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Remplir l'objet dans un tableau

Ce que vous avez essentiellement manqué ici est le "chemin" vers le champ que vous voulez populate() est en fait 'portfolio.formatType' et pas seulement 'portfolio' comme vous l'avez tapé. En raison de cette erreur et de la structure, vous pourriez cependant avoir quelques idées fausses générales.

Renseigner la correction

La correction de base a simplement besoin du chemin correct, et vous n'avez pas besoin du model argument puisqu'il est déjà implicite dans le schéma :

User.findById(req.params.id).populate('portfolio.formatType');

Cependant, ce n'est généralement pas une bonne idée de "mélanger" à la fois des données "intégrées" et des données "référencées" dans des tableaux, et vous devriez vraiment tout incorporer ou simplement tout référencer. C'est aussi un peu un "anti-pattern" en général de conserver un tableau de références dans le document si votre intention est de faire référence, car votre raison ne devrait pas faire en sorte que le document dépasse la limite de 16 Mo BSON. Et là où cette limite ne serait jamais atteinte par vos données, il est généralement préférable de "l'intégrer entièrement". C'est vraiment une discussion plus large, mais quelque chose dont vous devriez être conscient.

Le prochain point général ici est populate() lui-même est quelque peu "vieux", et vraiment pas la chose "magique" que la plupart des nouveaux utilisateurs perçoivent. Pour être clair populate() n'est PAS UNE JOIN , et tout ce qu'il fait est d'exécuter une autre requête sur le serveur afin de renvoyer les éléments "liés", puis de fusionner ce contenu dans les documents renvoyés par la requête précédente.

Alternative $lookup

Si vous recherchez des "jointures", alors vous vouliez probablement "intégrer" comme mentionné précédemment. C'est vraiment la "méthode MongoDB" de traiter les "relations" mais de conserver toutes les données "liées" ensemble dans un seul document. L'autre moyen de "joindre" où les données sont dans des collections séparées est via le $lookup opérateur dans les versions modernes.

Cela devient un peu plus complexe en raison de votre forme de tableau de contenu "mixte", mais peut généralement être représenté comme :

// Aggregation pipeline don't "autocast" from schema
const { Types: { ObjectId } } = require("mongoose");

User.aggregate([
  { "$match": { _id: ObjectId(req.params.id)  } },
  { "$lookup": {
    "from": FormatType.collection.name,
    "localField": "portfolio.formatType",
    "foreignField": "_id",
    "as": "formats"
  }},
  { "$project": {
    "name": 1,
    "portfolio": {
      "$map": {
        "input": "$portfolio",
        "in": {
          "name": "$$this.name",
          "formatType": {
            "$arrayElemAt": [
              "$formats",
              { "$indexOfArray": [ "$formats._id", "$$this.formatType" ] }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }}
]);

Ou avec la forme plus expressive de $lookup depuis MongoDB 3.6 :

User.aggregate([
  { "$match": { _id: ObjectId(req.params.id)  } },
  { "$lookup": {
    "from": FormatType.collection.name,
    "let": { "portfolio": "$portfolio" },
    "as": "portfolio",
    "pipeline": [
      { "$match": {
        "$expr": {
          "$in": [ "$_id", "$$portfolio.formatType" ]
        }
      }},
      { "$project": {
        "_id": {
          "$arrayElemAt": [
            "$$portfolio._id",
            { "$indexOfArray": [ "$$portfolio.formatType", "$_id" ] }
          ]
        },
        "name": {
          "$arrayElemAt": [
            "$$portfolio.name",
            { "$indexOfArray": [ "$$portfolio.formatType", "$_id" ] }
          ]
        },
        "formatType": "$$ROOT",
      }}
    ]
  }}
]);

Les deux approches fonctionnent légèrement différemment, mais les deux fonctionnent essentiellement avec le concept de retour des entrées "liées" correspondantes, puis de "re-mappage" sur le contenu du tableau existant afin de fusionner avec le "name" propriétés "intégrées" à l'intérieur du tableau. C'est en fait la principale complication qui, autrement, est une méthode de récupération assez simple.

C'est à peu près le même processus que ce que populate() fait réellement sur le "client" mais exécuté sur le "serveur". Ainsi, les comparaisons utilisent le $indexOfArray opérateur pour trouver où le ObjectId correspondant les valeurs sont puis renvoient une propriété du tableau à cet "index" correspondant via le $arrayElemAt opération.

La seule différence est que dans la version compatible MongoDB 3.6, nous effectuons cette "substitution" dans le contenu "étranger" "avant" les résultats joints sont renvoyés au parent. Dans les versions précédentes, nous retournions l'ensemble du tableau étranger correspondant, puis "marions" les deux pour former un tableau "fusionné" singulier en utilisant $map .

Bien que ceux-ci puissent sembler "plus complexes" au départ, le gros avantage ici est qu'ils constituent une "requête unique" au serveur avec une "réponse unique" et ne pas émettre et recevoir de requêtes "multiples" en tant que populate() Est-ce que. Cela permet en fait d'économiser beaucoup de surcharge dans le trafic réseau et augmente considérablement le temps de réponse.

