MongoDB中如何使用JOIN操作详解 - 主机乐

MongoDB是由C++语言所编写的一种面向文档的非关系型数据库(是一种NoSql数据库实现)，也是介于关系型数据库和非关系型数据库之间的数据存储产品，而众所周知SQL与NoSQL最大的不同之一就是不支持JOIN，在传统的数据库中，SQL JOIN子句允许你使用普通的字段，在两个或者是更多表中的组合表中的每行数据。例如，如果你有表books和publishers，你可以像下面这样写命令：

MongoDB Aggregation

$lookup仅仅在 aggregation操作中才被允许使用，想想他作为一个管道操作：查询，过滤，组合结果。一个操作的输出被作为下一个的输入。Aggregation比简单的查询操作更难于理解，而且这些操作通常运行很慢，然而他们很高效，Aggregation可以使用一个很好的例子来解释，假设我们使用user数据集合来创建一个社交平台，在每个独立的文档中存储没个用户的信息，例如：

aggregate查询是通过传递管道操作的数组，这个数组中顺序的定了每个操作。首先，我们需要从所有的post集合中提取出所有的文档，这些文档使用$match记性准确rating过滤。$unwind操作来解构他并插入到一个自文档中。$project操作返回评论信息，评论的时间，评论的用户名，国家等。

{ “$project”: {
“text”: 1,
“date”: 1,
“userinfo.name”: 1,
“userinfo.country”: 1
} }

合并上面所有的操作

我们最终的聚合查询匹配的评论，按照顺序排序，限制最新的二十条信息，连接用户的数据，扁平用户数组，最后只返回我们需要的必须数据，总的命令如下：

db.post.aggregate([
{ “$match”: { “rating”: “important” } },
{ “$sort”: { “date”: -1 } },
{ “$limit”: 20 },
{ “$lookup”: {
“localField”: “user_id”,
“from”: “user”,
“foreignField”: “_id”,
“as”: “userinfo”
} },
{ “$unwind”: “$userinfo” },
{ “$project”: {
“text”: 1,
“date”: 1,
“userinfo.name”: 1,
“userinfo.country”: 1
} }
]);

结果是一个拥有二十个文档的集合，例如：

[
{
“text”: “The latest post”,
“date: ISODate(“2016-09-27T00:00:00.000Z”),
“userinfo”: {
“name”: “User One”,
“country”: “UK”
}
},
{
“text”: “Another post”,
“date: ISODate(“2016-09-26T00:00:00.000Z”),
“userinfo”: {
“name”: “User One”,
“country”: “UK”
}
}
…
]