Mongodb, requête agrégée avec $lookup

Pour tout document de personne en particulier, vous pouvez utiliser le populate() fonctionner comme

var query = mongoose.model("person").find({ "name": "foo" }).populate("projects.tags");

Et si vous voulez rechercher des personnes qui ont une balise avec 'MongoDB' ou 'Node JS' par exemple, vous pouvez inclure l'option de requête dans le populate() surcharge de la fonction comme :

var query = mongoose.model("person").find({ "name": "foo" }).populate({
    "path": "projects.tags",
    "match": { "en": { "$in": ["MongoDB", "Node JS"] } }
});

Si vous voulez que toutes les balises existent dans "project.tags" pour toutes les personnes, alors le cadre d'agrégation est la voie à suivre. Envisagez d'exécuter ce pipeline sur la collection de personnes et utilisez le $lookup opérateur pour faire une jointure gauche sur la collection de tags :

mongoose.model('person').aggregate([
    { "$unwind": "$projects" },
    { "$unwind": "$projects.tags" },
    {
        "$lookup": {
            "from": "tags",
            "localField": "projects.tags",
            "foreignField": "_id",
            "as": "resultingTagsArray"
        }
    },
    { "$unwind": "$resultingTagsArray" },
    {
        "$group": {
            "_id": null,
            "allTags": { "$addToSet": "$resultingTagsArray" },
            "count": { "$sum": 1 }
        }
    }
 ]).exec(function(err, results){
    console.log(results);
 })

Pour toute personne en particulier, appliquez un $match pipeline comme première étape pour filtrer les documents :

mongoose.model('person').aggregate([
    { "$match": { "name": "foo" } },
    { "$unwind": "$projects" },
    { "$unwind": "$projects.tags" },
    {
        "$lookup": {
            "from": "tags",
            "localField": "projects.tags",
            "foreignField": "_id",
            "as": "resultingTagsArray"
        }
    },
    { "$unwind": "$resultingTagsArray" },
    {
        "$group": {
            "_id": null,
            "allTags": { "$addToSet": "$resultingTagsArray" },
            "count": { "$sum": 1 }
        }
    }
 ]).exec(function(err, results){
    console.log(results);
 })

Une autre solution de contournement si vous utilisez les versions de MongoDB>=2.6 ou <=3.0 qui ne prennent pas en charge la $lookup est de remplir les résultats de l'agrégation comme :

mongoose.model('person').aggregate([
    { "$unwind": "$projects" },
    { "$unwind": "$projects.tags" },    
    {
        "$group": {
            "_id": null,
            "allTags": { "$addToSet": "$projects.tags" }
        }
    }
 ], function(err, result) {
    mongoose.model('person')
    .populate(result, { "path": "allTags" }, function(err, results) {
        if (err) throw err;
        console.log(JSON.stringify(results, undefined, 4 ));
    });
});