Mongo的聚合操作：aggregate、lookup、let、limit、skip

先看案例。

订单orders集合的情况

db.orders.insertMany( [
  { "_id" : 1, "item" : "almonds", "price" : 12, "ordered" : 2 },
  { "_id" : 2, "item" : "cookies", "price" : 10, "ordered" : 60 }
] )

仓库warehouses集合的情况

db.warehouses.insertMany( [
  { "_id" : 1, "stock_item" : "almonds", warehouse: "A", "instock" : 120 },
  { "_id" : 3, "stock_item" : "almonds", warehouse: "B", "instock" : 60 },
  { "_id" : 5, "stock_item" : "cookies", warehouse: "A", "instock" : 80 }
] )

上面这个是官方案例的情况，从订单表入手聚合仓库表信息，形成每个item的订单数量、仓库位置信息对象。

具体看官方链接就可以了。$lookup (aggregation) — MongoDB Manual

下面是一些解释说明

db.orders.aggregate( [ //从orders表入手
   {
      $lookup:
         {
           from: "warehouses",//聚合查询warehouse表
           let: { order_item: "$item"}, //用$$order_item指代order表的.item字段。$$可以理解成lookup中的变量前缀，$表示当前层级
           pipeline: [
              { $match: //在warehouse中匹配
                 { $expr: //表达式
                         { $eq: [ "$stock_item",  "$$order_item" ] }, //eq即等于，注意这里的变量名，$stock_item是warehouse表的，$$order_item是来自order表lookup的变量。
                 }
              },
              { $project: { stock_item: 0, _id: 0 } }, //各种对warehouse表查询的限定都放在这里
              { $limit:10},
              { $skip:0},
           ],
           as: "stockdata" //输出字段名，就是会把warehouse中查到的信息放到结果对象的.stockdata中。
         }
    }
] )

简单情况

如果我们不要对嵌套查询的表格做限定，只是单纯的吧信息集中过来，那么可以简单得多。

比如article表文档格式如{_id:..,title:...,authorId'...},而user表的文档格式如{_id:...,name:xxx,password:'xxxx'}，那么我们可以用下面的pipline管道完成聚合(Golang实现）。

articleidObj, _ := primitive.ObjectIDFromHex("xxx")
useridObj, _ := primitive.ObjectIDFromHex("xxx")
pipline := []bson.M{
              {
            "$match":bson.M{ //找到文章
                "_id":         articleidObj,
            },
         },
              {
            "$lookup": bson.M{
                "from":         "user",
                "localField":   "authorId", //article文档中的字段
                "foreignField": "_id", //user文档中的字段
                "as":           "author", //user表查出结果放到这个字段
            },
        },
                {
            "$project": bson.M{
                "title":     1,  //注意这里！authorid字段将不出现在结果里
                "author":bson.M{  //注意这里！不是用authorid，而是用as的author
                  "name":     1,  //注意这里！结果里不会出现password字段
                     },
            },
        },
        {
            "$sort": bson.M{"Ts": -1}, //文章排序
        },
        {
            "$skip": Skip,
        },
        {
            "$limit": Limit,
        },

    }
opts := options.Aggregate().SetMaxTime(1 * time.Second)
cur, err := dbc.Aggregate(ctx, pipline, opts)

var vli []bson.M
if err != nil {
    return uds.RespErr(err.Error()), nil
}
for cur.Next(context.TODO()) {
    var v bson.M
    err := cur.Decode(&v)
    if err != nil {
        return uds.RespErr(err.Error()), nil
    }
    vli = append(vli, v)
}

注意这里的$project，$limit...都是针对外层数据集article的，不是针对内层限定的，就是最终最多返回limit个article，而article.author里面有多少个并不影响（当然这里_id是唯一的，所以只会返回一个）

什么时候使用let

假如我们处理的不是文章的作者，而是文章的读者数据，怎么办？

article.readers肯定是个列表，可以是[userid1,userid2,userid3]这种，也可以是[{uid:xxx,time:xxx},[{uid:yyy,time:yyy}]这种。

对于article.readers=[userid1,userid2,userid3]这种情况，要把读者user姓名写进article查询结果，格式大致如下：

pipline := []bson.M{
        {
            "$match": bson.M{
                "_id": articleidObj,
            },
        },
        {
            "$lookup": bson.M{
                "from": "user",
                "as":   "readers",
                "let":  bson.M{"readersids": "$readers"}, //注意这里！
                "pipeline": []bson.M{
                    {
                        "$expr": bson.M{
                                "$in": bson.A{"$_id", "$$readersids"}, //注意这里的$in
                        },
                    },
                    {
                        "$skip": 0,
                    },
                    {
                        "$limit": 2,
                    },
                    {
                        "$project": bson.M{
                            "name": 1, //注意这里！
                        },,
                    },
                },
            },
        },
    }

列表是对象的情况

对于article.readers=[{uid:xxx,time:xxx},[{uid:yyy,time:yyy}]这种情况，要把读者user姓名写进article查询结果，格式大致如下：

pipline := []bson.M{
        {
            "$match": bson.M{
                "_id": articleidObj,
            },
        },
        {
            "$lookup": bson.M{
                "from": "user",
                "as":   "readers",
                "let":  bson.M{"readersid": "$readers.uid"}, //注意这里！
                "pipeline": []bson.M{
                    {
                        "$expr": bson.M{
                                "$eq": bson.A{"$_id", "$$readersid"}, //注意这里的$eq
                        },
                    },
                    {
                        "$skip": 0,
                    },
                    {
                        "$limit": 2,
                    },
                    {
                        "$project": bson.M{
                            "name": 1, 
                        },
                    },
                },
            },
        },
    }

简要汇总

对于查A表时候同时用A.arr数组字段嵌套查B表，结果放入A.as字段，其中lookup内pipeline变量的规则是arr.key表示数组对象的子字段。在lookup中注意$是B表字段，$$是lookup中定义的A表字段。

lookup中的localfield不与pipeline字段一起用，pipeline只能和let一起用。

最后查询结果是来自A表的，知识其中的A.as字段来自B表，所以最外层的$project中是可以对A.as内的字段进行设定的，很多时候这样可以省事很多。