之前一直使用MySQL，后面因为其他原因，需要使用mongodb，但是自己对mongodb又不是很熟悉
今天经历了一个算是我任务超级复杂的案例了
下面看下这个聚合的查询语句
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| db.table_name.aggregate([
{
'$match': {
'dtime': 0
}
},
{
'$lookup': {
'as': 'content',
'localField': 'rule_id',
'foreignField': 'rule_id',
'from': 'table2'
}
},
{
'$addFields': {
starIDs: '$star_ids'
}
},
{
'$unwind': "$starIDs"
},
{
'$addFields': {
starIDStr: {$concat: [ "star_id::", {$toString: "$starIDs"}]}
}
},
{
'$unwind': "$content"
},
{
'$match': {
'content.dtime': 0
}
},
{
'$lookup': {
'as': 'audit',
'localField': 'starIDStr',
'foreignField': 'person_id',
'from': 'table3'
}
},
{
'$group': {
'_id': '$_id',
'doc': {"$first":"$$ROOT"}，
}
},
{
"$replaceRoot":{"newRoot":"$doc"}
},
{
'$sort': {
'content.contents.0.ctime': -1,
'content.group_id': -1
}
},
{
'$skip': 0
},
{
'$limit': 15
},
]);
|
需求是这样的
首先用table_name表去关联table1，别名为content，通过rule_id去关联，之后需要关联另外一个表table3，但是table3这个表的字段跟table2表字段类型不一致
table2表字段是一个数组star_ids: [123,456]
table3表需要关联的字段是一个字符串，字段值举例子（person_id: 'star_id::123'）
这个时候需要进行字段的类型转换，于是我们用到了addFields管道工具，从上面的执行语句中可以看到，我们执行了一个unmind操作，主要是为了将数组值转为字符串，
具体效果如下，从如下
变成了
也就是将
变成了
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| star_ids: 123
star_ids: 456
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这里注意下，转换后的结果是两条记录
但是我们有个要求就是不能更改原有字段类型，也就是
这个是不能修改的
于是我们重命名之后在进行字符串的拼接
最后 star_ids: [123,456]（这个依然存在不会更改） 分身出来一个 starIDs: [123,456]，同时因为unwind了starIDs，最后starIDS变成了
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| starIDs: 123
starIDs： 456
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然后就可以进行字符串的拼接了
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| '$addFields': {
starIDStr: {$concat: [ "star_id::", {$toString: "$starIDs"}]}
}
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最后starIDs变成了
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| starIDs: 'star_id::123'
starIDs：'star_id::456'
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最后整理成了与person_id字段值规则一致的了，这样就可以就行查询了
也就有了
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| {
'$lookup': {
'as': 'audit',
'localField': 'starIDStr',
'foreignField': 'person_id',
'from': 'table3'
}
},
|
最后由于由
star_ids: [123, 456]
变成
star_ids: 123
star_ids: 456
的时候
记录条数由一条变成了两条，需要进行去重处理
于是用到了
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| {
'$group': {
'_id': '$_id',
}
},
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之后由于用到了group，是的记录不能返回所有的字段
于是由了下面这个管道
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| {
'$group': {
'_id': '$_id',
'doc': {"$first":"$$ROOT"}，
}
},
{
"$replaceRoot":{"newRoot":"$doc"}
},
|
最终解决了一个复杂的查询，可以说mongodb的管道工具还是很强大的，但是用起来也是超级复杂