| 命令 | 功能描述 |
| $project | 指定輸出文檔里的字段. |
| $match | 選擇要處理的文檔，與fine()類似。 |
| $limit | 限制傳遞給下一步的文檔數量。 |
| $skip | 跳過一定數量的文檔。 |
| $unwind | 擴展數組，為每個數組入口生成一個輸出文檔。 |
| $group | 根據key來分組文檔。 |
| $sort | 排序文檔。 |
| $geoNear | 選擇某個地理位置附近的的文檔。 |
| $out | 把管道的結果寫入某個集合。 |
| $redact | 控制特定數據的訪問。 |
|
$lookup |
多表關聯（3.2版本新增） |
在本篇幅中，我們聚焦$lookup的使用。
二. $lookup的功能及語法
1. 主要功能 是將每個輸入待處理的文檔，經過$lookup 階段的處理，輸出的新文檔中會包含一個新生成的數組列（戶名可根據需要命名新key的名字 ）。數組列存放的數據 是 來自 被Join 集合的適配文檔，如果沒有，集合為空（即 為[ ]）
2. 基本語法
{
$lookup:
{
from: collection to join>,
localField: field from the input documents>,
foreignField: field from the documents of the "from" collection>,
as: output array field>
}
}
3. 語法的解釋說明
| 語法值 | 解釋說明 |
| from | 同一個數據庫下等待被Join的集合。 |
| localField |
源集合中的match值，如果輸入的集合中，某文檔沒有 localField 這個Key（Field），在處理的過程中，會默認為此文檔含 有 localField：null的鍵值對。 |
| foreignField | 待Join的集合的match值，如果待Join的集合中，文檔沒有foreignField 值，在處理的過程中，會默認為此文檔含有 foreignField：null的鍵值對。 |
| as | 為輸出文檔的新增值命名。如果輸入的集合中已存在該值，則會覆蓋掉， |
（注：null = null 此為真）
其語法功能類似于下面的偽SQL語句：
SELECT *, output array field> FROM collection WHERE output array field> IN (SELECT * FROM collection to join> WHERE foreignField>= collection.localField>);
三. 案例
以上的語法介紹有些枯燥，不易理解，我們直接分析品味案例好了。
假設 有 訂單集合， 存儲的測試數據 如下：
db.orders.insert([
{ "_id" : 1, "item" : "almonds", "price" : 12, "quantity" : 2 },
{ "_id" : 2, "item" : "pecans", "price" : 20, "quantity" : 1 },
{ "_id" : 3 }
])
其中 item 對應 數據為 商品名稱。
另外 一個 就是就是 商品庫存集合 ，存儲的測試數據 如下：
db.inventory.insert([
{ "_id" : 1, "sku" : "almonds", description: "product 1", "instock" : 120 },
{ "_id" : 2, "sku" : "bread", description: "product 2", "instock" : 80 },
{ "_id" : 3, "sku" : "cashews", description: "product 3", "instock" : 60 },
{ "_id" : 4, "sku" : "pecans", description: "product 4", "instock" : 70 },
{ "_id" : 5, "sku": null, description: "Incomplete" },
{ "_id" : 6 }
])
此集合中的 sku 數據等同于 訂單 集合中的 商品名稱。
在這種模式設計下，如果要查詢訂單表對應商品的庫存情況，應如何寫代碼呢？
很明顯這需要兩個集合Join。
場景簡單，不做贅述，直送答案 。其語句 如下：
db.orders.aggregate([
{
$lookup:
{
from: "inventory",
localField: "item",
foreignField: "sku",
as: "inventory_docs"
}
}
])
返回的執行結果如下：
{
"_id" : NumberInt("1"),
"item" : "almonds",
"price" : NumberInt("12"),
"quantity" : NumberInt("2"),
"inventory_docs" : [
{
"_id" : NumberInt("1"),
"sku" : "almonds",
"description" : "product 1",
"instock" : NumberInt("120")
}
]
}
{
"_id" : NumberInt("2"),
"item" : "pecans",
"price" : NumberInt("20"),