De plus, ce sont de "vraies jointures", vous pouvez donc faire beaucoup plus, ce qui ne peut pas être réalisé avec des "requêtes multiples". Par exemple, vous pouvez "trier" les résultats sur la "jointure" et ne renvoyer que les meilleurs résultats, en utilisant populate() doit attirer "tous les parents" avant même de pouvoir rechercher quels "enfants" renvoyer en résultat. Il en va de même pour les conditions de "filtrage" sur l'enfant "joindre".

Il y a plus de détails à ce sujet sur Interroger après peupler dans Mongoose sur les limitations générales et ce que vous pouvez réellement faire pour "automatiser" la génération de telles instructions de pipeline d'agrégation "complexes" si nécessaire.

Démonstration

Un autre problème courant avec ces "jointures" et la compréhension du schéma référencé en général est que les gens se trompent souvent sur les concepts où et quand stocker les références et comment tout cela fonctionne. Par conséquent, les listes suivantes servent de démonstration à la fois du stockage et de la récupération de ces données.

Dans une implémentation native de Promises pour les anciennes versions de NodeJS :

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

const uri = 'mongodb://localhost/usertest';

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

const formatTypeSchema = new Schema({
  name: String
});

const portfolioSchema = new Schema({
  name: String,
  formatType: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'FormatType' }
});

const userSchema = new Schema({
  name: String,
  portfolio: [portfolioSchema]
});

const FormatType = mongoose.model('FormatType', formatTypeSchema);
const User = mongoose.model('User', userSchema);

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

(function() {

  mongoose.connect(uri).then(conn => {

    let db = conn.connections[0].db;

    return db.command({ buildInfo: 1 }).then(({ version }) => {
      version = parseFloat(version.match(new RegExp(/(?:(?!-).)*/))[0]);

      return Promise.all(Object.entries(conn.models).map(([k,m]) => m.remove()))
        .then(() => FormatType.insertMany(
          [ 'A', 'B', 'C' ].map(name => ({ name }))
        )
        .then(([A, B, C]) => User.insertMany(
          [
            {
              name: 'User 1',
              portfolio: [
                { name: 'Port A', formatType: A },
                { name: 'Port B', formatType: B }
              ]
            },
            {
              name: 'User 2',
              portfolio: [
                { name: 'Port C', formatType: C }
              ]
            }
          ]
        ))
        .then(() => User.find())
        .then(users => log({ users }))
        .then(() => User.findOne({ name: 'User 1' })
          .populate('portfolio.formatType')
        )
        .then(user1 => log({ user1 }))
        .then(() => User.aggregate([
          { "$match": { "name": "User 2" } },
          { "$lookup": {
            "from": FormatType.collection.name,
            "localField": "portfolio.formatType",
            "foreignField": "_id",
            "as": "formats"
          }},
          { "$project": {
            "name": 1,
            "portfolio": {
              "$map": {
                "input": "$portfolio",
                "in": {
                  "name": "$$this.name",
                  "formatType": {
                    "$arrayElemAt": [
                      "$formats",
                      { "$indexOfArray": [ "$formats._id", "$$this.formatType" ] }
                    ]
                  }
                }
              }
            }
          }}
        ]))
        .then(user2 => log({ user2 }))
        .then(() =>
          ( version >= 3.6 ) ?
            User.aggregate([
              { "$lookup": {
                "from": FormatType.collection.name,
                "let": { "portfolio": "$portfolio" },
                "as": "portfolio",
                "pipeline": [
                  { "$match": {
                    "$expr": {
                      "$in": [ "$_id", "$$portfolio.formatType" ]
                    }
                  }},
                  { "$project": {
                    "_id": {
                      "$arrayElemAt": [
                        "$$portfolio._id",
                        { "$indexOfArray": [ "$$portfolio.formatType", "$_id" ] }
                      ]
                    },
                    "name": {
                      "$arrayElemAt": [
                        "$$portfolio.name",
                        { "$indexOfArray": [ "$$portfolio.formatType", "$_id" ] }
                      ]
                    },
                    "formatType": "$$ROOT",
                  }}
                ]
              }}
            ]).then(users => log({ users })) : ''
        );
  })
  .catch(e => console.error(e))
  .then(() => mongoose.disconnect());

})()

Et avec async/await syntaxe pour les nouvelles versions de NodeJS, y compris la série LTS v.8.x actuelle :

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

const uri = 'mongodb://localhost/usertest';

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

const formatTypeSchema = new Schema({
  name: String
});

const portfolioSchema = new Schema({
  name: String,
  formatType: { type: Schema.Types.ObjectId, ref: 'FormatType' }
});

const userSchema = new Schema({
  name: String,
  portfolio: [portfolioSchema]
});

const FormatType = mongoose.model('FormatType', formatTypeSchema);
const User = mongoose.model('User', userSchema);

