在本篇幅中,我们聚焦$lookup的使用。
二. $lookup的功能及语法
1. 主要功能 是将每个输入待处理的文档,经过$lookup 阶段的处理,输出的新文档中会包含一个新生成的数组列(户名可根据需要命名新key的名字 )。数组列存放的数据 是 来自 被Join 集合的适配文档,如果没有,集合为空(即 为[ ])
2. 基本语法
$lookup:
from: ,
localField: ,
foreignField: ,
as: </
一. 聚合框架聚合框架是MongoDB的高级查询语言,它允许我们通过转换和合并多个文档中的数据来生成新的单个文档中不存在的信息。聚合管道操作主要包含下面几个部分:命令功能描述$project指定输出文档里的字段.$match选择要处理的文档,与fine()类似。$limit限制传递给下一步的文档数量。$skip跳过一定数量的文档。$unwind扩展数组,为每个数组入口生成一个输出文档。$grou...
使用
mongodb
聚合器的$
lookup
我从来没有对 NoSQL 数据库着迷过,因为多年以来我使用过的许多类型的数据在不规范的文档数据库
中
都是低效的。 依然,我偶尔会看一下 NoSQL 世界
中
发生的事情,惊奇地发现,随着
MongoDB
3.2的发布,现在已经有了一个支持 LEFT OUTER 连接( 一对一)的$
lookup
聚合器。
这对我来说非常吸引人,因为我在使用关系数据库创建语义数
Mongodb
3.2版本新增,主要用来实现
多表
关联查询
, 相当关系型数据库
中
多表
关联查询
。
每个输入待处理的文档,经过$
lookup
阶段的处理,输出的新文档
中
会包含一个新生成的数组(可根据需要命名新key )。数组列存放的数据是来自被Join集合的适配文档,如果没有,集合为空(即 为[ ])
二、$
lookup
的语法
$
lookup
的语法
db.collection.aggregate([
管道操作$
lookup
可以把两个表进行
关联查询
,其效果等于mysql的INNER JOIN 左右两个表必须同时存在的数据。
$
lookup
有两种方式
第一种,只能使用一个固定的字段关联表,建议这个字段最好是from表的主键,否则效率会很差。
$pipeline[]=['$
lookup
'=>['from'=>'user_status','localField'=>'user_id','foreignField'=>'_id','as'=>'info']];
第二种...
文章目录1、
mongodb
关联查询
基本操作2、关联字段类型不一致时
1、
mongodb
关联查询
基本操作
mongodb
的
关联查询
需要用到聚合函数Aggregate(),关于聚合函数的详细内容,可以参考
mongodb
的官网,官网传送门;本文直接以具体的数据库数据来介绍
关联查询
的操作。现在定义如下数据:
# school表
"_id" : ObjectId("5f51b23d34f9c5155cda1ab3"),
"name" : "BJ_university",
"stude
这篇我们来看
mongodb
另一个非常有意思的东西,那就是$
lookup
,我们知道
mongodb
是一个文档型的数据库,而且它也是最像关系型数据库的
一种nosql,但是呢,既然
mongodb
是无模式的,自然就很难在关系型数据库
中
非常擅长的
多表
关联上发挥作用,在这之前,我们可以使用DbRef,但
是呢,在
mongodb
3.2
中
给你增加了一个相当牛逼的手段,那就是$
lookup
,而且放到了a...
环境:lnmp框架:think
php
5.1数据库配置文件:<?
php
// +----------------------------------------------------------------------
// | Think
PHP
[ WE CAN DO IT JUST THINK ]
// +-----------------------------------------...
MongoDB
表
lookup
是指在
MongoDB
数据库
中
查询两个或多个表之间的关联信息,并将它们合并到一个结果集
中
。这个过程和关系型数据库的Join操作类似。
这个功能的实现需要使用
MongoDB
的聚合框架,具体的实现方法如下:
首先,需要选择一个仪表盘,这个仪表盘是包含所有需要关联的表格信息的。选择的仪表盆
中
,有很多数据需要关联信息,所以我们可以选择一张主表(类似于关系型数据库
中
的主表),然后从这张表
中
获取关联数据。
接下来,需要通过$
lookup
关键字将关联的数据从其他表
中
提取出来,并和主表的信息进行合并。在其
中
可以使用pipeline来进行对目标表格信息的筛选和处理。当获取到目标表格信息时,就需要将它们合并到主表
中
,这里可以使用$merge操作。
在这个过程
中
,还可以使用很多其他的查询和筛选操作,来获取想要的信息并保证查询效率。比如使用$match进行筛选,使用$project进行数据过滤和重组等操作。
总体来讲,使用
MongoDB
表
lookup
功能,可以对多个表格
中
的数据进行
关联查询
和汇总,并将它们合并到一个结果集
中
,这样可以更好地进行数据分析和业务处理。同时,这个功能还能够使用一些聚合查询的操作,来提高数据查询效率。