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Explication détaillée des opérations de requête en cascade agrégées nodejs et mongodb

小云云
Libérer: 2018-03-19 09:08:14
original
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J'ai récemment terminé un projet nodejs+mongoose et j'ai rencontré l'opération de requête en cascade de mongodb. La situation consiste à mettre en œuvre une liste de classement pour afficher les dix premières personnes qui ont publié les articles les plus valables parmi les clients d'une certaine entreprise (organisation).

Table de compte : les informations sur l'entreprise sont stockées dans une table de compte distincte.


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);
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Tableau clients : La clientèle de l’entreprise.


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);
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tableau des articles


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);
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Ce que nous devons faire ici, c'est organiser les articles mous par accountId → agregate Et trier → auteur en cascade pour trouver le nom de l'auteur et d'autres informations.

Le code est le suivant :


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);
        }));
      })
    });
};
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Le format du résultat renvoyé (il n'y a que deux enregistrements ici, en fait les dix premiers) :


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

requête en cascade de classification multi-niveaux SQL

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