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Beaucoup à beaucoup avec Mangouste

Le problème que vous rencontrez actuellement est que vous avez enregistré la référence dans un modèle mais que vous ne l'avez pas enregistrée dans l'autre. Il n'y a pas "d'intégrité référentielle automatique" dans MongoDB, et un tel concept de "relations" est vraiment une affaire "manuelle", et en fait le cas avec .populate() est en fait tout un tas de requêtes supplémentaires afin de récupérer les informations référencées. Pas de "magie" ici.

La gestion correcte de "plusieurs à plusieurs" se résume à trois options :

Liste 1 - Conserver les tableaux sur les deux documents

Suite à votre conception actuelle, les pièces qui vous manquent stockent les références sur "les deux" éléments associés. Pour une liste à démontrer :

const { Schema } = mongoose = require('mongoose');

mongoose.Promise = global.Promise;
mongoose.set('debug',true);
mongoose.set('useFindAndModify', false);
mongoose.set('useCreateIndex', true);

const uri = 'mongodb://localhost:27017/manydemo',
      options = { useNewUrlParser: true };

const itemSchema = new Schema({
  name: String,
  stores: [{ type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Store' }]
});

const storeSchema = new Schema({
  name: String,
  items: [{ type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Item' }]
});

const Item = mongoose.model('Item', itemSchema);
const Store = mongoose.model('Store', storeSchema);


const log = data => console.log(JSON.stringify(data,undefined,2))

(async function() {

  try {

    const conn = await mongoose.connect(uri,options);

    // Clean data
    await Promise.all(
      Object.entries(conn.models).map(([k,m]) => m.deleteMany() )
    );


    // Create some instances
    let [toothpaste,brush] = ['toothpaste','brush'].map(
      name => new Item({ name })
    );

    let [billsStore,tedsStore] = ['Bills','Teds'].map(
      name => new Store({ name })
    );

    // Add items to stores
    [billsStore,tedsStore].forEach( store => {
      store.items.push(toothpaste);   // add toothpaste to store
      toothpaste.stores.push(store);  // add store to toothpaste
    });

    // Brush is only in billsStore
    billsStore.items.push(brush);
    brush.stores.push(billsStore);

    // Save everything
    await Promise.all(
      [toothpaste,brush,billsStore,tedsStore].map( m => m.save() )
    );

    // Show stores
    let stores = await Store.find().populate('items','-stores');
    log(stores);

    // Show items
    let items = await Item.find().populate('stores','-items');
    log(items);

  } catch(e) {
    console.error(e);
  } finally {
    mongoose.disconnect();
  }

})();

Cela crée la collection "items" :

{
    "_id" : ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec428"),
    "name" : "toothpaste",
    "stores" : [
            ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42a"),
            ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42b")
    ],
    "__v" : 0
}
{
    "_id" : ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec429"),
    "name" : "brush",
    "stores" : [
            ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42a")
    ],
    "__v" : 0
}

Et la collection "magasins" :

{
    "_id" : ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42a"),
    "name" : "Bills",
    "items" : [
            ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec428"),
            ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec429")
    ],
    "__v" : 0
}
{
    "_id" : ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42b"),
    "name" : "Teds",
    "items" : [
            ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec428")
    ],
    "__v" : 0
}

Et produit une sortie globale telle que :

