如何在不使用$unwind的情况下执行多级$lookup查询？

完全可以做到！MongoDB 3.6及以上版本支持在$lookup阶段中使用自定义pipeline，这让我们能直接匹配数组中的ObjectId，无需先通过$unwind拆分数组。针对你的集合结构，具体的聚合查询如下：

db.venue.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "reviews",
      let: { venueReviewIds: "$reviews" },
      pipeline: [
        {
          $match: {
            $expr: {
              $in: ["$_id", "$$venueReviewIds"]
            }
          }
        }
        // 这里还可以添加其他针对reviews的处理阶段，比如$project筛选字段、$sort排序等
      ],
      as: "reviewDetails"
    }
  }
])

代码解释： #

• let: 定义一个变量venueReviewIds，值就是当前venue文档中的reviews数组（存储的是review的ObjectId）
• pipeline: 在这个子管道里，我们用$match结合$expr和$in操作符，找出所有_id存在于venueReviewIds数组中的reviews文档
• as: 把匹配到的reviews结果数组命名为reviewDetails，最终会添加到每个venue文档中

查询结果示例： #

执行后你会得到类似这样的文档结构，reviewDetails里直接包含了对应venue的所有reviews完整文档：

{
  "_id" : ObjectId("5acdb8f65ea63a27c1facf86"),
  "name" : "ASA College - Manhattan Campus",
  "addedBy" : ObjectId("5ac8ba3582c2345af70d4658"),
  "reviews" : [ ObjectId("5acdb8f65ea63a27c1facf8b"), ObjectId("5ad8288ccdd9241781dce698") ],
  "reviewDetails" : [
    { "_id" : ObjectId("5acdb8f65ea63a27c1facf8b"), "createdAt" : ISODate("...") },
    { "_id" : ObjectId("5ad8288ccdd9241781dce698"), "createdAt" : ISODate("...") }
  ]
}

这种方式不仅避免了$unwind带来的性能开销（尤其是当数组元素很多时），还能保持原始文档的结构完整性，非常适合你的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashish Choudhary