"quantity" : NumberInt("1"),
"inventory_docs" : [
{
"_id" : NumberInt("4"),
"sku" : "pecans",
"description" : "product 4",
"instock" : NumberInt("70")
}
]
}
{
"_id" : NumberInt("3"),
"inventory_docs" : [
{
"_id" : NumberInt("5"),
"sku" : null,
"description" : "Incomplete"
},
{
"_id" : NumberInt("6")
}
]
}
分析查詢語句和結果，回扣$lookup定義，可以將上面的處理過程，描述如下：
從集合order中逐個獲取文檔處理，拿到一個文檔后，會根據localField 值 遍歷 被 Join的 inventory集合（from: "inventory"），看inventory集合文檔中 foreignField值是否與之相等。如果相等，就把符合條件的inventory文檔 整體 內嵌到聚合框架新生成的文檔中，并且新key 統一命名為 inventory_docs?？紤]到符合條件的文檔不唯一，這個Key對應的Value是個數組形式。原集合中Key對應的值為Null值或不存在時，需特別小心。
四. 說明
在以下的說明中，為描述方便，將 from對應的集合定義為 被join集合；待聚合的表成為源表； 將 localField 和 foreignField 對應的Key 定義 比較列。
1. 因客戶端工具顯示的問題，上面示例中查詢結果重Int 類型值都自動顯示為了 NumberInt("")。這個NumberInt標注，請忽略，不影響我們的功能測試。
2. 這個示例中，一共輸出了三個文檔，在沒有再次聚合（$match）的條件下，這個輸出文檔數量是以輸入文檔的數量來決定的（由order來決定），而不是以被Join的集合（inventory）文檔數量決定。
3. 在此需要特別強調的是輸出的第三個文檔。在源庫中原文檔沒有要比較的列（即item值不存在，既不是Null值，也不是值為空），此時 和 被Join 集合比較，如果 被Join集合中 比較列 也恰好 為NUll 或 不存在的值，此時，判斷相等 ，即會把 被Join集合中 比較列 為NUll 或 值不存在 文檔 吸收進來。
4. 假設 源表（order） 中比較列 為某一個值，而此值在待比較表（inventory）的所有文檔中都不存在，那么查詢結果會是什么樣子呢？
order 集合在現有數據的基礎上，再被insert 進一筆測試數據，這個訂單的商品為 Start，在庫存商品中根本沒有此數據。
db.orders.insert({"_id" : 4, "item" : "Start", "price" : 2000, "quantity" : 1 })
order集合的文檔數量由之前的3個增長為4個。
再次執行查詢
db.orders.aggregate([
{
$lookup:
{
from: "inventory",
localField: "item",
foreignField: "sku",
as: "inventory_docs"
}
}
])
此時查看結果
{
"_id" : NumberInt("1"),
"item" : "almonds",
"price" : NumberInt("12"),
"quantity" : NumberInt("2"),
"inventory_docs" : [
{
"_id" : NumberInt("1"),
"sku" : "almonds",
"description" : "product 1",
"instock" : NumberInt("120")
}
]
}{
"_id" : NumberInt("2"),
"item" : "pecans",
"price" : NumberInt("20"),
"quantity" : NumberInt("1"),
"inventory_docs" : [
{
"_id" : NumberInt("4"),
"sku" : "pecans",
"description" : "product 4",
"instock" : NumberInt("70")
}
]
}
{
"_id" : NumberInt("3"),
"inventory_docs" : [
{
"_id" : NumberInt("5"),
"sku" : null,
"description" : "Incomplete"
},
{
"_id" : NumberInt("6")
}
]
}
{
"_id" : NumberInt("4"),
"item" : "Start",
"price" : NumberInt("2000"),
"quantity" : NumberInt("1"),
"inventory_docs" : [ ]
}
查詢出的結果也由之前的3個變成了4個。比較特別的是第四個文檔 ，其新增列 為 "inventory_docs" : [ ] ，即值為空 。所以，此時，實現的功能非常像關系型數據庫的 left join。
那么，可不可以只篩選出新增列為空的文檔呢？
即 我們查詢出 ，比較列的條件下，刷選出只在A集合中，而不在集合B的文檔呢？ 就像關系數據庫中量表Join的 left join on a.key =b.key where b.key is null .
