Ausführliche Erläuterung der kaskadierten Abfrageoperationen von NodeJS und Mongodb

Ich habe kürzlich ein NodeJS + Mongoose-Projekt abgeschlossen und bin auf die Kaskadenabfrageoperation von Mongodb gestoßen. Die Situation besteht darin, eine Rangliste zu implementieren, um die zehn Personen anzuzeigen, die unter den Kunden eines bestimmten Unternehmens (Organisation) die gültigsten Artikel veröffentlicht haben.

Kontotabelle: Firmeninformationen werden in einer separaten Kontotabelle gespeichert.

var AccountSchema = new Schema({
  loginname: {type: String},
  password: {type: String},
  /**
   * 联系方式
   */
  //账户公司名
  comName: {type: String},
  //地址
  address: {type: String},
  //公司介绍
  intro: {type: String}
});
mongoose.model('Account', AccountSchema);

Kundentabelle: Der Kundenstamm des Unternehmens.

var CustomerSchema = new Schema({
  /**
   * 基本信息
   */
  //密码
  password: {type: String},
  //归属于哪个Account
  belongToAccount: {type: ObjectId, ref: 'Account'},
  //手机号，登录用
  mobile: {type: String},
  //真实姓名
  realname: {type: String}
});
CustomerSchema.index({belongToAccount: 1, mobile: 1}, {unique: true});
mongoose.model('Customer', CustomerSchema);

Artikeltabelle

var articleSchema= new Schema({
  belongToAccount: {type: ObjectId, ref: 'Account'},
  title: {type: String},
  text: {type: String},
  createTime: {type: Date, default: Date.now},
  author: {type: ObjectId, ref: 'Customer'},
  //0,待确认,1 有效 ,-1 无效
  status: {type: Number, default: 0}
});
articleSchema.index({belongToAccount: 1, createTime:-1,author: 1}, {unique: false});
mongoose.model('article', articleSchema);

Was wir hier tun müssen, ist, die Soft-Artikel zu organisieren nach accountId→aggregate Und sortieren → kaskadieren Sie den Autor, um den Namen des Autors und andere Informationen zu finden.

Der Code lautet wie folgt:

exports.getRankList = function (accountid, callback) {
  AticleModel.aggregate(
    {$match: {belongToAccount: mongoose.Types.ObjectId(accountid), status: 1}},
    {$group: {_id: {customerId: "$author"}, number: {$sum: 1}}},
    {$sort: {number: -1}}).limit(10).exec(function (err, aggregateResult) {
    if(err){
      callback(err);
      return;
    }
      var ep = new EventProxy();
      ep.after('got_customer', aggregateResult.length, function (customerList) {
        callback(null, customerList);
      });
       aggregateResult.forEach(function (item) {
        Customer.findOne({_id: item._id.customerId}, ep.done(function (customer) {
          item.customerName = customer.realname;
          item.customerMobile=cusomer.mobile;
          // do someting
          ep.emit('got_customer', item);
        }));
      })
    });
};

Das zurückgegebene Ergebnisformat (hier gibt es nur zwei Datensätze, eigentlich die Top Ten):

[ { _id: { customerId: 559a5b6f51a446602032fs21 }, number: 5,
customerName: 'test2',
mobile:22 } ，
{ _id: { customerId: 559a5b6f51a446602041ee6f }, number: 1,
customerName: 'test1',
mobile: 11 } ]

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