mongodb自关联查询

MongoDB是一种NoSQL数据库，它使用文档数据模型，可以存储非结构化和半结构化数据。在MongoDB中，自关联查询特别有用，因为它允许我们查询一个文档中关联到同一集合中的另一个文档。

为了演示自关联查询，我们需要一个集合，其中包含有关用户的信息。每个文档代表一个用户，并包含该用户的ID、名称和朋友列表。朋友列表是一个包含ID和名称的对象数组。

以下是一个样本文档：

{
    "_id": ObjectId("5f1d034d13c41565d6e63e6f"),
    "name": "Alice",
    "friends": [
        {"id": ObjectId("5f1d037913c41565d6e63e70"), "name": "Bob"},
        {"id": ObjectId("5f1d038613c41565d6e63e71"), "name": "Charlie"}
    ]
}

现在，我们要执行的查询是找出所有朋友中的朋友（即Alice的朋友的朋友）。

首先，我们需要将“自关联”字段friends.id与_id字段匹配。这可以使用MongoDB的$lookup操作符完成。$lookup是一个聚合管道操作符，允许我们连接其他集合，类似于SQL中的JOIN操作。

以下是查询的示例代码：

db.users.aggregate([
    {$match: {name: "Alice"}}, // match documents where name is Alice
    {$unwind: "$friends"}, // deconstruct the friends array
    {$lookup: {
        from: "users", // target collection
        localField: "friends.id", // the ID of a friend
        foreignField: "_id", // the target ID in the users collection
        as: "friend_of_friend" // alias for the matching documents
    }},
    {$unwind: "$friend_of_friend"}, // deconstruct the friend_of_friend array
    {$project: {name: "$friend_of_friend.name"}} // select only the friend's name
])

上述查询中，我们首先使用$match操作符匹配Alice的文档。然后，我们使用$unwind操作符将friends字段的每个元素都展开到单独的文档中。这对我们执行后续的$lookup操作很重要，因为它必须与_id匹配，而不是数组中的元素。

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