mongodb 复杂查询之 本表 join

 

mongdb 的数据介绍：

系统有多个用户，contractId 代表用户Id，其中 serialno 也是一种 id，代表该客户登录系统的编号，该 contractId 每次登录系统都会产生不同的 serialno，但同一次登录都会产生不同的数据，也就是如下数据会产生多条，stepCode 不一样， key 和value也不一样。stepCode最大时，也会有多条记录。

{

    "_id": "5bf246ab51b7a735d7648224",

    "serialno": "2018111100000001",

    "create_time": 1542596328797,

    "contractId": "F1011111111011111",

    "createTime": "2018-11-11 11:11:11 111",

    "id": 0,

    "key": "APPINFO",

    "loanChannel": "R000",

    "stepCode": 11,

    "value": {

        "a_car_price": 0,

        "a_car_price_change": 0,

        "a_carloan_amount": 11000,

        "a_com_fee": 1100,

        "a_com_rate": 1111,

        "a_init_payment": 1111,

        "a_init_scale": 11.11,

        "a_loan_amount": 11110,

        "a_loan_periods": 11,

        "a_loan_rate": 1.1,

        "a_secure_fee": 100

    },

    "local_create_time": "2018-11-11T11:11:11.111+08:00"

}

 

 

查询目标说明

要求查询所有用户，每次登录系统时serialno，最后一次登录的状态，也就是的 stepcode最大时的多条记录。

 

 

方法技巧：

1. 利用聚合Pipeline的多次筛选：$match 和 $project
2. 利用 groupby + push + unwind，实现了本表的 join 操作
3. 利用 unwind 解开了 push
4. 利用 project 实现了增加状态位字段， 辅助复杂筛选条件的实现
5. 利用 project 进行字段的筛选
6. 最终合并同一个合同的数据结果

db.c_engine_col.aggregate(
    [
        {"$match":{"local_create_time" : {"$gt":"2018-11-10", "$lt":"2018-11-20"}}}, // 筛选条件
        {
            "$group":{"_id":"$serialno", "maxstep":{"$max":"$stepCode"}, "keys":{"$push":"$$ROOT"}} // 分组计算 maxstep， 并合并所有数据
        },
        {"$unwind":"$keys"},  // 解开数据
        {"$project":{"_id":1, "maxstep":1, "keys.key":1, "keys.serialno":1, "keys.stepCode":1, "keys.value":1, "diff":{"$eq":["$maxstep","$keys.stepCode"]}}},  // 增加状态位
        {"$match":{"diff":true}},  // 根据状态位筛选 stepcode==maxstep
        {"$project":{"_id":1,"keys.serialno":1 , "keys.key":1, "keys.stepCode":1,  "keys.value":1}},    // 提取少量字段
        {
            "$group":{"_id":"$keys.serialno", "key_value_arr":{"$push": "$$ROOT"} } // 并合并所有筛选后的数据
        }
    ])