mongodb aggregate （聚合查询）联表 node+nest.js +monoose .js实现

原创

Jacky-易小天

修改于 2024-02-22 14:18:37

4012

修改于 2024-02-22 14:18:37

文章被收录于专栏：mongodb

mongodb aggregate （聚合查询）联表 node+nest.js +monoose .js实现

联表使用的场景

mongodb的curd（增删改查）操作比较简单，但是开发者在开发过程中肯定是不够用的，如果遇到很复杂的查询操作，只查询单个表（mongodb中的集合，本人习惯称为表，以下不在赘述）是不能满足业务需求的，所以可能会连接外部表，或者查询本表之后经过分组，转化之后的临时表。或者连接外部表格链接后产生的临时表。以上这些case（时候）将会使用到本教程。

废话不多说，上代码

1. 要查询的结果是这样式的

//mongodb 连表后查询文档结构 
{
    "_id": {
      "$oid": "65d2d0c0434057a3419404be"
    },
    "token": "6f9d245c-8b78-49fe-81f2-3ec71a6dc121",
    "queueId": "65d2cefd8947df31245a4599",
    "queue": {
      "id": "65d2cefd8947df31245a4599",
      "branchCode": "12345",
      "sessionId": "65d2cefd8947df31245a4569",
      "session": {
        "id": "65d2cefd8947df31245a4569",
        "branchCode": "12345",
        "nameEn": "Breakfast",
        "nameTc": "早市",
        "nameSc": "早市",
        "onlineStart": "0800",
        "onlineEnd": "1200",
        "start": "0800",
        "end": "1200",
        "branchId": "65d2cefd8947df31245a455a",
        "branch": {
          "id": "65d2cefd8947df31245a455a",
          "branchCode": "12345",
          "branchIp": null,
          "status": 1,
          "onlineStatus": 0,
          "createdAt": {
            "$date": "2024-02-19T03:46:05.006Z"
          },
          "updatedAt": {
            "$date": "2024-02-19T03:46:05.006Z"
          },
          "kioskStatus": 0,
          "kioskPrinterStatus": 0,
          "kioskScannerStatus": 0,
          "adminStatus": 0,
          "adminPrinterStatus": 0,
          "adminScannerStatus": 0,
          "callDisplayStatus": 0,
          "offlineStatus": 0,
          "branchServerStatus": 0,
          "brandId": "65d2cefc8947df31245a4554",
        }
      },
      "pplFrom": 1,
      "pplTo": 4,
      "prefix": "A",
      "current": 0,
      "last": 0,
      "vipLast": 0,
      "syncToCloud": 0,
    },
    "referenceSource": "12c3dacb",
    "referenceId": "121345caaa",
    "ticketNumber": "A1",
    "phone": "27259654",
    "type": 0,
    "status": 0,
    "ivrsStatus": 0,
    "ivrsRetry": 0,
    "blastStatus": 0,
    "blastRetry": 0,
    "apiVersion": 2,
    "lang": "TC",
    "platform": 1,
    "cancelRetry": 0,
    "called": 0,
    "createdAt": {
      "$date": "2024-02-19T03:53:36.661Z"
    },
    "updatedAt": {
      "$date": "2024-02-19T03:53:36.661Z"
    },
    "syncToCloud": 0,
    "tableSize": 4,
    "expiryDatetime": {
      "$date": "2024-02-20T03:53:36.661Z"
    },
    "id": "65d2d0c0434057a3419404be",
    "__v": 0
  }