Mongoose: items.deleteMany({}, {})
Mongoose: stores.deleteMany({}, {})
Mongoose: items.insertOne({ name: 'toothpaste', _id: ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec428"), stores: [ ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42a"), ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42b") ], __v: 0 })
Mongoose: items.insertOne({ name: 'brush', _id: ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec429"), stores: [ ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42a") ], __v: 0 })
Mongoose: stores.insertOne({ name: 'Bills', _id: ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42a"), items: [ ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec428"), ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec429") ], __v: 0 })
Mongoose: stores.insertOne({ name: 'Teds', _id: ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42b"), items: [ ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec428") ], __v: 0 })
Mongoose: stores.find({}, { fields: {} })
Mongoose: items.find({ _id: { '$in': [ ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec428"), ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec429") ] } }, { fields: { stores: 0 } })
[
  {
    "_id": "59ab96d9c079220dd8eec42a",
    "name": "Bills",
    "__v": 0,
    "items": [
      {
        "_id": "59ab96d9c079220dd8eec428",
        "name": "toothpaste",
        "__v": 0
      },
      {
        "_id": "59ab96d9c079220dd8eec429",
        "name": "brush",
        "__v": 0
      }
    ]
  },
  {
    "_id": "59ab96d9c079220dd8eec42b",
    "name": "Teds",
    "__v": 0,
    "items": [
      {
        "_id": "59ab96d9c079220dd8eec428",
        "name": "toothpaste",
        "__v": 0
      }
    ]
  }
]
Mongoose: items.find({}, { fields: {} })
Mongoose: stores.find({ _id: { '$in': [ ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42a"), ObjectId("59ab96d9c079220dd8eec42b") ] } }, { fields: { items: 0 } })
[
  {
    "_id": "59ab96d9c079220dd8eec428",
    "name": "toothpaste",
    "__v": 0,
    "stores": [
      {
        "_id": "59ab96d9c079220dd8eec42a",
        "name": "Bills",
        "__v": 0
      },
      {
        "_id": "59ab96d9c079220dd8eec42b",
        "name": "Teds",
        "__v": 0
      }
    ]
  },
  {
    "_id": "59ab96d9c079220dd8eec429",
    "name": "brush",
    "__v": 0,
    "stores": [
      {
        "_id": "59ab96d9c079220dd8eec42a",
        "name": "Bills",
        "__v": 0
      }
    ]
  }
]

Les points clés étant que vous ajoutez réellement les données de référence à chaque document dans chaque collection où une relation existe. Les "tableaux" présents sont utilisés ici pour stocker ces références et "rechercher" les résultats de la collection associée et les remplacer par les données d'objet qui y étaient stockées.

Faites attention aux parties comme :

// Add items to stores
[billsStore,tedsStore].forEach( store => {
  store.items.push(toothpaste);   // add toothpaste to store
  toothpaste.stores.push(store);  // add store to toothpaste
});

Parce que cela signifie non seulement que nous ajoutons le toothpaste aux "items" array dans chaque magasin, mais nous ajoutons également chaque "store" aux "stores" tableau du toothpaste Objet. Ceci est fait pour que les relations puissent fonctionner en étant interrogées dans les deux sens. Si vous ne vouliez que des "articles de magasins" et jamais "stores from items", alors vous n'auriez pas du tout besoin de stocker les données de relation sur les entrées "item".

Liste 2 - Utiliser des virtuels et une collection intermédiaire

Il s'agit essentiellement de la relation classique "plusieurs à plusieurs". Où au lieu de définir directement les relations entre les deux collections, il existe une autre collection ( table ) qui stocke les détails sur quel article est lié à quel magasin.

En liste complète :

const { Schema } = mongoose = require('mongoose');

mongoose.Promise = global.Promise;
mongoose.set('debug',true);
mongoose.set('useFindAndModify', false);
mongoose.set('useCreateIndex', true);

const uri = 'mongodb://localhost:27017/manydemo',
      options = { useNewUrlParser: true };

const itemSchema = new Schema({
  name: String,
},{
 toJSON: { virtuals: true }
});

itemSchema.virtual('stores', {
  ref: 'StoreItem',
  localField: '_id',
  foreignField: 'itemId'
});

const storeSchema = new Schema({
  name: String,
},{
 toJSON: { virtuals: true }
});

storeSchema.virtual('items', {
  ref: 'StoreItem',
  localField: '_id',
  foreignField: 'storeId'
});

const storeItemSchema = new Schema({
  storeId: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Store', required: true },
  itemId: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Item', required: true }
});

const Item = mongoose.model('Item', itemSchema);
const Store = mongoose.model('Store', storeSchema);
const StoreItem = mongoose.model('StoreItem', storeItemSchema);

const log = data => console.log(JSON.stringify(data,undefined,2));

