数据准备

UserPO

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = true)
@Accessors(chain = true)
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(collection = "user")
public class UserPO extends BasePO {private String name;private String description;}

UserGroupPO

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = true)
@Accessors(chain = true)
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Document(collection = "user_group")
public class UserGroupPO extends BasePO {private String name;private String description;private List<Long> userIds;}

用户数据

用户组数据

 

条件查询

match：and 匹配
查询用户组 id 等于 1，且删除标识等于 N 的数据

db.getCollection("user_group").aggregate([{"$match": {"$and": [{"_id": NumberLong("1")}, {"deleteFlag": "N"}]}
}]);

match：or 匹配
查询用户 name 等于 nn 或者 description 等于 dd 的数据

db.getCollection("user").aggregate([{"$match": {"$or": [{"name": "nn"}, {"description": "dd"}]}
}]);

 

聚合查询

查询用户组里的用户详情

模糊查询

match：按规则匹配
regex：按正则匹配
实现：按 xxx 模糊匹配字段 userName 或者 按 xxx 模糊匹配字段 userDes

db.getCollection("user").aggregate([{"$match": {"$or": [{"userName": {"$regex": ".*xxx.*"}}, {"userDes": {"$regex": ".*xxx.*"}}]}
}]);

 

拆分数据

unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条
实现：根据 userIds 把用户组拆分了多行

db.getCollection("user_group").aggregate([{"$match": {"$and": [{"_id": NumberLong("2809813774582045833")}, {"deleteFlag": "N"}]}
}, {"$unwind": "$userIds"
}]);

 

关联查询

根据用户组查询用户

lookup官方文档
lookup：关联查询，类似于 MySQL 的 left jion 效果
实现：根据用户组的 userIds 查询用户详情，注意：查出来的 user 是个数组

• from：同一个数据库下等待被Join的集合。
• localField：源集合中的match值，如果输入的集合中，某文档没有 localField
  这个Key（Field），在处理的过程中，会默认为此文档含
  有 localField：null的键值对。
• foreignField：待Join的集合的match值，如果待Join的集合中，文档没有foreignField
  值，在处理的过程中，会默认为此文档含有 foreignField：null的键值对。
• as：为输出文档的新增值命名。如果输入的集合中已存在该值，则会覆盖掉

db.getCollection("user_group").aggregate([{"$match": {"$and": [{"_id": NumberLong("4523281346310580824")}, {"deleteFlag": "N"}]}
}, {"$unwind": "$userIds"
}, {"$lookup": {"from": "user","localField": "userIds","foreignField": "_id","as": "user"}
}]);

 

根据用户查询用户组

lookup：关联查询，类似于 MySQL 的 left jion 效果
实现：查询用户列表且包含对应的用户组信息，注意：查出来的 userGroups 是个数组

• from：要关联的从表名
• let：自定义变量，可以为多个
• pipeline：自定义的操作从表的聚合，但不允许使用out和merge操作，使用 let 定义的变量需要用两个$
• as：为输出文档的新增值命名。如果输入的集合中已存在该值，则会覆盖掉

db.getCollection("user").aggregate([{$lookup: {from: "user_group",let: {user_id: "$_id"},pipeline: [{$match: {$expr: {$in: ["$$user_id", "$userIds"]}}}],as: "userGroups"}
}]);

 

控制显示

project 控制字段显示与否
实现： 删除无用字段，

• 普通列（{成员：1 | true}）：表示要显示的内容
• “_id” 列（{“_id”：0 | false}）：表示 “_id” 列是否显示

db.getCollection("user_group").aggregate([{"$match": {"$and": [{"_id": NumberLong("4523281346310580824")}, {"deleteFlag": "N"}]}
}, {"$unwind": "$userIds"
}, {"$lookup": {"from": "user","localField": "userIds","foreignField": "_id","as": "user"}
}, {"$project": {"user": 1,"_id": 0,}
}]);

 

字段置顶

arrayElemAt：将指定文档提升到顶级并替换所有其它字段。该操作会替换输入文档中的所有现在字段，包括_id字段
replaceRoot：返回存在于给定数组的指定索引上的元素
实现：把 user 的第一个元素提至顶级

db.getCollection("user_group").aggregate([{"$match": {"$and": [{"_id": NumberLong("4523281346310580824")}, {"deleteFlag": "N"}]}
}, {"$unwind": "$userIds"
}, {"$lookup": {"from": "user","localField": "userIds","foreignField": "_id","as": "user"}
}, {"$project": {"user": 1,"_id": 0,}
}, {"$replaceRoot": {"newRoot": {"$arrayElemAt": ["$user", 0]}}
}]);

