我如何(在MongoDB)结合数据从多个集合到一个集合?
我可以使用地图减少，如果是，然后如何?
我非常感谢一些例子，因为我是一个新手。
当前回答
MongoDB 3.2现在允许通过$lookup聚合阶段将多个集合中的数据合并为一个集合。作为一个实际的例子，假设您有关于书籍的数据，分为两个不同的集合。
第一种藏书，称为书籍，有以下资料:
{
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"title": "Some cool book",
"author": "John Doe"
}
{
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"title": "Another awesome book",
"author": "Jane Roe"
}
第二个集合名为books_selling_data，包含以下数据:
{
"_id": ObjectId("56e31bcf76cdf52e541d9d26"),
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"copies_sold": 12500
}
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 720050
}
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d29"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 1000
}
要合并这两个集合，只需按以下方式使用$lookup:
db.books.aggregate([{
$lookup: {
from: "books_selling_data",
localField: "isbn",
foreignField: "isbn",
as: "copies_sold"
}
}])
在此聚合之后，图书集合将看起来如下所示:
{
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"title": "Some cool book",
"author": "John Doe",
"copies_sold": [
{
"_id": ObjectId("56e31bcf76cdf52e541d9d26"),
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"copies_sold": 12500
}
]
}
{
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"title": "Another awesome book",
"author": "Jane Roe",
"copies_sold": [
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 720050
},
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 1000
}
]
}
有几件事值得注意:
“from”集合(在本例中为books_selling_data)不能被分片。 “as”字段将是一个数组，如上面的例子所示。 $lookup stage上的"localField"和"foreignField"选项如果在各自的集合中不存在，出于匹配目的将被视为空($lookup文档中有一个完美的例子)。
因此，作为结论，如果您想合并两个集合，在这种情况下，有一个平坦的copies_sold字段，其中包含售出的总副本，您将不得不多做一些工作，可能会使用一个中间集合，然后$out到最终集合。
其他回答
是的，你可以，拿我今天写的这个效用函数来说
function shangMergeCol() {
tcol= db.getCollection(arguments[0]);
for (var i=1; i<arguments.length; i++){
scol= db.getCollection(arguments[i]);
scol.find().forEach(
function (d) {
tcol.insert(d);
}
)
}
}
你可以传递给这个函数任意数量的集合，第一个将是目标集合。其余所有集合都是要传输到目标集合的源。
代码片段。礼貌-关于堆栈溢出的多个帖子，包括这一篇。
db.cust.drop();
db.zip.drop();
db.cust.insert({cust_id:1, zip_id: 101});
db.cust.insert({cust_id:2, zip_id: 101});
db.cust.insert({cust_id:3, zip_id: 101});
db.cust.insert({cust_id:4, zip_id: 102});
db.cust.insert({cust_id:5, zip_id: 102});
db.zip.insert({zip_id:101, zip_cd:'AAA'});
db.zip.insert({zip_id:102, zip_cd:'BBB'});
db.zip.insert({zip_id:103, zip_cd:'CCC'});
mapCust = function() {
var values = {
cust_id: this.cust_id
};
emit(this.zip_id, values);
};
mapZip = function() {
var values = {
zip_cd: this.zip_cd
};
emit(this.zip_id, values);
};
reduceCustZip = function(k, values) {
var result = {};
values.forEach(function(value) {
var field;
if ("cust_id" in value) {
if (!("cust_ids" in result)) {
result.cust_ids = [];
}
result.cust_ids.push(value);
} else {
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field) ) {
result[field] = value[field];
}
};
}
});
return result;
};
db.cust_zip.drop();
db.cust.mapReduce(mapCust, reduceCustZip, {"out": {"reduce": "cust_zip"}});
db.zip.mapReduce(mapZip, reduceCustZip, {"out": {"reduce": "cust_zip"}});
db.cust_zip.find();
mapCZ = function() {
var that = this;
if ("cust_ids" in this.value) {
this.value.cust_ids.forEach(function(value) {
emit(value.cust_id, {
zip_id: that._id,
zip_cd: that.value.zip_cd
});
});
}
};
reduceCZ = function(k, values) {
var result = {};
values.forEach(function(value) {
var field;