答案是可以的。
其實回到聚合框架上來，再次聚合一下就可以了，來一次$match就可以了。
執行的語句調整一下就OK了。
db.orders.aggregate([
{
$lookup:
{
from: "inventory",
localField: "item",
foreignField: "sku",
as: "inventory_docs"
}
},
{ $match : {"inventory_docs" : [ ]} }
])
執行結果 為
{
"_id" : NumberInt("4"),
"item" : "Start",
"price" : NumberInt("2000"),
"quantity" : NumberInt("1"),
"inventory_docs" : [ ]
}
可以看出執行結果只有一個文檔。這個文檔表明的含義是：訂單中有這個商品，但是庫存中沒有這個商品。
（$look只是聚合框架的一個stage，在其前前后后，都可以嵌入到其他的聚合管道的命令，例如$match.$group等。下面的說明5，也可以說明一二）
5. 以上的比較列都是單一的Key/Value,如果復雜一點，如果比較的列是數組，我們又該如何關聯呢？
我們接下來再來測試一把。將之前 集合order 、inventory 插入的數據清空。
插入此場景下的新數據，向order中插入的數據，如下：
db.orders.insert({ "_id" : 1, "item" : "MON1003", "price" : 350, "quantity" : 2, "specs" :[ "27 inch", "Retina display", "1920x1080" ], "type" : "Monitor" })
specs 對應的value是數組格式。
向集合inventory 新插入的數據 如下：
db.inventory.insert({ "_id" : 1, "sku" : "MON1003", "type" : "Monitor", "instock" : 120,"size" : "27 inch", "resolution" : "1920x1080" })
db.inventory.insert({ "_id" : 2, "sku" : "MON1012", "type" : "Monitor", "instock" : 85,"size" : "23 inch", "resolution" : "1280x800" })
db.inventory.insert({ "_id" : 3, "sku" : "MON1031", "type" : "Monitor", "instock" : 60,"size" : "23 inch", "display_type" : "LED" })
查詢的語句如下：
db.orders.aggregate([
{
$unwind: "$specs"
},
{
$lookup:
{
from: "inventory",
localField: "specs",
foreignField: "size",
as: "inventory_docs"
}
},
{
$match: { "inventory_docs": { $ne: [] } }
}
])
查詢顯示結果如下：
{
"_id" : NumberInt("1"),
"item" : "MON1003",
"price" : NumberInt("350"),
"quantity" : NumberInt("2"),
"specs" : "27 inch",
"type" : "Monitor",
"inventory_docs" : [
{
"_id" : NumberInt("1"),
"sku" : "MON1003",
"type" : "Monitor",
"instock" : NumberInt("120"),
"size" : "27 inch",
"resolution" : "1920x1080"
}
]
}
仔細看啊，輸出文檔中的 specs 對應的數據變成了字符串類型（原集合為數組）。是什么發揮了如此神奇功效？？？，請看黑板，請將目光集中在
{
$unwind: "$specs"
}
還有個小問題，大家猜一下，如果查詢語句中沒有
{
$match: { "inventory_docs": { $ne: [] } }
}
結果會是什么樣呢？即查看語句修改為：
db.orders.aggregate([
{
$unwind: "$specs"
},
{
$lookup:
{
from: "inventory",
localField: "specs",
foreignField: "size",
as: "inventory_docs"
}
}
])
大家猜猜看！
大家猜猜看！
大家猜猜看！
呵呵...此時的結果是：
文檔1
{
"_id" : NumberInt("1"),
"item" : "MON1003",
"price" : NumberInt("350"),
"quantity" : NumberInt("2"),
"specs" : "27 inch",
"type" : "Monitor",
"inventory_docs" : [
{
"_id" : NumberInt("1"),
"sku" : "MON1003",
"type" : "Monitor",
"instock" : NumberInt("120"),
"size" : "27 inch",
"resolution" : "1920x1080"
}
]
}文檔2
{
"_id" : NumberInt("1"),
"item" : "MON1003",
"price" : NumberInt("350"),
"quantity" : NumberInt("2"),
"specs" : "Retina display",
"type" : "Monitor",
"inventory_docs" : [ ]
}文檔3
{
"_id" : NumberInt("1"),
"item" : "MON1003",
"price" : NumberInt("350"),
"quantity" : NumberInt("2"),
"specs" : "1920x1080",
"type" : "Monitor",
"inventory_docs" : [ ]
}
你推算出正確結果了嗎？
謝謝?。?！
希望以上的講解和演示能對大家學習$lookup有所幫助。
注：以上案例數據參考MongoDB官方網站，大家也可訪問官網獲取更多、更全的相關知識。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。
