MongoDB聚合查询：同时展示col1字段与col2符合条件文档计数

我来帮你搞定这个问题！你的核心需求是同时获取col1里的name、status字段，以及每个col1文档对应的col2中符合条件（ycode匹配col1._id、scode不为null）的文档数量。原查询的问题出在$count阶段——这个阶段会直接丢弃所有原有字段，只返回计数结果，所以才会出现“要么有计数没字段，要么有字段没计数”的矛盾。

正确的聚合查询方案 #

我们可以利用$lookup返回的匹配数组，直接用$size统计数组长度来得到计数，同时保留原col1的字段：

db.col1.aggregate([
  // 第一步：筛选col1中city为city1的文档
  {'$match': { city: 'city1' } },
  // 第二步：关联col2，筛选符合条件的文档到数组中
  { $lookup: {
    from: "col2",
    let: { ycode: "$_id", city: "$city" },
    pipeline: [
      { $match: {
        scode: { '$ne': null },
        lockedDate: ISODate("2020-05-20T00:00:00Z"),
        $expr: {
          $and: [
            { $eq: [ "$ycode", "$$ycode" ] },
            { $eq: [ "$city", "$$city" ] }
          ]
        }
      } }
    ],
    as: "matched_col2_docs"
  } },
  // 第三步：添加计数字段，统计匹配的col2文档数量
  { $addFields: {
    matched_count: { $size: "$matched_col2_docs" }
  } },
  // 第四步：只保留需要返回的字段
  { $project: {
    name: 1,
    status: 1,
    matched_count: 1,
    _id: 0 // 可选，不需要_id的话可以加上这行
  } }
])

方案说明 #

1. $lookup阶段：会为每个col1文档返回一个包含所有匹配col2文档的数组matched_col2_docs，这里已经通过pipeline筛选了scode不为null、lockedDate匹配、ycode和city对应的条件。
2. $addFields阶段：用$size函数计算matched_col2_docs数组的长度，得到我们需要的计数，并存入matched_count字段。
3. $project阶段：只保留我们需要的name、status和matched_count字段，去掉不需要的内容。

原查询的问题分析 #

• 原查询中使用$unwind会把每个匹配的col2文档展开成单独的文档，之后的$count是统计所有展开后的总数量，而不是每个col1文档对应的匹配数。
• $count阶段会直接丢弃所有原有字段，所以无论后面加不加$project，都无法同时保留col1的字段和计数。

这个方案在MongoDB 4.0+和Mongoose 5.x+环境下完全适用，你可以直接测试运行~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sachin.pandey