sql >> Database teknologi >  >> NoSQL >> MongoDB

Filtrer data ved hjælp af mongoose populate

Prøv venligst dette :

Som jeg allerede har foreslået, kan du bruge dette:

Database.find({})
    .populate({ path: 'components', match: { name: /antr/i }, select: 'name -_id' })
    .exec((err, data) => { console.log(err); res.json(data); });

Da du ser tomme matrix, skyldes filterforespørgslen i match som ikke finder passende dokumenter i komponentsamling w.r.t. ObjectId'er i komponentarray af databasedokument, dette er normalt. Måske kan du filtrere dem ud i kode, da du ikke ser på den måde, kan du bruge mongoDB's $lookup fra aggregeringsramme, som svarer til .populate() fra mangust.

Database.aggregate(
    [{
        $lookup: {
            from: "components",
            "let": { "ids": "$components" },
            pipeline: [
                { $match: { $expr: { $in: ['$_id', '$$ids'] } } }],
            as: "dbComponentsArray"
        }
    }, { $unwind: '$dbComponentsArray' }, { $match: { 'dbComponentsArray.name': /antr/i } },
    { $group: { _id: '$_id', dbComponentsArray: { $push: '$dbComponentsArray' }, data: { $first: '$$ROOT' } } }, { $addFields: { 'data.dbComponentsArray': '$dbComponentsArray' } },
    { $replaceRoot: { 'newRoot': '$data' } }])

Eksempel på data i samlinger:

komponenter:

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5d481cd098ba991c0857959f"),
    "name" : "antracito",
    "updatedAt" : ISODate("2019-08-05T12:10:56.777Z"),
    "__v" : 0
}

/* 2 */
{
    "_id" : ObjectId("5d481cd098ba991c0857958f"),
    "name" : "anacito",
    "updatedAt" : ISODate("2019-08-05T12:10:56.777Z"),
    "__v" : 0
}

/* 3 */
{
    "_id" : ObjectId("5d481cd098ba991c0857951f"),
    "name" : "antracito",
    "updatedAt" : ISODate("2019-08-05T12:10:56.777Z"),
    "__v" : 0
}

/* 4 */
{
    "_id" : ObjectId("5d481cd098ba991c0857952f"),
    "name" : "anacito",
    "updatedAt" : ISODate("2019-08-05T12:10:56.777Z"),
    "__v" : 0
}

database:

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5d4979d52a17d10a6c8de81b"),
    "components" : [ 
        ObjectId("5d481cd098ba991c0857951f"), 
        ObjectId("5d481cd098ba991c0857952f"), 
        ObjectId("5d481cd098ba991c0857953f"), 
        ObjectId("5d481cd098ba991c0857959f")
    ]
}

Output:

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5d4979d52a17d10a6c8de81b"),
    "components" : [ 
        ObjectId("5d481cd098ba991c0857951f"), 
        ObjectId("5d481cd098ba991c0857952f"), 
        ObjectId("5d481cd098ba991c0857953f"), 
        ObjectId("5d481cd098ba991c0857959f")
    ],
    "dbComponentsArray" : [ 
        {
            "_id" : ObjectId("5d481cd098ba991c0857959f"),
            "name" : "antracito",
            "updatedAt" : ISODate("2019-08-05T12:10:56.777Z"),
            "__v" : 0
        }, 
        {
            "_id" : ObjectId("5d481cd098ba991c0857951f"),
            "name" : "antracito",
            "updatedAt" : ISODate("2019-08-05T12:10:56.777Z"),
            "__v" : 0
        }
    ]
}



  1. Online Apache HBase Backups med CopyTable

  2. Parse migration til heroku/aws vedrørende billedet

  3. Brug af findOne i en loop tager for lang tid i Node.js

  4. JSON fra EJS til JSON-objekt i JS