Mongoose如何通过ref关联表schemaB的name字段查询schemaA的匹配文档

有两种常用的实现方式，可根据数据量场景选择：

方法1：两步查询法（简单易维护，适合中小数据量） #

先根据指定的name值查询所有匹配的schemaB文档的_id，再用这些_id查询schemaA：

// 你要匹配的name值
const targetName = '要搜索的name内容'

// 第一步：查询所有符合name条件的schemaB的_id
const matchedSchemaBList = await SchemaB.find({ name: targetName }, '_id')
const matchedIds = matchedSchemaBList.map(item => item._id)

// 第二步：查询tag中包含任意符合条件_id的schemaA文档
const result = await SchemaA.find({ tag: { $in: matchedIds } })

特点：逻辑清晰无额外学习成本，debug方便，只要没有超大量的schemaB数据就优先用这种方式。

方法2：单轮聚合查询（适合大数据量场景，减少数据库交互次数） #

用MongoDB的$lookup聚合算子直接在数据库层面完成关联查询：

const targetName = '要搜索的name内容'

const result = await SchemaA.aggregate([
  {
    $lookup: {
      *注意：这里的collection名是Mongoose自动将model名转小写加复数后的结果，如果你自定义了collection名请替换成对应值*
      from: 'schemabs', 
      localField: 'tag',
      foreignField: '_id',
      as: 'matched_tag_docs'
    }
  },
  {
    // 过滤出关联到的tag文档有匹配name的schemaA记录
    $match: {
      'matched_tag_docs.name': targetName
    }
  }
])

// 如果需要使用schemaA的Mongoose实例方法，可以对结果做hydrate处理
const mongooseDocs = result.map(doc => SchemaA.hydrate(doc))

特点：只需要一次数据库请求，数据量很大的时候性能更好。

注意避坑 #

不要直接用带match的populate实现这个需求：

// 错误示例：这种写法只会把不符合name条件的tag字段设为null，不会过滤掉不符合的schemaA主文档
const wrongResult = await SchemaA.find().populate({
  path: 'tag',
  match: { name: targetName }
})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mike K