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これは私の予定のコレクションです:

{ _id: ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"), date: ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"), patient:ObjectId("518ee0bc9be1909012000002") }

{ _id: ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"), date: ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"), patient:ObjectId("518ee0bc9be1909012000002") }

{ _id: ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"), date: ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"), patient:ObjectId("518ee0bc9be1909012000002") }

次の結果を得るために集計を使用しました

{date: ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"),
patients:[ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"),ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"),ObjectId("518ee0bc9be1909012000002")] }

このような：

Appointments.aggregate([
{$group: {_id: '$date', patients: {$push: '$patient'}}},
{$project: {date: '$_id', patients: 1, _id: 0}}
], ...)

どうすれば患者のドキュメントにデータを入力できますか? 私はこれを真実にしましたが、うまくいきません ... Appointments.find({}).populate("patient").aggregate....

つまり、同じステートメントで populate と aggregate を使用できますか

助けてください

4

9 に答える 9

108

mongoose の最新バージョン (mongoose >= 3.6) では可能ですが、2 番目のクエリが必要であり、別の方法で populate を使用します。集計後、次の操作を行います。

Patients.populate(result, {path: "patient"}, callback);

詳細については、Mongoose APIとMongoose docsを参照してください。

于 2014-04-17T20:07:23.157 に答える
64

編集：最新のMongoose APIでそれを行う新しい方法があるようです（上記の回答はこちらを参照してください：https://stackoverflow.com/a/23142503/293492）

以下の古い回答

populate に似た $lookup を使用できます。

無関係な例では、$match を使用してレコードをクエリし、$lookup を使用して外部モデルをこれらのレコードのサブプロパティとして設定します。

  Invite.aggregate(
      { $match: {interview: req.params.interview}},
      { $lookup: {from: 'users', localField: 'email', foreignField: 'email', as: 'user'} }
    ).exec( function (err, invites) {
      if (err) {
        next(err);
      }

      res.json(invites);
    }
  );
于 2016-03-15T20:50:09.720 に答える
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次のように 1 つのクエリで実行できます。

Appointments.aggregate([{
        $group: {
            _id: '$date',
            patients: {
                $push: '$patient'
            }
        }
    },
    {
        $project: {
            date: '$_id',
            patients: 1,
            _id: 0
        }
    },
    {
        $lookup: {
            from: "patients",
            localField: "patient",
            foreignField: "_id",
            as: "patient_doc"
        }
    }
])

populate は基本的に内部で $lookup を使用します。この場合、2 番目のクエリは必要ありません。詳細については、MongoDB 集計ルックアップを確認してください

于 2017-10-28T02:47:01.280 に答える
18

$lookup で結合を実行する

集荷依頼には次のドキュメントが含まれます。

{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 12, "quantity" : 2 }
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : 20, "quantity" : 1 }
{ "_id" : 3  }

別のコレクション目録には、次のドキュメントが含まれています。

{ "_id" : 1, "sku" : "abc", description: "product 1", "instock" : 120 }
{ "_id" : 2, "sku" : "def", description: "product 2", "instock" : 80 }
{ "_id" : 3, "sku" : "ijk", description: "product 3", "instock" : 60 }
{ "_id" : 4, "sku" : "jkl", description: "product 4", "instock" : 70 }
{ "_id" : 5, "sku": null, description: "Incomplete" }
{ "_id" : 6 }

注文コレクションに対する次の集計操作は、注文コレクションのフィールド item と在庫コレクションの sku フィールドを使用して、注文のドキュメントを在庫コレクションのドキュメントと結合します。

db.orders.aggregate([
    {
      $lookup:
        {
          from: "inventory",
          localField: "item",
          foreignField: "sku",
          as: "inventory_docs"
        }
   }
])

この操作は、次のドキュメントを返します。

{
  "_id" : 1,
   "item" : "abc",
  "price" : 12,
  "quantity" : 2,
  "inventory_docs" : [
    { "_id" : 1, "sku" : "abc", description: "product 1", "instock" : 120       }
  ]
 }
{
  "_id" : 2,
  "item" : "jkl",
  "price" : 20,
  "quantity" : 1,
  "inventory_docs" : [
    { "_id" : 4, "sku" : "jkl", "description" : "product 4", "instock" : 70 }
  ]
}
{
  "_id" : 3,
  "inventory_docs" : [
    { "_id" : 5, "sku" : null, "description" : "Incomplete" },
    { "_id" : 6 }
  ]
}

