方法的语法如下

1 aggregate(operators,[options],callback)

operators参数是如表1所示的聚合运算符的数组，它允许你定义对数据执行什么汇总操作。options参数允许你设置readPreference属性，它定义了从哪里读取数据。callback参数是接受err和res

$lookup:可以做多表查询

  {

             $lookup://$lookup是如果涉及关联"_id",注意两个字段的类型,用string类型匹配ObjectId类型是没有结果的

             {

                 from: 'User',            // 右集合

                 localField: 'UserId',    // 左集合 join 字段 数据类型得统一

                 foreignField: '_id',         // 右集合 join 字段 数据类型得统一

                 as: 'fromRole',           // 新生成字段（类型array）

             },

         },

$match:通过使用query对象运算符来过滤文档集。

 {$match:{"UserId:'5c429fe2c2462128fccc569b'}}

$unwind:unwind方法会将数组解开，每条包含数组中的一个值。

 { $unwind: "$fromRole" },//数据打散

与$lookup多表查询一起使用,$加$lookup as 的值(新生成字段)

$project:通过重命名，添加或删除字段重塑文档。你也可以重新计算值，并添加子文档。

 //以下是包括title并排除name的例子：

 {$project:{title:1,name:0}}

 //以下是把name重命名为title的例子:

 {$project{title:"$name"}}

 //下面是添加一个新的total字段，并用price和tax字段计算它的值的例子:

 {$project{total:{$add:["$price","$tax"]}}}

$limit:用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。

 {$limit:5}//查询五条

$skip:指定处理聚合操作的下一个管道前跳过的一些文档。

和limit()以及skip()的写法也是一样的。

 { $skip : 5 }//跳过五条 从0开始

$sort:将输入文档排序后输出。

排序指定一个带有field(需要排序的字段名):<sort_order>属性的对象，其中<sort_order>为1表示升序，而-1表示降序

$sort和我们find()中排序的写法也是一样的。

$group:将集合中的文档分组，可用于统计结果。

把文档分成一组新的文档用于在管道中的下一级。新对象的字段必须在$group对象中定义。

$addToSet 返回一组文档中所有文档所选字段的全部唯一值的数组。例如:colors:{$addToSet:"color"}
$first 返回一组文档中一个字段的第一个值。例如：firstValue:{$first:"$value"}
$last 返回一组文档中一个字段的最后一个值。例如:lastValue:{$last:"$value"}
$max 返回一组文档中一个字段的最大值。例如:maxValue:{$max:"$value"}
$min 返回一组文档中一个字段的最小值。例如:minValue:{$min:"$value"}
$avg 返回一组文档中以个字段的平均值。例如:avgValue:{$avg:"$value"}
$push 返回一组文档中所有文档所选字段的全部值的数组。例如:username:{$push:"$username"}
$sum 返回一组文档中以个字段的全部值的总和。例如:total:{$sum:"$value"}

可用在聚合表达式的字符串和算术运算符

$add:计算数值的总和。例如：valuePlus5:{$add:["$value",5]}
$divide:给定两个数值，用第一个数除以第二个数。例如：valueDividedBy5:{$divide:["$value",5]}
$mod:取模。例如:{$mod:["$value",5]}
$multiply:计算数值数组的乘积。例如:{$multiply:["$value",5]}
$subtract:给定两个数值，用第一个数减去第二个数。例如:{$subtract:["$value",5]}
$concat:连接两个字符串例如：{$concat:["str1","str2"]}
$strcasecmp:比较两个字符串并返回一个整数来反应比较结果。例如 {$strcasecmp:["$value","$value"]}
$substr:返回字符串的一部分。例如:hasTest：{$substr:["$value","test"]}
$toLower:将字符串转化为小写。
$toUpper:将字符串转化为大写

二,表结构与数据

2.1,用户集合(表)User

1,表结构

 "User": {

         "Code": "string",

         "Name": "string",

         "Email": "string",

         "Phone": "string",

         "Password": "string",

         "IsEnable": "bool",

         "LoginTime": "date",

         "CreateTime": "date",

         "UpdateTime": "date"

 },

2,插入的数据

 {

     "_id" : ObjectId("5c429fe2c2462128fccc569b"),

     "Code" : "1234567@qq.com",

     "Name" : "jackson影琪",

     "Email" : "123456@qq.com",

     "Phone" : "15454545454",

     "Password" : "5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99",

     "IsEnable" : true,

     "CreateTime" : ISODate("2019-01-19T03:56:18.966Z")

 }

2.2,角色集合(表)Role

1,表结构

  "Role": {

         "Code": "string",

         "Name": "string",

         "Description": "string",

         "CreateTime": "date"

     },

2,插入的数据

 {

     "_id" : ObjectId("5c42cd8fa450b70a55efdf7e"),

     "Code" : "yingqiRole",

     "Name" : "yingqi角色",

     "Description" : "yingqi角色",

     "CreateTime" : ISODate("2019-01-19T03:56:18.966Z")

