Mongoose查询populate关联User时如何将多个关联字段扁平化处理

你可以通过以下3种常用方案实现目标结构： #

方案1：查询后手动映射转换 #

最灵活的实现方式，不需要修改原有查询逻辑，拿到结果后遍历处理即可，适合临时转换的场景：

// 查询时加lean()将mongoose文档转为普通JS对象，提升处理性能
const datapoints = await Datapoint.find({})
  .populate([{path:'player',select:['team']}])
  .lean();

// 遍历格式化每个结果
const formattedDatapoints = datapoints.map(item => {
  // 存在player为空的场景可先加非空判断避免报错
  const { player, ...rest } = item;
  return {
    ...rest,
    player: player._id,
    'player.team': player.team
  }
});

如果你没有加lean()，也可以对每个mongoose文档调用toObject()方法转为普通对象后再处理。

方案2：聚合管道查询阶段直接生成目标结构 #

不需要二次处理查询结果，适合数据量较大的场景，性能更高：

const formattedDatapoints = await Datapoint.aggregate([
  // 关联User表，替代原有的populate逻辑
  {
    $lookup: {
      from: 'users', // 此处为MongoDB中User对应的集合名，默认是模型名小写加s，自定义过集合名请替换
      localField: 'player',
      foreignField: '_id',
      as: 'playerInfo'
    }
  },
  // 将lookup返回的数组转为单个对象
  { $unwind: '$playerInfo' },
  // 投影生成你需要的扁平化结构
  {
    $project: {
      type: 1,
      value: 1,
      recorder: 1,
      date: 1,
      __v: 1,
      player: 1,
      'player.team': '$playerInfo.team'
    }
  }
])

方案3：Schema全局钩子自动转换 #

适合所有Datapoint查询都需要返回该格式的场景，配置后不需要每次查询单独写处理逻辑：

// 在定义dataPointSchema的代码后新增这段配置
dataPointSchema.set('toJSON', {
  transform: function(doc, ret) {
    // 仅当player是已关联的对象时做转换
    if (ret.player && typeof ret.player === 'object') {
      const team = ret.player.team;
      ret.player = ret.player._id;
      ret['player.team'] = team;
    }
    return ret;
  }
});

// 之后正常查询，接口返回调用res.json()时会自动做格式转换
const datapoints = await Datapoint.find({}).populate([{path:'player',select:['team']}]);

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David