参照 $lookup

于 2016-06-23T07:55:55.570 に答える
3

ここに画像の説明を入力 

domain.Farm.aggregate({
    $match: {
        "_id": mongoose.Types.ObjectId(farmId)
    }
}, {
    $unwind: "$SelfAssessment"
}, {
    $match: {
        "SelfAssessment.questionCategoryID": QuesCategoryId,
        "SelfAssessment.questionID": quesId
    }
},function(err, docs) {
      var options = {
          path: 'SelfAssessment.actions',
          model: 'FarmAction'
     };
     domain.Farm.populate(docs, options, function (err, projects) {
       callback(err,projects);

      });

});

結果私はアクションモデルを取り込みました

{   "error": false,   "object": [
    {
      "_id": "57750cf6197f0b5137d259a0",
      "createdAt": "2016-06-30T12:13:42.299Z",
      "updatedAt": "2016-06-30T12:13:42.299Z",
      "farmName": "abb",
      "userId": "57750ce2197f0b5137d2599e",
      "SelfAssessment": {
        "questionName": "Aquatic biodiversity",
        "questionID": "3kGTBsESPeYQoA8ae2Ocoy",
        "questionCategoryID": "5aBe7kuYWIEoyqWCWcAEe0",
        "question": "Waterways protected from nutrient runoff and stock access through fencing, buffer strips and off stream watering points",
        "questionImage": "http://images.contentful.com/vkfoa0gk73be/4pGLv16BziYYSe2ageCK04/6a04041ab3344ec18fb2ecaba3bb26d5/thumb1_home.png",
        "_id": "57750cf6197f0b5137d259a1",
        "actions": [
          {
            "_id": "577512c6af3a87543932e675",
            "createdAt": "2016-06-30T12:38:30.314Z",
            "updatedAt": "2016-06-30T12:38:30.314Z",
            "__v": 0,
            "Evidence": [],
            "setReminder": "",
            "description": "sdsdsd",
            "priority": "High",
            "created": "2016-06-30T12:38:30.312Z",
            "actionTitle": "sdsd"
          }
        ],
        "answer": "Relevant"
      },
      "locations": []
    }   ],   "message": "",   "extendedMessage": "",   "timeStamp": 1467351827979 }
于 2016-07-01T05:53:39.630 に答える
1

多くの答えがあることがわかりました。私はmongoldbが初めてなので、私の答えも共有したいと思います。集計関数とルックアップを使用して、患者を入力しています。読みやすくするために、コレクションとフィールドの名前を変更しました。

お役に立てば幸いです。

DB:

db={
  "appointmentCol": [
    {
      _id: ObjectId("518ee0bc9be1909012000001"),
      date: ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"),
      patientId: ObjectId("518ee0bc9be1909012000001")
    },
    {
      _id: ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"),
      date: ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"),
      patientId: ObjectId("518ee0bc9be1909012000002")
    },
    {
      _id: ObjectId("518ee0bc9be1909012000003"),
      date: ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"),
      patientId: ObjectId("518ee0bc9be1909012000003")
    }
  ],
  "patientCol": [
    {
      "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000001"),
      "name": "P1"
    },
    {
      "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"),
      "name": "P2"
    },
    {
      "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000003"),
      "name": "P3"
    },
    
  ]
}

ルックアップを使用してクエリを集約します。

db.appointmentCol.aggregate([
  {
    "$lookup": {
      "from": "patientCol",
      "localField": "patientId",
      "foreignField": "_id",
      "as": "patient"
    }
  }
])

出力：

[
  {
    "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000001"),
    "date": ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"),
    "patient": [
      {
        "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000001"),
        "name": "P1"
      }
    ],
    "patientId": ObjectId("518ee0bc9be1909012000001")
  },
  {
    "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"),
    "date": ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"),
    "patient": [
      {
        "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000002"),
        "name": "P2"
      }
    ],
    "patientId": ObjectId("518ee0bc9be1909012000002")
  },
  {
    "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000003"),
    "date": ISODate("2013-05-13T22:00:00Z"),
    "patient": [
      {
        "_id": ObjectId("518ee0bc9be1909012000003"),
        "name": "P3"
      }
    ],
    "patientId": ObjectId("518ee0bc9be1909012000003")
  }
]

プレイグラウンド: mongoplayground.net

于 2021-09-11T05:20:02.753 に答える