在之前的博文mongoDB中聚合aggregate使用中，我简单的介绍了一些常用的aggregate方法，在这篇文章中，我主要介绍另外的几个比较常用方法。

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在使用和测试方法时，我在网上找到了这篇教程，很详细，且是中文文档，值得一读
MongoDB学习笔记

方法介绍

$lookup

• 用于对同一数据库中的另外一个非分片集合执行左外连接操作，相当于left join

用法

{
  $lookup: {
    from: '被左外连接的集合',
    localField: '输入文档中用于匹配（等于）的字段',
    foreignField: '被连接集合中用于匹配的字段',
    as: '被连接文档在输出中对应的字段名'
  }
}

测试数据

订单表

db.orders.insert([
  { "_id" : 1, "item" : "almonds", "price" : 12, "quantity" : 2 },
  { "_id" : 2, "item" : "pecans", "price" : 20, "quantity" : 1 },
  { "_id" : 3  }
])

物品表

db.inventory.insert([
  { "_id" : 1, "sku" : "almonds", description: "product 1", "instock" : 120 },
  { "_id" : 2, "sku" : "bread", description: "product 2", "instock" : 80 },
  { "_id" : 3, "sku" : "cashews", description: "product 3", "instock" : 60 },
  { "_id" : 4, "sku" : "pecans", description: "product 4", "instock" : 70 },
  { "_id" : 5, "sku": null, description: "Incomplete" },
  { "_id" : 6 }
])

示例

# 订单左外连接库存
db.orders.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "inventory",
      localField: "item",
      foreignField: "sku",
      as: "inventory_docs"
    }
  }
])

// 输出文档示例（只示例一条结果）
{
  "_id" : 1,
   "item" : "abc",
  "price" : 12,
  "quantity" : 2,
  // 匹配的被连接文档，数组形式
  "inventory_docs" : [
    { "_id" : 1, "sku" : "abc", "description": "product 1", "instock" : 120 }
  ]
}

$replaceRoot

• 提升输入文档中的一个内嵌文档，将其作为根文档，代替原有文档，简单理解就是使用结果代替原有文档后继续操作，相当于mysql之类将查询到的结果生成一个虚拟表，再进行操作
• 多用于一个Object字段
• 和$mergeObjects、$lookup配合使用更佳

用法

{ 
  $replaceRoot: { 
    newRoot: <replacementDocument> 
  } 
}

测试数据

用户表

db.people.insert([
  { "_id" : 1, "name" : "Arlene", "age" : 34, "pets" : { "dogs" : 2, "cats" : 1 } },
  { "_id" : 2, "name" : "Sam", "age" : 41, "pets" : { "cats" : 1, "fish" : 3 } },
  { "_id" : 3, "name" : "Maria", "age" : 25 }
])

示例

将pets字段信息提取出来形成一张表

db.people.aggregate([
  { $replaceRoot: { newRoot: { $mergeObjects:  [ { dogs: 0, cats: 0, birds: 0, fish: 0 }, "$pets" ] }} }
])

// 输出文档示例
{ "dogs" : 2, "cats" : 1, "birds" : 0, "fish" : 0 }
{ "dogs" : 0, "cats" : 1, "birds" : 0, "fish" : 3 }
{ "dogs" : 0, "cats" : 0, "birds" : 0, "fish" : 0 }

## $mergeObjects > 3.6以上版本才可以使用

• 顾名思义，用于合并对象
• 和$replaceRoot、$lookup配合使用更佳

用法

# 对单个字段或对象使用
{ $mergeObjects: <document> }
# 对多个字段或对象使用
{ $mergeObjects: [ <document1>, <document2>, ... ] }

官方演示：

测试数据

使用上述$lookup测试数据

示例

上述使用$lookup结果如下

// 输出文档示例（只示例一条结果）
{
  "_id" : 1,
   "item" : "abc",
  "price" : 12,
  "quantity" : 2,
  // 匹配的被连接文档，数组形式
  "inventory_docs" : [
    { "_id" : 1, "sku" : "abc", "description": "product 1",, "instock" : 120 }
  ]
}

添加使用$mergeObjects：

db.orders.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "inventory",
      localField: "item",
      foreignField: "sku",
      as: "inventory_docs"
    }
  },
  {
    $replaceRoot: { newRoot: { $mergeObjects: [ { $arrayElemAt: [ "$inventory_docs", 0 ] }, "$$ROOT" ] } }
  }
])

// 输出文档示例（只示例一条结果）
{
  "_id" : 1,
   "item" : "abc",
  "price" : 12,
  "quantity" : 2,
  "_id" : 1,
  "sku" : "abc", 
  "description": "product 1",
  "instock" : 120
}

$addFields

• 为每个输入文档添加额外的字段，可以用来处理数据

用法

{ $addFields: { <newField>: <expression>, ... } }

测试数据

db.scores.insert([
  {
    _id: 1,
    student: "Maya",
    homework: [ 10, 5, 10 ],
    quiz: [ 10, 8 ],
    extraCredit: 0
  }
  {
    _id: 2,
    student: "Ryan",
    homework: [ 5, 6, 5 ],
    quiz: [ 8, 8 ],
    extraCredit: 8
  }
])

示例

db.scores.aggregate([
  {
    $addFields: {
      totalHomework: { $sum: "$homework" } ,
      totalQuiz: { $sum: "$quiz" }
    }
  },
  {
    $addFields: { totalScore:
      { $add: [ "$totalHomework", "$totalQuiz", "$extraCredit" ] } }
  }
])

{
  "_id" : 1,
  "student" : "Maya",
  "homework" : [ 10, 5, 10 ],
  "quiz" : [ 10, 8 ],
  "extraCredit" : 0,
  "totalHomework" : 25,
  "totalQuiz" : 18,
  "totalScore" : 43
}
{
  "_id" : 2,
  "student" : "Ryan",
  "homework" : [ 5, 6, 5 ],
  "quiz" : [ 8, 8 ],
  "extraCredit" : 8,
  "totalHomework" : 16,
  "totalQuiz" : 16,
  "totalScore" : 40
}

示例2

在使用$lookup将数据中的字符串转为ObjectId

{ $addFields: { "新字段名称": { "$toObjectId": "$字段名" }}},

$sortByCount

• 根据指定表达式的值对输入文档进行分组，并且计算每个分组中文档的数量，相当于$group和$sort组合使用

用法

{ $sortByCount:  <expression> } # 字段名，需要添加$
# 等价于以下两个Stage的组合：
{ $group: { _id: <expression>, count: { $sum: 1 } } },
{ $sort: { count: -1 } }