2.需要什么样的表结构呢？

表一

//mongodb ticket 表 文档结构 
{
    "_id": {
      "$oid": "65d2d0c0434057a3419404be"
    },
    "token": "6f9d245c-8b78-49fe-81f2-3ec71a6dc121",
    "queueId": "65d2cefd8947df31245a4599",
    "queue": {
      "id": "65d2cefd8947df31245a4599",
      "branchCode": "12345",
      "sessionId": "65d2cefd8947df31245a4569",
      "session": {
        "id": "65d2cefd8947df31245a4569",
        "branchCode": "12345",
        "nameEn": "Breakfast",
        "nameTc": "早市",
        "nameSc": "早市",
        "onlineStart": "0800",
        "onlineEnd": "1200",
        "start": "0800",
        "end": "1200",
        "branchId": "65d2cefd8947df31245a455a",
      },
      "pplFrom": 1,
      "pplTo": 4,
      "prefix": "A",
      "current": 0,
      "last": 0,
      "vipLast": 0,
      "syncToCloud": 0,
    },
    "referenceSource": "12c3dacb",
    "referenceId": "121345caaa",
    "ticketNumber": "A1",
    "phone": "27259654",
    "type": 0,
    "status": 0,
    "ivrsStatus": 0,
    "ivrsRetry": 0,
    "blastStatus": 0,
    "blastRetry": 0,
    "apiVersion": 2,
    "lang": "TC",
    "platform": 1,
    "cancelRetry": 0,
    "called": 0,
    "createdAt": {
      "$date": "2024-02-19T03:53:36.661Z"
    },
    "updatedAt": {
      "$date": "2024-02-19T03:53:36.661Z"
    },
    "syncToCloud": 0,
    "tableSize": 4,
    "expiryDatetime": {
      "$date": "2024-02-20T03:53:36.661Z"
    },
    "id": "65d2d0c0434057a3419404be",
    "__v": 0
  }

表二

//mongodb branch 表 文档结构 
{
  "_id": {
    "$oid": "65d2cefd8947df31245a455a"
  },
  "id": "65d2cefd8947df31245a455a",
  "branchCode": "12345",
  "branchIp": null,
  "status": 1,
  "onlineStatus": 0,
  "createdAt": {
    "$date": "2024-02-19T03:46:05.006Z"
  },
  "updatedAt": {
    "$date": "2024-02-19T03:46:05.006Z"
  },
  "kioskStatus": 0,
  "kioskPrinterStatus": 0,
  "kioskScannerStatus": 0,
  "adminStatus": 0,
  "adminPrinterStatus": 0,
  "adminScannerStatus": 0,
  "callDisplayStatus": 0,
  "offlineStatus": 0,
  "branchServerStatus": 0,
  "
}

2. 那我们该如何实现呢？

案例一 localField-foreignField

let pipeline=[
      {
        $lookup:{
          from:'branch',//外部表、临时表的名称
          localField:"queue.session.branchCode",//xxxxModel映射表的代码的字段
          foreignField:"branchCode",//branc表的字段
          as:'branch'//将连接的表输出为某字段
        }
      },
      {
        $project:{
        "queue.session.branch":"$branch"
        }
      }
    ]
    
this.xxxxModel.aggregate(pipeline)//xxxModel 是mongose model

案例二 pipeline 方式

//mongodb 的aggregate 的聚合实现方式方式
// 采用的pipeline 方式，可以实现更加复杂的逻辑，比如增加分组、多次match 等方式。
let pipeline=[
      {
        $lookup:{
          from:'branch',//外部表、临时表的名称
          let: { branchCode: "$session.branchCode"},
          pipeline: [ {
              $match: {
                $expr: {
                    $and: [
                      { $eq: [ "$$branchCode", "$branchCode" ] },
                    ]
                }
              }
          } ],
          as:'branch'//将连接的表输出为某字段
        }
      }]
  this.ticketModel.aggregate(pipeline)//ticketModel 是mongose model

案例二

/mongodb 的aggregate 的聚合实现方式方式
// 注释的内容是采用的pineline 方式，可以实现更加复杂的逻辑，比如增加分组、多次match 等方式。
let pipeline=[
  {
    $lookup:{
      from:'branch',//外部表、临时表的名称
      let: { branchCode: "$session.branchCode"},
      pipeline: [ {
          $match: {
            $expr: {
                $and: [
                  { $eq: [ "$$branchCode", "$branchCode" ] },
                ]
            }
          }
      } ],
      as:'branch'//将连接的表输出为某字段
    }
  },
  {
    $project:{
    "queue.session.branch":"$branch"
    }
  }
]
this.ticketModel.aggregate(pipeline)//ticketModel 是mongose model

案例三、连接自身

//mongodb 连表后查询文档结构 
{
    
  "dateTime":"20-02-2024",
  "onlineTickets":5,
  "offlineTickets":1,
  "checkedInTickets":0
}