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field)) {
result[field] = value[field];
}
}
});
return result;
};
db.cust_zip_joined.drop();
db.cust_zip.mapReduce(mapCZ, reduceCZ, {"out": "cust_zip_joined"});
db.cust_zip_joined.find().pretty();
var flattenMRCollection=function(dbName,collectionName) {
var collection=db.getSiblingDB(dbName)[collectionName];
var i=0;
var bulk=collection.initializeUnorderedBulkOp();
collection.find({ value: { $exists: true } }).addOption(16).forEach(function(result) {
print((++i));
//collection.update({_id: result._id},result.value);
bulk.find({_id: result._id}).replaceOne(result.value);
if(i%1000==0)
{
print("Executing bulk...");
bulk.execute();
bulk=collection.initializeUnorderedBulkOp();
}
});
bulk.execute();
};
flattenMRCollection("mydb","cust_zip_joined");
db.cust_zip_joined.find().pretty();
MongoDB 3.2现在允许通过$lookup聚合阶段将多个集合中的数据合并为一个集合。作为一个实际的例子，假设您有关于书籍的数据，分为两个不同的集合。
第一种藏书，称为书籍，有以下资料:
{
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"title": "Some cool book",
"author": "John Doe"
}
{
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"title": "Another awesome book",
"author": "Jane Roe"
}
第二个集合名为books_selling_data，包含以下数据:
{
"_id": ObjectId("56e31bcf76cdf52e541d9d26"),
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"copies_sold": 12500
}
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 720050
}
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d29"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 1000
}
要合并这两个集合，只需按以下方式使用$lookup:
db.books.aggregate([{
$lookup: {
from: "books_selling_data",
localField: "isbn",
foreignField: "isbn",
as: "copies_sold"
}
}])
在此聚合之后，图书集合将看起来如下所示:
{
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"title": "Some cool book",
"author": "John Doe",
"copies_sold": [
{
"_id": ObjectId("56e31bcf76cdf52e541d9d26"),
"isbn": "978-3-16-148410-0",
"copies_sold": 12500
}
]
}
{
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"title": "Another awesome book",
"author": "Jane Roe",
"copies_sold": [
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 720050
},
{
"_id": ObjectId("56e31ce076cdf52e541d9d28"),
"isbn": "978-3-16-148999-9",
"copies_sold": 1000
}
]
}
有几件事值得注意:
“from”集合(在本例中为books_selling_data)不能被分片。 “as”字段将是一个数组，如上面的例子所示。 $lookup stage上的"localField"和"foreignField"选项如果在各自的集合中不存在，出于匹配目的将被视为空($lookup文档中有一个完美的例子)。
因此，作为结论，如果您想合并两个集合，在这种情况下，有一个平坦的copies_sold字段，其中包含售出的总副本，您将不得不多做一些工作，可能会使用一个中间集合，然后$out到最终集合。
虽然不能实时执行，但可以多次运行map-reduce，通过使用MongoDB 1.8+ map/reduce中的“reduce”out选项将数据合并在一起(参见http://www.mongodb.org/display/DOCS/MapReduce#MapReduce-Outputoptions)。您需要在两个集合中都有一些可以用作_id的键。
例如，假设您有一个用户集合和一个评论集合，并且您希望有一个新的集合，其中包含每个评论的一些用户统计信息。
让我们说users集合有以下字段:
_id firstName 姓 国家 性别 年龄
然后comments集合有以下字段:
_id 用户标识 评论 创建
你可以这样做:
var mapUsers, mapComments, reduce;
db.users_comments.remove();
// setup sample data - wouldn't actually use this in production
db.users.remove();
db.comments.remove();
db.users.save({firstName:"Rich",lastName:"S",gender:"M",country:"CA",age:"18"});
db.users.save({firstName:"Rob",lastName:"M",gender:"M",country:"US",age:"25"});
db.users.save({firstName:"Sarah",lastName:"T",gender:"F",country:"US",age:"13"});
var users = db.users.find();
db.comments.save({userId: users[0]._id, "comment": "Hey, what's up?", created: new ISODate()});
db.comments.save({userId: users[1]._id, "comment": "Not much", created: new ISODate()});
