MongoDB 之 aggregate $lookup 关联查询 进阶篇
需求：要对 topics 问题表根据 teach_id（教师ID），tips._id（问题标签ID） 字段进行分组统计教师的答题情况生成报表，所以得根据 教师ID，标签ID 关联查询出 教师信息，标签信息 用作报表展示。
本文基于 MongoDB V3.2 聚合查询语法，V3.6 可使用更多的特性实现
topics 表数据结构：
{
"_id" : "ffffea46-ab7d-4c19-afa4-fe37709d5300",
"evaluation_type" : 3,
"type" : 3,
"content" : "一般纳税人怎么结转成本",
"tips" : [
{
"_id" : 1000,
"tip_name" : "会计基础"
}
],
"update_at" : NumberLong("1469801351305"),
"author_id" : 10334093,
"timestamp" : NumberLong("1469714932097"),
"race_time" : NumberLong("1469714947334"),
"teach_id" : 10122995,
"last_reply_content" : "这就要看你用的是什么成本计价方法。",
"last_reply_at" : NumberLong("1469715279859"),
"end_type" : 2
}从数据结构中可以知道第一步操作是：
根据 teach_id，tips._id 字段进行分组，可得 group（分组） 语句
$group:{
_id:{"teacherId":"$teach_id","tipId":"$tips._id"},
evaluationTypes:{
$push:"$evaluation_type"
},
sum: {$sum: 1}
}$push（$push官方文档） 可以分组之后把 evaluation_type 字段值 赋给 evaluationTypes 加入到分组之后的返回值中
$sum（$sum官方文档）可得到 teach_id，tips._id 都相同的记录条数
使用脚本：
db.getCollection("topics").aggregate([
{
$match:{
"race_time" : {"$gte":1522512000000,"$lte":1525103999000},
"type":3
}
},
{
$group:{
_id:{"teacherId":"$teach_id","tipId":"$tips._id"},
evaluationTypes:{
$push:"$evaluation_type"
},
sum: {$sum: 1}
}
}
])查询结果：
从结果可以看出 教师：10706280 在这个标签：1002 下一共抢答了 4 条问题，以及问题的 evaluationTypes（评价类型）
一个分组作为报表的一条记录，所以我们得计算报表的总记录数（总行数）total，所以再对分好组的记录进行无条件分组（_id: null）
使用脚本：
db.getCollection("topics").aggregate([
{
$match:{
"race_time" : {"$gte":1525103910000,"$lte":1525103999000},
"type":3
}
},
{
$group:{
_id:{"teacherId":"$teach_id","tipId":"$tips._id"},
evaluationTypes:{
$push:"$evaluation_type"
},
sum: {$sum: 1}
}
},
{
$group:{
_id: null,
list:{
$push:"$$ROOT"
},
total: {$sum: 1}
}
}
])$$ROOT 指定的是分组前的所有数据，所以 list 会把第一次分组得到的数据都带上
total 是第一次分组之后的记录数，即一共分了多少组，之后用作分页总数
查询结果：
这里的 group 使用可参考：MongoDB 之 aggregate $group 巧妙运用
教师ID 以及 标签ID 等信息包含在 list 集合里，所以需要对 list 进行扁平化（$unwind）操作，可参考：MongoDB 聚合嵌入的数组（扁平化数据+管道）
使用脚本：
db.getCollection("topics").aggregate([
{
$match:{
"race_time" : {"$gte":1522512000000,"$lte":1525103999000},
"type":3
}
},
{
$group:{
_id:{"teacherId":"$teach_id","tipId":"$tips._id"},
evaluationTypes:{
$push:"$evaluation_type"
},
sum: {$sum: 1}
}
},
{
$group:{
_id: null,
list:{
$push:"$$ROOT"
},
total: {$sum: 1}
}
},
{
$unwind:"$list"
},
{
$sort: {"list.sum": -1}
},
{
$skip: 0
},
{
$limit: 100
}
])查询结果：
扁平化 list 集合数据之后，可根据 教师ID，标签ID 关联查询（$lookup）出教师信息，标签信息
$lookup:
{
from:"users",
localField:"list._id.teacherId",
foreignField: "_id",
as: "users"
}$lookup（官方文档）3.2版本 只能根据 localField，foreignField 单条件关联，3.6版本中 关联查询引入 pipeline 管道支持更多更丰富的查询，对应本文会有更好的解决方案。具体使用可以查看官方文档
之后便是对数据的多次关联查询，以及扁平化操作，下面贴上完整查询脚本：
db.getCollection("topics").aggregate([
{
$match:{
"race_time" : {"$gte":1522512000000,"$lte":1525103999000},
"type":3
}
},
{
$group:{
_id:{"teacherId":"$teach_id","tipId":"$tips._id"},
evaluationTypes:{
$push:"$evaluation_type"
},
sum: {$sum: 1}
}
},
{
$group:{
_id: null,
list:{
$push:"$$ROOT"
},
total: {$sum: 1}
}
},
{
$unwind:"$list"
},
{
$sort: {"list.sum": -1}
},
{
$skip: 0
},
{
$limit: 100
},
{
$lookup:
{
from:"users",
localField:"list._id.teacherId",
foreignField: "_id",
as: "users"
}
},
{
$lookup:
{
from:"tip_content",
localField:"list._id.tipId",
foreignField: "_id",
as: "childTip"
}
},
{
$lookup:
{
from:"tip_content",
localField:"childTip.parent_tip_id",
foreignField: "_id",
as: "parentTip"
}
},
{
$unwind:"$users"
},
{
$unwind:"$childTip"
},
{
$unwind:"$parentTip"
},
{
$project:{
"teacherId":"$list._id.teacherId",
"teacherName":"$users.real_name_from_nc",
"tuid":"$users.tuid",
"mobile":"$users.mobile",
"tipId":"$childTip._id",
"tipName":"$childTip.tip_name",
"parentTipId":"$parentTip._id",
"parentTipName":"$parentTip.tip_name",
"sum":"$list.sum",
"total":"$total",
"evaluationTypes":"$list.evaluationTypes",
"_id":0
}
}
])查询结果：
reference：
mongo-java-driver javadoc
Mongodb 3.2 Java 显示指定字段 条件查询 官方
Java MongoTemplate查询返回指定字段及指定数量的数据
java 操作mongoB只查询指定字段
mongodb学习总结(二)
java操作mongodb——查询数据
Mongoexport error parsing query
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