查询实现

let =pipeline=[
  {
    '$lookup': {
      'from': 'ticket', 
      'let': {
        'date': {
          '$dateToString': {
            'format': '%d-%m-%Y', 
            'date': '$createdAt'
          }
        }
      }, 
      'pipeline': [
        {
          '$match': {
            '$and': [
               {
                'status': {
                  '$ne': 5
                }
              }
            ]
          }
        }, {
          '$addFields': {
            'fliteDate': {
              '$dateToString': {
                'format': '%d-%m-%Y', 
                'date': '$createdAt'
              }
            }
          }
        }, {
          '$group': {
            '_id': '$fliteDate', 
            'totalSum': {
              '$sum': 1
            }
          }
        }, {
          '$match': {
            '$expr': {
              '$eq': [
                '$_id', '$$date'
              ]
            }
          }
        }
      ], 
      'as': 'onlineTicket'
    }
  }, {
    '$lookup': {
      'from': 'ticket', 
      'let': {
        'date': {
          '$dateToString': {
            'format': '%d-%m-%Y', 
            'date': '$createdAt'
          }
        }
      }, 
      'pipeline': [
        {
          '$match': {
            '$and': [
               {
                'status': {
                  '$ne': 5
                }
              }
            ]
          }
        }, {
          '$addFields': {
            'fliteDate': {
              '$dateToString': {
                'format': '%d-%m-%Y', 
                'date': '$createdAt'
              }
            }
          }
        }, {
          '$group': {
            '_id': '$fliteDate', 
            'totalSum': {
              '$sum': 1
            }
          }
        }, {
          '$match': {
            '$expr': {
              '$eq': [
                '$_id', '$$date'
              ]
            }
          }
        }
      ], 
      'as': 'offlineTicket'
    }
  }, {
    '$lookup': {
      'from': 'ticket', 
      'let': {
        'date': {
          '$dateToString': {
            'format': '%d-%m-%Y', 
            'date': '$createdAt'
          }
        }
      }, 
      'pipeline': [
        {
          '$match': {
            '$and': [
              {
                'status': 3
              }
            ]
          }
        }, {
          '$addFields': {
            'fliteDate': {
              '$dateToString': {
                'format': '%d-%m-%Y', 
                'date': '$createdAt'
              }
            }
          }
        }, {
          '$group': {
            '_id': '$fliteDate', 
            'totalSum': {
              '$sum': 1
            }
          }
        }, {
          '$match': {
            '$expr': {
              '$eq': [
                '$_id', '$$date'
              ]
            }
          }
        }
      ], 
      'as': 'checkedInTicket'
    }
  }, {
    '$addFields': {
      'onlineTickets': {
        '$ifNull': [
          {
            '$arrayElemAt': [
              '$onlineTicket.totalSum', 0
            ]
          }, 0
        ]
      }, 
      'offlineTickets': {
        '$ifNull': [
          {
            '$arrayElemAt': [
              '$offlineTicket.totalSum', 0
            ]
          }, 0
        ]
      }, 
      'checkedInTickets': {
        '$ifNull': [
          {
            '$arrayElemAt': [
              '$checkedInTicket.totalSum', 0
            ]
          }, 0
        ]
      }
    }
  }, {
    '$unset': [
      'onlineTicket', 'offlineTicket', 'checkedInTicket'
    ]
  }, {
    '$group': {
      '_id': {
        'dateTime': {
          '$dateToString': {
            'format': '%d-%m-%Y', 
            'date': '$createdAt'
          }
        }, 
        'onlineTickets': '$onlineTickets', 
        'offlineTickets': '$offlineTickets', 
        'checkedInTickets': '$checkedInTickets', 
      }
    }
  }, {
    '$project': {
      '_id': 0, 
      'dateTime': '$_id.dateTime', 
      'onlineTickets': '$_id.onlineTickets', 
      'offlineTickets': '$_id.offlineTickets', 
      'checkedInTickets': '$_id.checkedInTickets', 
    }
  }, {
    '$sort': {
      'dateTime': -1
    }
  }
]
this.ticketModel.aggregate(pipeline)//ticketModel 是mongose model

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联表使用的场景

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1. 要查询的结果是这样式的

2.需要什么样的表结构呢？

2. 那我们该如何实现呢？

案例一 localField-foreignField

案例二 pipeline 方式

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