查找美元(聚合)

对同一数据库中的未分片集合执行左外连接，以从“已连接”集合中筛选文档进行处理。$查找阶段向每个输入文档添加一个新的数组字段，其元素是“已加入”集合中的匹配文档。$查找阶段将这些重新塑造的文档传递给下一个阶段。 $查找阶段的语法如下:

平等的比赛

要在输入文档中的字段与" joined "集合中的文档中的字段之间执行相等匹配，$lookup stage的语法如下:

{
   $lookup:
     {
       from: <collection to join>,
       localField: <field from the input documents>,
       foreignField: <field from the documents of the "from" collection>,
       as: <output array field>
     }
}

该操作将对应于以下伪sql语句:

SELECT *, <output array field>
FROM collection
WHERE <output array field> IN (SELECT <documents as determined from the pipeline>
                               FROM <collection to join>
                               WHERE <pipeline> );

蒙哥URL

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" ] } }

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从Mongo 3.2开始，这个问题的答案大多不再正确。添加到聚合管道中的新的$lookup操作符本质上与左外连接相同:

https://docs.mongodb.org/master/reference/operator/aggregation/lookup/#pipe._S_lookup

从文档中可以看出:

{
   $lookup:
     {
       from: <collection to join>,
       localField: <field from the input documents>,
       foreignField: <field from the documents of the "from" collection>,
       as: <output array field>
     }
}

当然，MongoDB不是一个关系数据库，开发人员正在谨慎地推荐$lookup的特定用例，但至少在3.2中，使用MongoDB进行连接是可能的。

在3.2.6之前，Mongodb不像mysql那样支持join查询。下面是适合你的解决方案。

 db.getCollection('comments').aggregate([
        {$match : {pid : 444}},
        {$lookup: {from: "users",localField: "uid",foreignField: "uid",as: "userData"}},
   ])

你可以在Mongo中使用3.2版本提供的查找来连接两个集合。在您的情况下，查询将是

db.comments.aggregate({
    $lookup:{
        from:"users",
        localField:"uid",
        foreignField:"uid",
        as:"users_comments"
    }
})

或者你也可以加入关于用户，然后会有一个小的变化如下所示。

db.users.aggregate({
    $lookup:{
        from:"comments",
        localField:"uid",
        foreignField:"uid",
        as:"users_comments"
    }
})

它的工作原理与SQL中的左连接和右连接一样。

你必须按照你描述的方法去做。MongoDB是非关系数据库，不支持连接。