(async function() {

  try {

    const conn = await mongoose.connect(uri,options);

    // Clean data
    await Promise.all(
      Object.entries(conn.models).map(([k,m]) => m.deleteMany() )
    );

    // Create some instances
    let [toothpaste,brush] = await Item.insertMany(
      ['toothpaste','brush'].map( name => ({ name }) )
    );
    let [billsStore,tedsStore] = await Store.insertMany(
      ['Bills','Teds'].map( name => ({ name }) )
    );

    // Add toothpaste to both stores
    for( let store of [billsStore,tedsStore] ) {
      await StoreItem.update(
        { storeId: store._id, itemId: toothpaste._id },
        { },
        { 'upsert': true }
      );
    }

    // Add brush to billsStore
    await StoreItem.update(
      { storeId: billsStore._id, itemId: brush._id },
      {},
      { 'upsert': true }
    );

    // Show stores
    let stores = await Store.find().populate({
      path: 'items',
      populate: { path: 'itemId' }
    });
    log(stores);

    // Show Items
    let items = await Item.find().populate({
      path: 'stores',
      populate: { path: 'storeId' }
    });
    log(items);


  } catch(e) {
    console.error(e);
  } finally {
    mongoose.disconnect();
  }

})();

Les relations sont maintenant dans leur propre collection, donc les données apparaissent maintenant différemment, pour les "items" :

{
    "_id" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d74"),
    "__v" : 0,
    "name" : "toothpaste"
}
{
    "_id" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d75"),
    "__v" : 0,
    "name" : "brush"
}

Et "magasins":

{
    "_id" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d76"),
    "__v" : 0,
    "name" : "Bills"
}
{
    "_id" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d77"),
    "__v" : 0,
    "name" : "Teds"
}

Et maintenant pour "storeitems" qui mappe les relations :

{
    "_id" : ObjectId("59ab996179e41cc54405b72b"),
    "itemId" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d74"),
    "storeId" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d76"),
    "__v" : 0
}
{
    "_id" : ObjectId("59ab996179e41cc54405b72d"),
    "itemId" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d74"),
    "storeId" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d77"),
    "__v" : 0
}
{
    "_id" : ObjectId("59ab996179e41cc54405b72f"),
    "itemId" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d75"),
    "storeId" : ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d76"),
    "__v" : 0
}

Avec une sortie complète comme :

