前言

MongoDB是由C++語言所編寫的一種面向文檔的非關系型數(shù)據(jù)庫(是一種NoSql數(shù)據(jù)庫實現(xiàn))，也是介于關系型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)存儲產品，而眾所周知SQL與NoSQL最大的不同之一就是不支持JOIN，在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，SQL JOIN子句允許你使用普通的字段，在兩個或者是更多表中的組合表中的每行數(shù)據(jù)。例如，如果你有表books和publishers，你可以像下面這樣寫命令：

SELECT book.title, publisher.name
FROM book
LEFT JOIN book.publisher_id ON publisher.id;

換句話說，book表中的publisher_id字段引用了publishers表中的id字典。這些都是很常見的例子：對于每個publisher都可以擁有成千上萬本書，如果你想更新publisher的信息的時候，我們只需要更改一條記錄。數(shù)據(jù)的冗余是很小的，因為我們不需要為每本書來重復更新他的publisher信息，這種技術已基本當做一種規(guī)范化的東西了。SQL數(shù)據(jù)庫提供了一些列的規(guī)范與約束條件來保障數(shù)據(jù)關聯(lián)性。

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NoSQL == No JOIN?

并不都是這樣吧。。。。。

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面向文檔的數(shù)據(jù)庫，例如MongoDB，被設計用來存儲非結構化的數(shù)據(jù)，理想情況下，這些數(shù)據(jù)是在數(shù)據(jù)集合中是相互沒有關聯(lián)的，如果一條數(shù)據(jù)包含兩次或者更多次，那數(shù)據(jù)就重復了。因為大部分情況下我們還是需要數(shù)據(jù)關聯(lián)的，只有很少的情況下才會不需要關聯(lián)數(shù)據(jù)，看來NoSQL這些特性看來讓人失望啊。幸運的是MongoDB 3.2 介紹了一個新的$lookup操作，這個操作可以提供一個類似于LEFT OUTER JOIN的操作在兩個或者是更多的條件下。

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MongoDB Aggregation

$lookup僅僅在 aggregation操作中才被允許使用，想想他作為一個管道操作：查詢，過濾，組合結果。一個操作的輸出被作為下一個的輸入。Aggregation比簡單的查詢操作更難于理解，而且這些操作通常運行很慢，然而他們很高效，Aggregation可以使用一個很好的例子來解釋，假設我們使用user數(shù)據(jù)集合來創(chuàng)建一個社交平臺，在每個獨立的文檔中存儲沒個用戶的信息，例如：

{
 "_id": ObjectID("45b83bda421238c76f5c1969"),
 "name": "User One",
 "email: "userone@email.com",
 "country": "UK",
 "dob": ISODate("1999-09-13T00:00:00.000Z")
}

我們可以向user這個集合中添加足夠多的用戶，但是每個MongoDB文檔都必須有一個為一個_id字段值，這個_id字段值就像SQL中的鍵，在我們沒有明確指定_id的時候會被自動的加入到文檔中。我們的社交網(wǎng)站現(xiàn)在需要一個post集合，這個結合存儲用戶的評論，這個文檔存儲純文本，時間，評分，一個被寫到user_id字段的玩家引用。

{
 "_id": ObjectID("17c9812acff9ac0bba018cc1"),
 "user_id": ObjectID("45b83bda421238c76f5c1969"),
 "date: ISODate("2016-09-05T03:05:00.123Z"),
 "text": "My life story so far",
 "rating": "important"
}

我們現(xiàn)在想要顯示最近具有important評論的二十條數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自所有的用戶，并且是按照時間排序的。每一個返回的文檔中應該包含評論的文本，發(fā)布評論的時間，以及相關的用戶的名字和國家。

MongoDB數(shù)據(jù)庫的aggregate查詢是通過傳遞管道操作的數(shù)組，這個數(shù)組中順序的定了每個操作。首先，我們需要從所有的post集合中提取出所有的文檔，這些文檔使用$match記性準確rating過濾。

{ "$match": { "rating": "important" } }

我們現(xiàn)在需要對過濾出來的文檔按照時間，使用$sort操作進行排序。

{ "$sort": { "date": -1 } }

因為我們要僅僅返回二十條數(shù)據(jù)，我們可以使用$limit來限制我們需要處理的文檔數(shù)量。

{ "$limit": 20 }

我們現(xiàn)在使用$lookup操作從user集合中連接數(shù)據(jù)，這個操作需要一個四個參數(shù)的對象：

      1、localField：在輸入文檔中的查找字段

      2、from：需要連接的集合

      3、foreignField：需要在from集合中查找的字段

      4、as：輸出的字段名字

所以我們的操作是這樣的：

{ "$lookup": {
 "localField": "user_id",
 "from": "user",
 "foreignField": "_id",
 "as": "userinfo"
} }

在我們的輸出中將會創(chuàng)建一個名為userinfo的新字段，他是一個數(shù)組，其中每個元素都是在user集合中匹配的元素。

"userinfo": [
 { "name": "User One", ... }
]

在post.user_id與user._id之間，我們具有一對一的關系，因為對于每一個post只有一個用戶。因此我們的userinfo數(shù)組將會僅僅包含一個元素，我們可以說使用 $unwind操作來解構他并插入到一個自文檔中。

{ "$unwind": "$userinfo" }

現(xiàn)在的輸出將會轉化成更加常用的結構：

"userinfo": {
 "name": "User One",
 "email: "userone@email.com",
 …
}

最終我們可以在管道中使用 $project操作返回評論信息，評論的時間，評論的用戶名，國家等。

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

合并上面所有的操作

我們最終的聚合查詢匹配的評論，按照順序排序，限制最新的二十條信息，連接用戶的數(shù)據(jù)，扁平用戶數(shù)組，最后只返回我們需要的必須數(shù)據(jù)，總的命令如下：

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
 } }
]);

結果是一個擁有二十個文檔的集合，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"
 }
 }
 ...
]

MongoDB的$lookup很好用而且很高效，但是上面這個基礎的例子只是一個組合的集合查詢。他不是一個對SQL中的更加高效的JOIN子句的替代。而且MongoDB也提供了一些限制，如果user集合被刪除了，post文檔還是會保留。

理想情況下，這個$lookup操作應該不會經(jīng)常使用，如果你需要經(jīng)常使用它，那么你就使用了錯誤的數(shù)據(jù)存儲了（數(shù)據(jù)庫）：如果你有相關聯(lián)的數(shù)據(jù)，應該使用關聯(lián)數(shù)據(jù)庫（SQL）。

也就是說$lookup是一個MongoDB 3.2新加入的，他解決了當在Nosql數(shù)據(jù)庫中使用一些小的相關聯(lián)的數(shù)據(jù)查詢的時候一些令人失望的問題。

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能帶來一定的幫助，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。

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