db.comments.save({userId: users[0]._id, "comment": "Cool", created: new ISODate()});
// end sample data setup
mapUsers = function() {
var values = {
country: this.country,
gender: this.gender,
age: this.age
};
emit(this._id, values);
};
mapComments = function() {
var values = {
commentId: this._id,
comment: this.comment,
created: this.created
};
emit(this.userId, values);
};
reduce = function(k, values) {
var result = {}, commentFields = {
"commentId": '',
"comment": '',
"created": ''
};
values.forEach(function(value) {
var field;
if ("comment" in value) {
if (!("comments" in result)) {
result.comments = [];
}
result.comments.push(value);
} else if ("comments" in value) {
if (!("comments" in result)) {
result.comments = [];
}
result.comments.push.apply(result.comments, value.comments);
}
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field) && !(field in commentFields)) {
result[field] = value[field];
}
}
});
return result;
};
db.users.mapReduce(mapUsers, reduce, {"out": {"reduce": "users_comments"}});
db.comments.mapReduce(mapComments, reduce, {"out": {"reduce": "users_comments"}});
db.users_comments.find().pretty(); // see the resulting collection
此时，您将拥有一个名为users_comments的新集合，其中包含合并的数据，您现在可以使用它了。这些简化的集合都有_id，这是你在map函数中发出的键，然后所有的值都是value键内的子对象-这些值不在这些简化文档的顶层。
这是一个比较简单的例子。您可以重复使用更多的集合，只要您想继续构建减少的集合。您还可以在该过程中对数据进行总结和聚合。随着聚合和保存现有字段的逻辑变得更加复杂，您可能会定义多个reduce函数。
您还会注意到，现在每个用户都有一个文档，数组中包含该用户的所有评论。如果我们合并的数据是一对一的关系，而不是一对多的关系，它将是平坦的，你可以简单地使用这样的reduce函数:
reduce = function(k, values) {
var result = {};
values.forEach(function(value) {
var field;
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field)) {
result[field] = value[field];
}
}
});
return result;
};
如果你想平铺users_comments集合，所以每个注释只有一个文档，另外运行这个:
var map, reduce;
map = function() {
var debug = function(value) {
var field;
for (field in value) {
print(field + ": " + value[field]);
}
};
debug(this);
var that = this;
if ("comments" in this.value) {
this.value.comments.forEach(function(value) {
emit(value.commentId, {
userId: that._id,
country: that.value.country,
age: that.value.age,
comment: value.comment,
created: value.created,
});
});
}
};
reduce = function(k, values) {
var result = {};
values.forEach(function(value) {
var field;
for (field in value) {
if (value.hasOwnProperty(field)) {
result[field] = value[field];
}
}
});
return result;
};
db.users_comments.mapReduce(map, reduce, {"out": "comments_with_demographics"});
这个技巧绝对不应该在飞行中执行。它适用于定期更新合并数据的cron作业或类似的工作。您可能希望在新集合上运行ensureIndex，以确保对它执行的查询能够快速运行(请记住，您的数据仍然在值键中，因此如果您要在注释创建时间上索引comments_with_demographic，那么它将是db.comments_with_demographic .ensureIndex({"value.created": 1});
非常基本的$lookup示例。
db.getCollection('users').aggregate([
{
$lookup: {
from: "userinfo",
localField: "userId",
foreignField: "userId",
as: "userInfoData"
}
},
{
$lookup: {
from: "userrole",
localField: "userId",
foreignField: "userId",
as: "userRoleData"
}
},
{ $unwind: { path: "$userInfoData", preserveNullAndEmptyArrays: true }},
{ $unwind: { path: "$userRoleData", preserveNullAndEmptyArrays: true }}
])
这里用到了
{ $unwind: { path: "$userInfoData", preserveNullAndEmptyArrays: true }},
{ $unwind: { path: "$userRoleData", preserveNullAndEmptyArrays: true }}
而不是
{ $unwind:"$userRoleData"}
{ $unwind:"$userRoleData"}
因为{$unwind:"$userRoleData"}如果在$lookup中没有找到匹配的记录，将返回空或0结果。
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