MongoDB图查询：查找存在A->B但不存在B->A的节点对

要找出存在A→B边但不存在B→A边的节点对，用MongoDB的聚合框架就能直接实现，具体步骤和查询语句如下：

核心思路 #

先给每条边查找对应的反向边（B→A），然后筛选出没有反向边的记录，最后去重得到唯一的单向节点对。

具体查询语句 #

db.training_sample.aggregate([
  // 第一步：过滤掉机场代码为空的无效记录（可选，根据数据情况调整）
  { $match: { src_airport: { $ne: "" }, dst_airport: { $ne: "" } } },
  
  // 第二步：查找当前边的反向边（B→A的记录）
  {
    $lookup: {
      from: "training_sample",
      let: { current_src: "$src_airport", current_dst: "$dst_airport" },
      pipeline: [
        {
          $match: {
            $expr: {
              $and: [
                { $eq: ["$src_airport", "$$current_dst"] },
                { $eq: ["$dst_airport", "$$current_src"] }
              ]
            }
          }
        }
      ],
      as: "reverse_edges"
    }
  },
  
  // 第三步：筛选出没有反向边的记录
  { $match: { reverse_edges: { $size: 0 } } },
  
  // 第四步：对重复的(A,B)对去重（同一条航线可能有多个航空公司）
  {
    $group: {
      _id: { src: "$src_airport", dst: "$dst_airport" },
      // 可选：保留该航线的第一个航空公司信息
      airline: { $first: "$airline.name" }
    }
  },
  
  // 第五步：调整输出格式，让结果更直观
  {
    $project: {
      _id: 0,
      src_airport: "$_id.src",
      dst_airport: "$_id.dst",
      airline: "$airline"
    }
  }
])

各阶段说明 #

• $match（第一阶段）：提前过滤无效数据，比如空的机场代码，减少后续计算量。
• $lookup：通过子管道精准匹配反向边，确保找到的是从B到A的记录，而不是B到其他机场的记录。
• $match（第二阶段）：reverse_edges: { $size: 0 }表示当前边没有对应的反向边，正是我们要找的单向边。
• $group：因为同一条A→B航线可能有多个航空公司运营，这里对相同的(src,dst)对去重，只保留一组。
• $project：重新整理输出字段，去掉自动生成的_id，让结果更易读。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fenrir