$graphLookup流水线级后的过滤效果

Question

我的父记录和子记录在字段中是相同的。但是，某些字段仅在父级设置。

将父字段设置为空字符串("")表示记录是父记录。其他记录有一个指向父记录的值集，因此这些记录可以被视为子记录。

现在考虑以下记录：

{"_id": 1, parent: "", "pValue": ["a", "b", "c"], fieldA: 2},
{"_id": 2, parent: 1, "pValue": [], fieldA: 2},
{"_id": 3, parent: 1, "pValue": [], fieldA: 2},
{"_id": 4, parent: "", "pValue": ["d"], fieldA: 9},
{"_id": 5, parent: 4, "pValue": [], fieldA:2},
{"_id": 6, parent: 4,"pValue": [], fieldA: 9}

上面的记录包含两个父母，每个父母都有两个相关的子记录。我要执行的查询涉及到匹配两个给定的参数。首先是pValue上的一个值。一旦我得到所有的父母，在他们的数组中有一个特定的pValue。然后，我希望将该父记录及其所有相关的子记录与fieldA值匹配。

因此，如果给定pValue="d“和fieldA=9，我希望游标中有以下记录：

{"_id": 4, parent: "", "pValue": ["d"], fieldA: 9}
{"_id": 6, parent: 4, "pValue": [],fieldA: 9}

备注：

1. 每个父母都可以有许多与他们相关联的孩子。
2. 父类可以有不同的fieldA值给子节点，查询只应该返回子节点而不是父节点。

我的尝试：

 cursor=self.pCollection.aggregate([
      { "$match": {"pValue":{"$in":[pCheck]}},
      {   "$graphLookup" : {
          "from": "pCollection",
          "startWith": "$_id",
          "connectFromField": "_id",
          "connectToField": "parent",
          "as" : "children"
          }
      }])

然后，我发现所有与父级关联的子类都是数组，而不知道如何重新包装它们。

Answer 1

您需要使用$match选择与查询条件匹配的文档，并在添加$addFields阶段中筛选“子”数组。

在$filtering之后，您可以使用arrayElemAt将该项分配给字段。

{ "$match": { "fieldA": 9, "children.fieldA": 9 } },
{ "$addFields": { 
    "children": {
        "$arrayElemAt": [
            { "$filter": { 
                "input": "$children",
                "as": "child",
                "cond": { "$eq": [ "$$child.fieldA", 9 ] }
            }},
            0
         ]
    }
}}

您的查询将产生如下内容：

{
    "_id" : 4,
    "parent" : "",
    "pValue" : [ "d" ],
    "fieldA" : 9,
    "children" : { "_id" : 6, "parent" : 4, "pValue" : [ ], "fieldA" : 9 }
}

然而，只要有一点信念，你就能得到你期望的结果。

db.collection.aggregate([
    { "$graphLookup": {
        "from": "collection",
        "startWith": "$_id", 
        "connectFromField": "_id",           
        "connectToField": "parent",     
        "as" : "children"
    }}, 
    { "$match": { "fieldA": 9, "children.fieldA": 9 } }, 
    { "$addFields": { 
        "children": { 
            "$arrayElemAt": [ 
                { "$filter": { 
                    "input": "$children", 
                    "as": "child", 
                    "cond": { "$eq": [ "$$child.fieldA", 9 ] } 
                }}, 
                0 
            ] 
        }
    }}, 
    { "$project": { 
        "children": [
            "$children", 
            { 
                "_id": "$_id", 
                "parent": "$parent", 
                "pValue": "$pValue", 
                "fieldA": "$fieldA" 
            }
        ]
    }}, 
    { "$unwind": "$children" }, 
    { "$replaceRoot": { "newRoot": "$children" } }
])

产生了这样的东西：

{ "_id" : 6, "parent" : 4, "pValue" : [ ], "fieldA" : 9 }
{ "_id" : 4, "parent" : "", "pValue" : [ "d" ], "fieldA" : 9 }

坦率地说，我不认为这是你应该在你的应用程序中做的事情。第一种选择是你可以而且应该接受的东西。

如果您真的需要这样做，我建议您在应用程序中使用创建视图并查询视图。

Answer 2

通过反转查询并在fieldA上进行第一次匹配，然后执行来自父-> _id的graphyLookup (因此将父映射到子)，我就能够将其子节点关联到其父级的fieldA。

这是我最后得到的查询：

     cursor=self.collection.aggregate([
          { "$match": {"fieldA":9}},
          { "$graphLookup" : {
            "from": "collection",
            "startWith": "$parent",
            "connectFromField": "parent",
            "connectToField": "_id",
            "as" : "parents"
            }
          },
          { "$project" : {
             "pValue": { "$cond":[ {"$ne":["$pValue",[]]},"$pValue",  
                                     {"$let":{"vars": {"obj": {"$arrayElemAt": ["$parents", 0]}},
                                                               "in": "$$obj.pValue"}}]}
             }
          },
          { "$match": {"pValue":{"$in":["d"]}}}
        ])