下面是一个“join”* Actors和Movies集合的例子:

https://github.com/mongodb/cookbook/blob/master/content/patterns/pivot.txt

它使用了.mapReduce()方法

join -在面向文档的数据库中加入的替代方案

不，看起来你并没有做错。MongoDB连接是“客户端”。就像你说的

目前，我首先获取符合条件的注释，然后找出结果集中的所有uid，获取用户对象，并将它们与注释的结果合并。看来我做错了。

1) Select from the collection you're interested in.
2) From that collection pull out ID's you need
3) Select from other collections
4) Decorate your original results.

它不是一个“真正的”连接，但它实际上比SQL连接有用得多，因为您不必处理“多”面连接的重复行，而是修饰最初选择的集合。

这一页上有很多废话和FUD。结果5年后，MongoDB仍然存在。

我们可以使用mongoDB子查询来合并两个集合。举个例子， 评论,

`db.commentss.insert([
  { uid:12345, pid:444, comment:"blah" },
  { uid:12345, pid:888, comment:"asdf" },
  { uid:99999, pid:444, comment:"qwer" }])`

用户——

db.userss.insert([
  { uid:12345, name:"john" },
  { uid:99999, name:"mia"  }])

MongoDB子查询JOIN——

`db.commentss.find().forEach(
    function (newComments) {
        newComments.userss = db.userss.find( { "uid": newComments.uid } ).toArray();
        db.newCommentUsers.insert(newComments);
    }
);`

从新生成的Collection中获取结果

db.newCommentUsers.find().pretty()

结果——

`{
    "_id" : ObjectId("5511236e29709afa03f226ef"),
    "uid" : 12345,
    "pid" : 444,
    "comment" : "blah",
    "userss" : [
        {
            "_id" : ObjectId("5511238129709afa03f226f2"),
            "uid" : 12345,
            "name" : "john"
        }
    ]
}
{
    "_id" : ObjectId("5511236e29709afa03f226f0"),
    "uid" : 12345,
    "pid" : 888,
    "comment" : "asdf",
    "userss" : [
        {
            "_id" : ObjectId("5511238129709afa03f226f2"),
            "uid" : 12345,
            "name" : "john"
        }
    ]
}
{
    "_id" : ObjectId("5511236e29709afa03f226f1"),
    "uid" : 99999,
    "pid" : 444,
    "comment" : "qwer",
    "userss" : [
        {
            "_id" : ObjectId("5511238129709afa03f226f3"),
            "uid" : 99999,
            "name" : "mia"
        }
    ]
}`

希望这能有所帮助。

我认为，如果你需要规范化的数据表-你需要尝试一些其他的数据库解决方案。

但是我在Git上找到了MOngo的解决方案 顺便说一下，在插入代码-它有电影的名称，但没有电影的ID。

问题

你有一个演员集合和他们所做的电影数组。

您希望生成一个Movies集合，每个Movies中都包含一个actor数组。

一些示例数据

 db.actors.insert( { actor: "Richard Gere", movies: ['Pretty Woman', 'Runaway Bride', 'Chicago'] });
 db.actors.insert( { actor: "Julia Roberts", movies: ['Pretty Woman', 'Runaway Bride', 'Erin Brockovich'] });

解决方案

我们需要循环遍历Actor文档中的每个电影，并分别发出每个电影。

这里的问题是在减少阶段。我们不能从reduce阶段发出一个数组，因此必须在返回的“value”文档中构建一个Actors数组。

The code

map = function() {
  for(var i in this.movies){
    key = { movie: this.movies[i] };
    value = { actors: [ this.actor ] };
    emit(key, value);
  }
}

reduce = function(key, values) {
  actor_list = { actors: [] };
  for(var i in values) {
    actor_list.actors = values[i].actors.concat(actor_list.actors);
  }
  return actor_list;
}

注意，actor_list实际上是一个包含数组的javascript对象。还要注意map发出相同的结构。

执行以下命令执行map / reduce，将其输出到“pivot”集合并打印结果:

printjson (db.actors。mapReduce(map, reduce， "pivot")); db.pivot.find () .forEach (printjson);

以下是输出示例，请注意《风月俏佳人》和《逃跑新娘》中都有“理查德·基尔”和“茱莉亚·罗伯茨”。

{ "_id" : { "movie" : "Chicago" }, "value" : { "actors" : [ "Richard Gere" ] } }
{ "_id" : { "movie" : "Erin Brockovich" }, "value" : { "actors" : [ "Julia Roberts" ] } }
{ "_id" : { "movie" : "Pretty Woman" }, "value" : { "actors" : [ "Richard Gere", "Julia Roberts" ] } }
{ "_id" : { "movie" : "Runaway Bride" }, "value" : { "actors" : [ "Richard Gere", "Julia Roberts" ] } }

---

下面是一个“join”* Actors和Movies集合的例子:

https://github.com/mongodb/cookbook/blob/master/content/patterns/pivot.txt

它使用了.mapReduce()方法

join -在面向文档的数据库中加入的替代方案

你可以使用Postgres中的mongo_fdw在MongoDB上运行包括join在内的SQL查询。