Mongoose: items.deleteMany({}, {})
Mongoose: stores.deleteMany({}, {})
Mongoose: storeitems.deleteMany({}, {})
Mongoose: items.insertMany([ { __v: 0, name: 'toothpaste', _id: 59ab996166d5cc0e0d164d74 }, { __v: 0, name: 'brush', _id: 59ab996166d5cc0e0d164d75 } ])
Mongoose: stores.insertMany([ { __v: 0, name: 'Bills', _id: 59ab996166d5cc0e0d164d76 }, { __v: 0, name: 'Teds', _id: 59ab996166d5cc0e0d164d77 } ])
Mongoose: storeitems.update({ itemId: ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d74"), storeId: ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d76") }, { '$setOnInsert': { __v: 0 } }, { upsert: true })
Mongoose: storeitems.update({ itemId: ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d74"), storeId: ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d77") }, { '$setOnInsert': { __v: 0 } }, { upsert: true })
Mongoose: storeitems.update({ itemId: ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d75"), storeId: ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d76") }, { '$setOnInsert': { __v: 0 } }, { upsert: true })
Mongoose: stores.find({}, { fields: {} })
Mongoose: storeitems.find({ storeId: { '$in': [ ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d76"), ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d77") ] } }, { fields: {} })
Mongoose: items.find({ _id: { '$in': [ ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d74"), ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d75") ] } }, { fields: {} })
[
  {
    "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d76",
    "__v": 0,
    "name": "Bills",
    "items": [
      {
        "_id": "59ab996179e41cc54405b72b",
        "itemId": {
          "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d74",
          "__v": 0,
          "name": "toothpaste",
          "stores": null,
          "id": "59ab996166d5cc0e0d164d74"
        },
        "storeId": "59ab996166d5cc0e0d164d76",
        "__v": 0
      },
      {
        "_id": "59ab996179e41cc54405b72f",
        "itemId": {
          "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d75",
          "__v": 0,
          "name": "brush",
          "stores": null,
          "id": "59ab996166d5cc0e0d164d75"
        },
        "storeId": "59ab996166d5cc0e0d164d76",
        "__v": 0
      }
    ],
    "id": "59ab996166d5cc0e0d164d76"
  },
  {
    "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d77",
    "__v": 0,
    "name": "Teds",
    "items": [
      {
        "_id": "59ab996179e41cc54405b72d",
        "itemId": {
          "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d74",
          "__v": 0,
          "name": "toothpaste",
          "stores": null,
          "id": "59ab996166d5cc0e0d164d74"
        },
        "storeId": "59ab996166d5cc0e0d164d77",
        "__v": 0
      }
    ],
    "id": "59ab996166d5cc0e0d164d77"
  }
]
Mongoose: items.find({}, { fields: {} })
Mongoose: storeitems.find({ itemId: { '$in': [ ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d74"), ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d75") ] } }, { fields: {} })
Mongoose: stores.find({ _id: { '$in': [ ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d76"), ObjectId("59ab996166d5cc0e0d164d77") ] } }, { fields: {} })
[
  {
    "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d74",
    "__v": 0,
    "name": "toothpaste",
    "stores": [
      {
        "_id": "59ab996179e41cc54405b72b",
        "itemId": "59ab996166d5cc0e0d164d74",
        "storeId": {
          "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d76",
          "__v": 0,
          "name": "Bills",
          "items": null,
          "id": "59ab996166d5cc0e0d164d76"
        },
        "__v": 0
      },
      {
        "_id": "59ab996179e41cc54405b72d",
        "itemId": "59ab996166d5cc0e0d164d74",
        "storeId": {
          "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d77",
          "__v": 0,
          "name": "Teds",
          "items": null,
          "id": "59ab996166d5cc0e0d164d77"
        },
        "__v": 0
      }
    ],
    "id": "59ab996166d5cc0e0d164d74"
  },
  {
    "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d75",
    "__v": 0,
    "name": "brush",
    "stores": [
      {
        "_id": "59ab996179e41cc54405b72f",
        "itemId": "59ab996166d5cc0e0d164d75",
        "storeId": {
          "_id": "59ab996166d5cc0e0d164d76",
          "__v": 0,
          "name": "Bills",
          "items": null,
          "id": "59ab996166d5cc0e0d164d76"
        },
        "__v": 0
      }
    ],
    "id": "59ab996166d5cc0e0d164d75"
  }
]

Étant donné que les relations sont désormais mappées dans une collection distincte, il y a quelques changements ici. Nous voulons notamment définir un champ "virtuel" sur la collection qui n'a plus de tableau fixe d'éléments. Vous en ajoutez donc un comme indiqué :

const itemSchema = new Schema({
  name: String,
},{
 toJSON: { virtuals: true }
});

itemSchema.virtual('stores', {
  ref: 'StoreItem',
  localField: '_id',
  foreignField: 'itemId'
});

Vous affectez le champ virtuel avec son localField et foreignField mappages donc le .populate() suivant call sait quoi utiliser.

