网站虚假备案,网站开发属于什么专业,seo网站设计工具,杭州建设局网站多表查询场景介绍 一种很常见的场景#xff0c;比如电商首页中#xff0c;需要同时展示最近比较火热的店铺#xff0c;以及直接展示店铺里对应的商品。或者用户下单之后购物车里可以看到所选的商品以及对应的店铺。如果不知道如何用mongodb自带的查询语句快速查询的话#…多表查询场景介绍 一种很常见的场景比如电商首页中需要同时展示最近比较火热的店铺以及直接展示店铺里对应的商品。或者用户下单之后购物车里可以看到所选的商品以及对应的店铺。如果不知道如何用mongodb自带的查询语句快速查询的话我们能有的实现方案可能是先查询店铺然后通过for循环再查询店铺里的商品而for循环是会反复操作数据库对性能有极大的损耗并且速度也非常的慢所以这里我们来学习一下如何用mongodb来多表查询。
多表查询操作
aggregate集合函数与$lookup的使用
一下以疾病分类与对应的产品表为例代码如下
db.disease_type.aggregate([{$lookup: {from: product,localField: _id,foreignField: disease_type_id,as: products,},}])
aggregate为集合函数
$lookup 操作符将多个文档合并为一个数组
from 则为要被关联查询的表比如的product则为产品表
localField 为当前表的id也就是disease_type表的id
foreignField 为被关联表的要与当前表对应的id,也就是product的disease_type_id自带与disease_type表的_id字段进行关联
as 则是将这个被关联的表存放到那个字段中。
整个数据结构会自动拼接好,最终结果如下图 $unwind数据结构与$project数据过滤
如果每个产品都对应一个分类则用unwind改变数据结构代码如下:
db.disease_type.aggregate([{$lookup: {from: product,localField: _id,foreignField: disease_type_id,as: products,}},{$unwind:$products},{$project: {_id: 1,date: 1,products: {_id: 1,name: 1,price: 1,}}}])
注意这里的products名称必须与上面的as要一致否则也会找不到结果。
而$project则是过滤字段只展示指定的内容。如果想展示所有则去掉此属性即可。
结果如下 $map自定义结构
$project可以配置要展示的哪些字段但有时候字段的名称可能要修改调整一下。比如_id改为id或者可自己配置各种结构
db.disease_type.aggregate([{$lookup: {from: product,localField: _id,foreignField: disease_type_id,as: products,}},{$project: {_id: 1,date: 1,products: {$map: {input: $products,as: product,in: {_id: $$product._id,parentId:$products._id,name: $$product.name,price: $$product.price,}}}}}])
$map 重新遍历循环
input 里的$products则表示商品表数据
as 里的product则表示被遍历的每个数据类似for(item in products))。而只要被as处理之后就可以通过$$product的方式调用这个变量了。
in 则表示商品列表内部结构的配置比如还需配置parentId,这里的name,price等key字段都可以自己重命名要绑定的字段则可通过$$product来绑定。
如下图 分页与模糊查询 以上功能都是查询的所有数据但我们实际运用中还需要分页或者通过关键字筛选。可继续在数组里添加其他条件代码如下
db.disease_type.aggregate([{$lookup: {from: disease,localField: _id,foreignField: disease_type_id,as: products,},},{$unwind: $products},{$match: {products.name: {$regex: name,$options: i},},},{$skip: start,},{$limit: limit,}])
$match 则是对某些字段添加过滤条件而里面的$regex则表示用正则去匹配
$skip与$limit 则表示从那段开始过滤后面多少条数据
mongoose插件调用
创建表model
let nodeSchema new mongoose.Schema(config);
client mongoose.model(disease_type, nodeSchema, disease_type);执行mongo语句 client.aggregate([{$lookup: {from: disease,localField: _id,foreignField: disease_type_id,as: products,},},{$unwind: $products},{$match: {products.name: {$regex: name,$options: i},},},{$skip: start,},{$limit: limit,}]).exec((err, result) {if (err) {console.error(err);response.error(ctx, err)return;}console.log(result);response.success(ctx, result)});
exec函数则会将查询到的结果数据返回给result