 },

 {

     "_id" : ObjectId("5c4564848e297d394920f380"),

     "Code" : "adminRole",

     "Name" : "管理员角色",

     "Description" : "管理员角色",

     "CreateTime" : ISODate("2019-01-21T03:56:18.966Z")

 }

2.3,用户与角色关系集合(表)RoleToUser

1,表结构

   "RoleToUser": {

         "RoleId": "objectId",//角色表主键_id

         "UserId": "objectId",//用户表主键_id

         "CreateTime": "date"

     }

2,插入的数据

 {

     "_id" : ObjectId("5c42cec9a450b70a55efe01a"),

     "RoleId" : ObjectId("5c42cd8fa450b70a55efdf7e"),

     "UserId" : ObjectId("5c429fe2c2462128fccc569b"),

     "CreateTime" : ISODate("2019-01-19T03:56:18.966Z")

 },

 {

     "_id" : ObjectId("5c4564508e297d394920f363"),

     "RoleId" : ObjectId("5c4564848e297d394920f380"),

     "UserId" : ObjectId("5c429fe2c2462128fccc569b"),

     "CreateTime" : ISODate("2019-01-21T03:56:18.966Z")

 }

三,聚合查询与接口抛出

3.1,聚合查询方法封装

 /**

  * 聚合查询 查询多条数据 多表查询

  * @param table_name 表名

  * @param pipeLine 管道 [{$lookup: {

                         from:'表名',            // 右集合

                         localField: 'UserId',    // 左集合 join 字段 数据类型得统一

                         foreignField: '_id',         // 右集合 join 字段 数据类型得统一

                         as: 'fromUser',           // 新生成字段（类型array）

                     }}

                     ,{$match:{"_id:''}},

                      { $unwind: "$fromUser" },//数据打散

                 ]

  * @param callback 回调方法

  */

 MongoDbAction.queryAggregateMultiTable = function (table_name, pipeLine, callback) {

     var node_model = this.getConnection(table_name);

     if (!node_model || node_model.message) {

         if (callback) callback(1, node_model)

     } else {

         node_model.aggregate(pipeLine)

             .exec(function (err, res) {

                 if (err) {

                     if (callback) callback(err);

                 } else {

                     if (callback) callback(null, res);

                 }

             });

     }

 };

3.2,连接查询并抛出接口

 //聚合查询数据 多表连接查询 根据用户id获取角色信息

 router.put('/user/getRoleInfoByUserId', function (req, res) {

     var tableName = req.body.tableName;//'User'

     var singleId = req.body.Code;

     let conditions = {

         UserId:mongoose.Types.ObjectId(singleId)

         //_id:{$type:3}

     }

     let data = {

         httpCode: 200,

         message: "查询成功！",

         status: 1,

         data: null,

     }

     let pipeLine = [

         {

             $lookup:

             {

                 from: 'User',            // 右集合

                 localField: 'UserId',    // 左集合 join 字段 数据类型得统一

                 foreignField: '_id',         // 右集合 join 字段 数据类型得统一

                 as: 'fromUser',           // 新生成字段（类型array）

             },

         },

         {

             $lookup:

             {

                 from: 'Role',            // 右集合

                 localField: 'RoleId',    // 左集合 join 字段 数据类型得统一

                 foreignField: '_id',         // 右集合 join 字段 数据类型得统一

                 as: 'fromRole',           // 新生成字段（类型array）

             }

         },

         { $match: conditions },

         { $unwind: "$fromUser" },

         { $unwind: "$fromRole" },//数据打散

 ]

     MongoDbAction.queryAggregateMultiTable(tableName, pipeLine, function (err, result) {

         if (!err) {

             data.data = result

             res.status(data.httpCode).json(data);

         } else {

             data.status = 0

             data.message = "未查询到数据！"

             data.data = result

             res.status(data.httpCode).json(data);

         }

     });

 })

3.3,查询结果

查询的条件

查询的结果,已使用unwind方法会将数组解开

四,常见问题

1,$match是如果涉及到"_id",直接传入是没有结果返回的，这是坑1

解决思路:使用aggregate()方法的$match过滤,数据类型必须统一

解决办法:使用mongoose将字符串转成ObjectId,mongoose.Types.ObjectId()方法的使用如下：

  let conditions = {

         UserId:mongoose.Types.ObjectId(singleId)//aggregate的$match是如果涉及到"_id",注意字段的类型,如果数据库是ObjectId类型,直接传入是没有结果的,需要将传入的string类型转成ObjectId类型才有结果

         //_id:{$type:3}

     }

2,$lookup是如果涉及到"_id",两字段的类型不统一是没有结果返回的，这是坑2

注意两个字段的类型,用string类型匹配ObjectId类型是没有结果的

解决办法:建立集合时与插入数据时,注意类型统一

  "_id" : ObjectId("5c42cec9a450b70a55efe01a"), "UserId" : ObjectId("5c429fe2c2462128fccc569b"),