此数据格式已经非常漂亮，符合日常返回格式，完成了需求

 

合并字段

mergeObjects：将多个文档合并为一个文档，如果要合并的文档包含相同的字段名，则结果文档中的字段具有该字段最后一个合并文档中的值
实现：保留 userGroup 的信息

db.getCollection("user_group").aggregate([{"$match": {"$and": [{"_id": NumberLong("4523281346310580824")}, {"deleteFlag": "N"}]}
}, {"$unwind": "$userIds"
}, {"$lookup": {"from": "user","localField": "userIds","foreignField": "_id","as": "user"}
}, {"$replaceRoot": {"newRoot": {"$mergeObjects": [{"$arrayElemAt": ["$user", 0]}, "$$ROOT"]}}
},{"$project": {"user": 0}
}]);

 

新增或修改字段

set：字段存在则修改，无则新增
实现：

db.getCollection("user_group").aggregate([{"$match": {"$and": [{"_id": NumberLong("4523281346310580824")}, {"deleteFlag": "N"}]}
}, {"$unwind": "$userIds"
}, {"$lookup": {"from": "user","localField": "userIds","foreignField": "_id","as": "user"}
}, {"$replaceRoot": {"newRoot": {"$mergeObjects": [{"$arrayElemAt": ["$user", 0]}, "$$ROOT"]}}
}, {"$project": {"user": 0}
}, {"$set": {"accounts": "accounts","deleteFlag": "deleteFlag"}
}]);

 

计算总数

count：计算总数
实现：查询 user 表的总条数

db.getCollection("user").aggregate([{"$count": "total"}
]);

 

分页查询

分页：对数据做分页处理
跳过 3 条数据，从第 4 条起，显示 2 条

• skip：跳过多少条
• limit：显示多少条

db.getCollection("user").aggregate([{"$skip": 3},{"$limit": 2}
]);

 

分页查询加总数

分页查询需要同时返回总数和数据
facet：在同一组输入文档的单一阶段中处理多个聚合管道；每个子管道在输出文档中都有自己的字段，其结果存储在文档数组中

db.getCollection("user").aggregate([{"$facet": {"metadata": [{"$count": "total"}],"records": [{"$skip": 0}, {"$limit": 10}]}}
]);

metadata 不太符合常规数据结构，把它去掉，把 total 提上顶层

db.getCollection("user").aggregate([{"$facet": {"metadata": [{"$count": "total"}],"records": [{"$skip": 0}, {"$limit": 2}]}},{"$replaceRoot": {"newRoot": {"$mergeObjects": [{"$arrayElemAt": ["$metadata", 0]}, "$$ROOT"]}}},{"$project": {"metadata": 0}}
]);

 

排序

sort：根据某字段对数据进行排序
其中 key 用来定义要根据那个字段进行排序，后面的值 1 则表示以升序进行排序，若要以降序进行排序则需要将其设置为 -1
实现：对用户表按创建时间倒序来排序

db.getCollection("user").aggregate([{$sort: {creationDate: - 1}}
]);

 

分组

$group ：根据某字段对数据进行分组，类似 MySQL的 group by

• _id ：强制必须存在。可以为 null
• $sum：计算总数
• $avg：计算平均值
• $max：最大值
• $min：最小值
• $first：输出第一个内容
• $last：输出最后一个内容
• $push：将数据拼接到一个数组中
• $addToSet：将数据拼接到一个数组中，过滤重复数据

数据准备

 
$sum：根据用户的 userName 字段，对数据进行分组，并统计重复的总数

db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: "$userName",count: {$sum: 1}}
}]);

 
$avg：根据用户的 userName 字段，对数据进行分组，并算出分组后 userDes 的平均值

db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: "$userName",desavg: {$avg: "$userDes"}}
}]);

 
$push：根据用户的 userName 字段，对数据进行分组，并把 userDes 组合到 num

db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: "$userName",num: {$push: "$userDes"}}
}]);

 
$addToSet：和push类似，但会过滤重复的数据，name2 的 40 只有一条了

db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: "$userName",num: {$addToSet: "$userDes"}}
}]);

 
$$ROOT：分组后生成list

db.getCollection("user").aggregate([{$group: {_id: "$userName",num: {$push: "$$ROOT"}}
}]);