La collection intermédiaire a une définition assez standard :

const storeItemSchema = new Schema({
  storeId: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Store', required: true },
  itemId: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Item', required: true }
});

Et au lieu de "pousser" de nouveaux éléments sur des tableaux, nous les ajoutons à cette nouvelle collection. Une méthode raisonnable pour cela consiste à utiliser des "upserts" pour créer une nouvelle entrée uniquement lorsque cette combinaison n'existe pas :

// Add toothpaste to both stores
for( let store of [billsStore,tedsStore] ) {
  await StoreItem.update(
    { storeId: store._id, itemId: toothpaste._id },
    { },
    { 'upsert': true }
  );
}

C'est une méthode assez simple qui crée simplement un nouveau document avec les deux clés fournies dans la requête où aucune n'a été trouvée, ou essaie essentiellement de mettre à jour le même document lorsqu'il est mis en correspondance, et avec "rien" dans ce cas. Ainsi, les matchs existants se terminent simplement par un "no-op", ce qui est la chose à faire. Alternativement, vous pouvez simplement .insertOne() et ignorer les erreurs de clé en double. Selon vos envies.

En fait, l'interrogation de ces données "liées" fonctionne à nouveau un peu différemment. Parce qu'il y a une autre collection impliquée, nous appelons .populate() d'une manière qui considère qu'il doit également "rechercher" la relation sur d'autres propriétés récupérées. Vous avez donc des appels comme celui-ci :

 // Show stores
  let stores = await Store.find().populate({
    path: 'items',
    populate: { path: 'itemId' }
  });
  log(stores);

Liste 3 - Utilisez les fonctionnalités modernes pour le faire sur le serveur

Donc, selon l'approche adoptée, en utilisant des tableaux ou une collection intermédiaire pour stocker les données de relation comme alternative aux "tableaux croissants" dans les documents, alors la chose évidente que vous devriez noter est que le .populate() les appels utilisés font en fait des requêtes supplémentaires à MongoDB et extraient ces documents sur le réseau dans des requêtes séparées.

Cela peut sembler très bien à petites doses, mais à mesure que les choses évoluent et en particulier sur les volumes de demandes, ce n'est jamais une bonne chose. De plus, il se peut que vous souhaitiez appliquer d'autres conditions qui signifient que vous n'avez pas besoin d'extraire tous les documents du serveur et que vous préférez faire correspondre les données de ces "relations" avant de renvoyer les résultats.

C'est pourquoi les versions modernes de MongoDB incluent $lookup qui "joint" en fait les données sur le serveur lui-même. À présent, vous devriez avoir examiné toutes les sorties produites par ces appels d'API, comme indiqué par mongoose.set('debug',true) .

Ainsi, au lieu de produire plusieurs requêtes, cette fois, nous en faisons une seule déclaration d'agrégation pour "rejoindre" le serveur et renvoyer les résultats en une seule requête :

// Show Stores
let stores = await Store.aggregate([
  { '$lookup': {
    'from': StoreItem.collection.name,
    'let': { 'id': '$_id' },
    'pipeline': [
      { '$match': {
        '$expr': { '$eq': [ '$$id', '$storeId' ] }
      }},
      { '$lookup': {
        'from': Item.collection.name,
        'let': { 'itemId': '$itemId' },
        'pipeline': [
          { '$match': {
            '$expr': { '$eq': [ '$_id', '$$itemId' ] }
          }}
        ],
        'as': 'items'
      }},
      { '$unwind': '$items' },
      { '$replaceRoot': { 'newRoot': '$items' } }
    ],
    'as': 'items'
  }}
])
log(stores);

Ce qui, bien que plus long dans le codage, est en fait bien supérieur en efficacité, même pour l'action très triviale ici. Bien sûr, cela évolue considérablement.

