MongoDB 初探
对于已经熟悉 MySQL 的同学来说，初次接触 MongoDB 可能会不习惯它的语法，本篇文章将通过一个简单的示例带你入门 MongoDB。
准备
对于 MongoDB 新手，可以借助 DataGrip 来学习MongoDB 语法。在 MongoDB 中实现准备好两个表 “old” 和 “new”，并随意插入一些数据
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| db.createCollection("new")
db.createCollection("old")
db.old.insertOne({
id: 1,
name: old
})
db.new.insertOne({
id: 2,
name: 13,
goods: 1
})
|
在 DataGrip 中输入如下的 SQL 语句
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| select * from "new" as aleft left join "old" as bright on aleft.id = bright.id;
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然后在这条语句上「右键」，选择 「Show JS Script」，会发现 DataGrip 会帮助我们将 SQL 语句转为 MongoDB 语句，接下来我们通过研究这个语句来体会 MongoDB 的基本思想
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| db.getSiblingDB("test").getCollection("new").aggregate([
{
$project: {"aleft": "$$ROOT", "_id": 0}
},
{
$lookup: {
localField: "aleft.id",
from: "old",
foreignField: "id",
as: "bright"
}
},
{
$unwind: {
path: "$bright",
preserveNullAndEmptyArrays: true
}
},
{
$replaceRoot: {
newRoot: {$mergeObjects: ["$aleft", "$bright", "$$ROOT"]}
}
},
{
$project: {"aleft": 0, "bright": 0}
}
])
|
分析
aggregate
db.collection.aggregate(管道，选项) 方法参数接收一个包含了若干操作的数组，类似于 Linux 中的管道一样，对集合依次进行操作。
project
第一个操作为 $project ，这是一个映射操作
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| {
$project: {"aleft": "$$ROOT", "_id": 0}
}
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其中 $$ROOT 即引用顶级文档，效果是将当前文档（行）的所有数据放到 aleft 字段下。"_id": 0 代表隐藏 _id 行，当设定为 "_id": 1 时会展示 _id 行，（_id 由 MongoDB 自动生成）结果示意如下：
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| [
{
"aleft": {
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"id": 1,
"name": 12
}
},
{
"_id": {"$oid": "624ce445b67f62529d94a83e"},
"aleft": {
"_id": {"$oid": "624ce445b67f62529d94a83e"},
"id": 2,
"name": 13,
"goods": 1
}
}
]
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lookup
第二个操作为
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| {
$lookup: {
localField: "aleft.id",
from: "old",
foreignField: "id",
as: "bright"
}
}
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顾名思义，这是一个查找操作，它根据第一步结果中的 aleft.id 字段，在 old 表中查找 id 与之相等的文档（行），并将所有匹配的结果以数组方式放在 bright 字段下，结果示意如下：
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| [
{
"aleft": {
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"id": 1,
"name": 12
},
"bright": [
{
"_id": {"$oid": "624ce82ab67f62529d94a84c"},
"id": 1,
"name": "haha"
},
{
"_id": {"$oid": "624ce867b67f62529d94a84e"},
"id": 1,
"vbsss": "haha"
}
]
}
]
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unwind
第三个操作为
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| {
$unwind: {
path: "$bright",
preserveNullAndEmptyArrays: true
}
}
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这个操作指明了使用 $bright 字段，这个字段是一个数组，$unwind 操作会将 $bright 中的每一个元素与 aleft 组合
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| [
{
"aleft": {
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"id": 1,
"name": 12
},
"bright": {
"_id": {"$oid": "624ce82ab67f62529d94a84c"},
"id": 1,
"name": "haha"
}
},
{
"aleft": {
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"id": 1,
"name": 12
},
"bright": {
"_id": {"$oid": "624ce867b67f62529d94a84e"},
"id": 1,
"vbsss": "haha"
}
}
]
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至此，我们已经将两个表中关联的行组合在了一起，接下来需要将这个结构简化一下
replaceRoot
第四个操作为
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| {
$replaceRoot: {
newRoot: {$mergeObjects: ["$aleft", "$bright", "$$ROOT"]}
}
},
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mergeObjects
$mergeObjects 操作会将参数中元素的内容进行合并，如果有重复，后面的值会覆盖前面的值，比如下面的这个文档
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| {
"aleft": {
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"id": 1,
"name": 12
},
"bright": {
"_id": {"$oid": "624ce82ab67f62529d94a84c"},
"id": 1,
"name": "haha"
}
},
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执行 $mergeObjects: ["$aleft", "$bright", "$$ROOT"] 操作后结果如下
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| {
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"aleft": {
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"id": 1,
"name": 12
},
"bright": {
"_id": {"$oid": "624ce82ab67f62529d94a84c"},
"id": 1,
"name": "haha"
},
"id": 1,
"name": "haha"
}
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replaceRoot
$replaceRoot 将指定的文档提升到顶层，并丢弃顶层所有其他字段。
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| [
{
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"aleft": {
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"id": 1,
"name": 12
},
"bright": {
"_id": {"$oid": "624ce82ab67f62529d94a84c"},
"id": 1,
"name": "haha"
},
"id": 1,
"name": "haha"
}
]
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至此，只要将 aleft 和 bright 两个参数删掉就得到了最后的结果，操作为
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| {
$project: {"aleft": 0, "bright": 0}
}
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结果示意如下
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| [
{
"_id": {"$oid": "6247f1e253a1be11c3b88d8b"},
"id": 1,
"name": "haha"
}
]
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其他
MongoDB 中的 JOIN 操作还是十分复杂的，与 MySQL 不同， MongoDB 中的文档结构并没有限制，所以可以采用嵌套文档的方式将本来需要关联的数据保存在一起，从而避免 JOIN 操作