Zander Hsueh

MongoDB 中的关联查询

 Tech  2208  5 分钟

前言

数据库设计中数据之间的关联关系是极其常见的：一对一、一对多、多对多，作为 NoSQL 领头羊的 MongoDB 中常用做法无非「内嵌」和「引用」两种，因为 Document 有 16MB 的大小限制[1]且「内嵌」不适合复杂的多对多关系，「引用」是用得更广泛的关联方式，所以 MongoDB 官方称其为“Normalized Data Models”——标准化数据模型。

[2]bakedsvg.svg◎ 引用式关联 引用式的关联其实很简单，指文档与文档之间通过_id字段的引用来进行关联。在需要 user 集合中“123xyz”的所有信息时只需要再多查两个表就可以得到。而本文要阐述的重点就在于如何去多查这两个表——aggregate 与 populate。

剖析

aggregate

先来说说 aggregate 吧，为什么要先说它呢？因为人家是 MongoDB 提供的功能——正儿八经血统纯正官方推荐啊🌚，而且不得不提的是 aggregate 也是我刚开始接触 Node.js + MongoDB 就误打误撞使用到的业务核心技术，使用其编写了不少现在正在和公司大佬一起重构的接口🤪……这个问题下文会讲到。

aggregate 聚合其实是 MongoDB 提供的比较大的功能模块了，而关联多个集合需要用到的是$lookup，比如有作者集合 authors 和著作集合 books，作者与著作即为「一对多」的关联关系，使用引用式关联：

author-book.png◎ 集合 authors 与 books

因为技术栈是 Node.js + Express + Mongoose，以下代码示例也以此为基础，使用 express-generator 生成 demo 目录结构。

使用 aggregate 实现聚合查询作者 Zander 的基本信息及其所有著作信息：

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router.get('/getAuthorInfo_a', async (req, res) => {
  let result = await Author.aggregate([{ // 操作的Model为Author
    $lookup: {
      from: "books", // 数据库中关联的集合名
      localField: "books", // author文档中关联的字段
      foreignField: "_id", // book文档中关联的字段
      as: "bookList" // 返回数据的字段名
    }
  }, {
    $match: { // 筛选条件
      "author": "Zander"
    }
  }]);
  res.json({
    status: 200,
    result: result
  })
});

返回数据：

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{
    "status": 200,
    "result": [
        {
            "_id": "5dccfc3aa3fab06c89020c65",
            "author": "Zander",
            "age": 18,
            "bookList": [
                {
                    "_id": "5dccfcb5a3fab06c89020c8d",
                    "name": "代码的弱点"
                },
                {
                    "_id": "5dccfd30a3fab06c89020caa",
                    "name": "代码与六便士"
                },
                {
                    "_id": "5dccfda6a3fab06c89020cc3",
                    "name": "代码失格"
                }
            ]
        }
    ]
}

aggregate 使用方法并不难，抛开结果先不谈，来看看 populate 的实现方式。

populate

populate 是 Mongoose 中提供的方法，且 Mongoose单方言之populate()比 MongoDB 的$lookup更为强大🧐。那就拉出来溜溜呗🐎

首先，Mongoose 的一切始于 Schema[3]，使用 populate 的重点也在于 Schema 中的设置：

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const mongoose = require('mongoose');
const Schema = mongoose.Schema;
const authorSchema = new Schema({
    "author": String,
    "age": Number,
    "books": [{
        type: Schema.Types.ObjectId,
        ref: 'Book' // 关联的Model
    }]
});
module.exports = mongoose.model("Author", authorSchema, "authors"); // 分别为Model名、Schema、数据库中集合名

在接口中使用populate():

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router.get('/getAuthorInfo_p', async (req, res) => {
  let result = await Author.find({
    "author": "Zander"
  }).populate("books");
  res.json({
    status: 200,
    result: result
  })
})

返回数据：

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{
    "status": 200,
    "result": [
        {
            "books": [
                {
                    "_id": "5dccfcb5a3fab06c89020c8d",
                    "name": "代码的弱点"
                },
                {
                    "_id": "5dccfd30a3fab06c89020caa",
                    "name": "代码与六便士"
                },
                {
                    "_id": "5dccfda6a3fab06c89020cc3",
                    "name": "代码失格"
                }
            ],
            "_id": "5dccfc3aa3fab06c89020c65",
            "author": "Zander",
            "age": 18
        }
    ]
}

对比

1. 灵活性

现在可以观察到的就是 aggregate 灵活的点在于可以更改关联查询后返回数据的 key（返回数据中的bookList），而 populate 返回数据的 key 只能是原来的字段名（返回数据中的books）。值得一提的是 aggregate 更擅长在聚合管道中对数据进行二次处理，比如$unwind拆分、$group分组等等。

2. 功能性

此外，还有一种情况：依旧是上面的数据，如果要根据著作 name 找到著作信息和作者信息，使用 aggregate 的$lookup只需要这样就做到了😏：

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$lookup: {
  from: "authors",
  localField: "_id",
  foreignField: "books",
  as: "author"
}

然而 populate：“我太难了！”

是的，它做不到这种使用_id实现的反向关联查询，通俗点讲，Mongoose 不允许你这样写：

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const bookSchma = new Schema({
    "_id": { // 不能这样写🙅‍♂️
        type: Schema.Types.ObjectId,
        ref: 'Author'
    },
    "name": String
});

如果你执意要尝试，那么这是你的下场🙃：

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{
    "status": 200,
    "result": [
        {
            "_id": null,
            "name": "代码的弱点"
        }
    ]
}

populate 是将一个集合的_id和另一个集合的非_id字段进行关联的，但是 Mongoose 4.5.0版本以后提供了与 aggregate 功能写法都非常类似的virtual()方法，这里不做详述了，有这个需求我用 aggregate 它不香么？🤨

3. 代码简洁度

大概知道了它们的使用方法和适用场景后再来看看其它方面，比如为什么要重构之前完成的 aggregate 接口🥶。刚入职经验不足拿来别人的代码就依葫芦画瓢，画出来的「瓢」是这样的： ◎ 错误示例

一方面是大量的回调函数，一方面是 aggregate 繁杂的写法，导致代码大量冗余，可读性也极差，现在重构后优雅的「葫芦」： ◎ 正确示例

4. 性能方面

看完了外表再说说内在——查询性能，populate 实际是DBRef[4]的引用方式，相当于多构造了一层查询。比如有10条数据，在find()查询到了主集合内的10条数据后会再进行populate()引用的额外10条数据的查询，性能也相对的大打折扣了。这里有位大佬对aggregate()和find()进行了性能上的对比，结论也显而易见——比 find 查询速度都快的 aggregate 比关联查询的 find + populate 定是有过之而无不及了。

总结

aggregationpopulate
灵活性⭐️⭐️⭐️⭐️⭐⭐️
反向关联⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
功能性⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
代码简洁度⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
查询性能⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

综合来看，aggregate 在多集合关联查询和对查询数据的二次处理方面更优，而 populate 更适合简单的正向关联关系且其形成的代码样式较优雅，可读性高而易于维护，性能方面的考究对日常开发中的普通应用来说则大可忽略不计。

技术的使用无不建立在需求和场景之上，不抱令守律，不因噎废食，知变通，知择优，毕竟技术只是工具，目的才是关键。

  1. BSON Documents¶。

  2. https://docs.mongodb.com/manual/core/data-model-design/index.html

  3. https://mongoosejs.com/docs/guide.html#definition

  4. MongoDB 的一种引用方式

updatedupdated2021-11-172021-11-17
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fix: image link update

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