En suivant le même modèle "intermédiaire" qu'auparavant (et juste par exemple, car cela pourrait être fait dans les deux sens), nous avons une liste complète :

const { Schema } = mongoose = require('mongoose');

const uri = 'mongodb://localhost:27017/manydemo',
      options = { useNewUrlParser: true };

mongoose.Promise = global.Promise;
mongoose.set('debug', true);
mongoose.set('useFindAndModify', false);
mongoose.set('useCreateIndex', true);

const itemSchema = new Schema({
  name: String
}, {
  toJSON: { virtuals: true }
});

itemSchema.virtual('stores', {
  ref: 'StoreItem',
  localField: '_id',
  foreignField: 'itemId'
});

const storeSchema = new Schema({
  name: String
}, {
  toJSON: { virtuals: true }
});

storeSchema.virtual('items', {
  ref: 'StoreItem',
  localField: '_id',
  foreignField: 'storeId'
});

const storeItemSchema = new Schema({
  storeId: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Store', required: true },
  itemId: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'Item', required: true }
});

const Item = mongoose.model('Item', itemSchema);
const Store = mongoose.model('Store', storeSchema);
const StoreItem = mongoose.model('StoreItem', storeItemSchema);

const log = data => console.log(JSON.stringify(data, undefined, 2));

(async function() {

  try {

    const conn = await mongoose.connect(uri, options);

    // Clean data
    await Promise.all(
      Object.entries(conn.models).map(([k,m]) => m.deleteMany())
    );

    // Create some instances
    let [toothpaste, brush] = await Item.insertMany(
      ['toothpaste', 'brush'].map(name => ({ name }) )
    );
    let [billsStore, tedsStore] = await Store.insertMany(
      ['Bills', 'Teds'].map( name => ({ name }) )
    );

    // Add toothpaste to both stores
    for ( let { _id: storeId }  of [billsStore, tedsStore] ) {
      await StoreItem.updateOne(
        { storeId, itemId: toothpaste._id },
        { },
        { 'upsert': true }
      );
    }

    // Add brush to billsStore
    await StoreItem.updateOne(
      { storeId: billsStore._id, itemId: brush._id },
      { },
      { 'upsert': true }
    );

    // Show Stores
    let stores = await Store.aggregate([
      { '$lookup': {
        'from': StoreItem.collection.name,
        'let': { 'id': '$_id' },
        'pipeline': [
          { '$match': {
            '$expr': { '$eq': [ '$$id', '$storeId' ] }
          }},
          { '$lookup': {
            'from': Item.collection.name,
            'let': { 'itemId': '$itemId' },
            'pipeline': [
              { '$match': {
                '$expr': { '$eq': [ '$_id', '$$itemId' ] }
              }}
            ],
            'as': 'items'
          }},
          { '$unwind': '$items' },
          { '$replaceRoot': { 'newRoot': '$items' } }
        ],
        'as': 'items'
      }}
    ])

    log(stores);

    // Show Items
    let items = await Item.aggregate([
      { '$lookup': {
        'from': StoreItem.collection.name,
        'let': { 'id': '$_id' },
        'pipeline': [
          { '$match': {
            '$expr': { '$eq': [ '$$id', '$itemId' ] }
          }},
          { '$lookup': {
            'from': Store.collection.name,
            'let': { 'storeId': '$storeId' },
            'pipeline': [
              { '$match': {
                '$expr': { '$eq': [ '$_id', '$$storeId' ] }
              }}
            ],
            'as': 'stores',
          }},
          { '$unwind': '$stores' },
          { '$replaceRoot': { 'newRoot': '$stores' } }
        ],
        'as': 'stores'
      }}
    ]);

    log(items);


  } catch(e) {
    console.error(e);
  } finally {
    mongoose.disconnect();
  }

})()

Et le résultat :

Mongoose: stores.aggregate([ { '$lookup': { from: 'storeitems', let: { id: '$_id' }, pipeline: [ { '$match': { '$expr': { '$eq': [ '$$id', '$storeId' ] } } }, { '$lookup': { from: 'items', let: { itemId: '$itemId' }, pipeline: [ { '$match': { '$expr': { '$eq': [ '$_id', '$$itemId' ] } } } ], as: 'items' } }, { '$unwind': '$items' }, { '$replaceRoot': { newRoot: '$items' } } ], as: 'items' } } ], {})
[
  {
    "_id": "5ca7210717dadc69652b37da",
    "name": "Bills",
    "__v": 0,
    "items": [
      {
        "_id": "5ca7210717dadc69652b37d8",
        "name": "toothpaste",
        "__v": 0
      },
      {
        "_id": "5ca7210717dadc69652b37d9",
        "name": "brush",
        "__v": 0
      }
    ]
  },
  {
    "_id": "5ca7210717dadc69652b37db",
    "name": "Teds",
    "__v": 0,
    "items": [
      {
        "_id": "5ca7210717dadc69652b37d8",
        "name": "toothpaste",
        "__v": 0
      }
    ]
  }
]
Mongoose: items.aggregate([ { '$lookup': { from: 'storeitems', let: { id: '$_id' }, pipeline: [ { '$match': { '$expr': { '$eq': [ '$$id', '$itemId' ] } } }, { '$lookup': { from: 'stores', let: { storeId: '$storeId' }, pipeline: [ { '$match': { '$expr': { '$eq': [ '$_id', '$$storeId' ] } } } ], as: 'stores' } }, { '$unwind': '$stores' }, { '$replaceRoot': { newRoot: '$stores' } } ], as: 'stores' } } ], {})
[
  {
    "_id": "5ca7210717dadc69652b37d8",
    "name": "toothpaste",
    "__v": 0,
    "stores": [
      {
        "_id": "5ca7210717dadc69652b37da",
        "name": "Bills",
        "__v": 0
      },
      {
        "_id": "5ca7210717dadc69652b37db",
        "name": "Teds",
        "__v": 0
      }
    ]
  },
  {
    "_id": "5ca7210717dadc69652b37d9",
    "name": "brush",
    "__v": 0,
    "stores": [
      {
        "_id": "5ca7210717dadc69652b37da",
        "name": "Bills",
        "__v": 0
      }
    ]
  }
]

Ce qui devrait être évident, c'est la réduction significative des requêtes émises à la fin pour retourner la forme "jointe" des données. Cela signifie une latence plus faible et des applications plus réactives grâce à la suppression de toute la surcharge du réseau.

Remarques finales

Ce sont généralement vos approches pour gérer les relations "plusieurs à plusieurs", qui se résument essentiellement à :

  • Garder des tableaux dans chaque document de chaque côté contenant les références aux éléments associés.

  • Stocker une collection intermédiaire et l'utiliser comme référence de recherche pour récupérer les autres données.

Dans tous les cas, c'est à vous pour stocker réellement ces références si vous vous attendez à ce que les choses fonctionnent dans "les deux sens". Bien sûr $lookup et même "virtuels" là où cela s'applique signifie que vous n'avez pas toujours besoin de stocker sur chaque source puisque vous pouvez alors "référencer" à un seul endroit et utiliser ces informations en appliquant ces méthodes.

L'autre cas est bien sûr "l'intégration", qui est un jeu entièrement différent et ce que sont vraiment les bases de données orientées document telles que MongoDB. Par conséquent, au lieu de "récupérer à partir d'une autre collection", le concept consiste bien sûr à "intégrer" les données.

Cela ne signifie pas seulement ObjectId des valeurs pointant vers les autres éléments, mais stockant en fait les données complètes dans des tableaux de chaque document. Il y a bien sûr un problème de "taille" et bien sûr des problèmes de mise à jour des données à plusieurs endroits. C'est généralement le compromis pour qu'il y ait une requête unique et une simple demande qui n'a pas besoin d'aller chercher des données dans d'autres collections car elles sont "déjà là".

Il y a beaucoup de matériel sur le sujet du référencement par rapport à l'intégration. Une fois que cette source de résumé est Mongoose populate vs object nesting ou même les relations très générales MongoDB :embed ou reference ? et bien d'autres.

Vous devriez passer un peu de temps à réfléchir aux concepts et à la façon dont cela s'applique à votre application en général. Et notez que vous n'utilisez pas réellement un SGBDR ici, vous pouvez donc tout aussi bien utiliser les fonctionnalités correctes que vous êtes censé exploiter, plutôt que de simplement faire en sorte que l'une agisse comme l'autre.