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

(async function() {

  try {

    const conn = await mongoose.connect(uri);
    let db = conn.connections[0].db;

    let { version } = await db.command({ buildInfo: 1 });
    version = parseFloat(version.match(new RegExp(/(?:(?!-).)*/))[0]);
    log(version);

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

    // Insert some things
    let [ A, B, C ] = await FormatType.insertMany(
      [ 'A', 'B', 'C' ].map(name => ({ name }))
    );

    await User.insertMany(
      [
        {
          name: 'User 1',
          portfolio: [
            { name: 'Port A', formatType: A },
            { name: 'Port B', formatType: B }
          ]
        },
        {
          name: 'User 2',
          portfolio: [
            { name: 'Port C', formatType: C }
          ]
        }
      ]
    );


    // Show plain users
    let users = await User.find();
    log({ users });

    // Get user with populate

    let user1 = await User.findOne({ name: 'User 1' })
      .populate('portfolio.formatType');

    log({ user1 });

    // Get user with $lookup
    let user2 = await User.aggregate([
      { "$match": { "name": "User 2" } },
      { "$lookup": {
        "from": FormatType.collection.name,
        "localField": "portfolio.formatType",
        "foreignField": "_id",
        "as": "formats"
      }},
      { "$project": {
        "name": 1,
        "portfolio": {
          "$map": {
            "input": "$portfolio",
            "in": {
              "name": "$$this.name",
              "formatType": {
                "$arrayElemAt": [
                  "$formats",
                  { "$indexOfArray": [ "$formats._id", "$$this.formatType" ] }
                ]
              }
            }
          }
        }
      }}
    ]);

    log({ user2 });

    // Expressive $lookup
    if ( version >= 3.6 ) {
      let users = await User.aggregate([
        { "$lookup": {
          "from": FormatType.collection.name,
          "let": { "portfolio": "$portfolio" },
          "as": "portfolio",
          "pipeline": [
            { "$match": {
              "$expr": {
                "$in": [ "$_id", "$$portfolio.formatType" ]
              }
            }},
            { "$project": {
              "_id": {
                "$arrayElemAt": [
                  "$$portfolio._id",
                  { "$indexOfArray": [ "$$portfolio.formatType", "$_id" ] }
                ]
              },
              "name": {
                "$arrayElemAt": [
                  "$$portfolio.name",
                  { "$indexOfArray": [ "$$portfolio.formatType", "$_id" ] }
                ]
              },
              "formatType": "$$ROOT",
            }}
          ]
        }}
      ]);
      log({ users })
    }

    mongoose.disconnect();    
  } catch(e) {
    console.log(e)
  } finally {
    process.exit()
  }

})()

Cette dernière liste est commentée à chaque étape pour expliquer les parties, et vous pouvez au moins voir par comparaison comment les deux formes de syntaxe sont liées l'une à l'autre.

Notez que le "expressif" $lookup example ne s'exécute que là où le serveur MongoDB connecté prend en charge la syntaxe.

Et la "sortie" pour ceux qui ne peuvent pas se donner la peine d'exécuter le code eux-mêmes :

Mongoose: formattypes.remove({}, {})
Mongoose: users.remove({}, {})
Mongoose: formattypes.insertMany([ { _id: 5b1601d8be9bf225554783f5, name: 'A', __v: 0 }, { _id: 5b1601d8be9bf225554783f6, name: 'B', __v: 0 }, { _id: 5b1601d8be9bf225554783f7, name: 'C', __v: 0 } ], {})
Mongoose: users.insertMany([ { _id: 5b1601d8be9bf225554783f8, name: 'User 1', portfolio: [ { _id: 5b1601d8be9bf225554783fa, name: 'Port A', formatType: 5b1601d8be9bf225554783f5 }, { _id: 5b1601d8be9bf225554783f9, name: 'Port B', formatType: 5b1601d8be9bf225554783f6 } ], __v: 0 }, { _id: 5b1601d8be9bf225554783fb, name: 'User 2', portfolio: [ { _id: 5b1601d8be9bf225554783fc, name: 'Port C', formatType: 5b1601d8be9bf225554783f7 } ], __v: 0 } ], {})
Mongoose: users.find({}, { fields: {} })
{
  "users": [
    {
      "_id": "5b1601d8be9bf225554783f8",
      "name": "User 1",
      "portfolio": [
        {
          "_id": "5b1601d8be9bf225554783fa",
          "name": "Port A",
          "formatType": "5b1601d8be9bf225554783f5"
        },
        {
          "_id": "5b1601d8be9bf225554783f9",
          "name": "Port B",
          "formatType": "5b1601d8be9bf225554783f6"
        }
      ],
      "__v": 0
    },
    {
      "_id": "5b1601d8be9bf225554783fb",
      "name": "User 2",
      "portfolio": [
        {
          "_id": "5b1601d8be9bf225554783fc",
          "name": "Port C",
          "formatType": "5b1601d8be9bf225554783f7"
        }
      ],
      "__v": 0
    }
  ]
}
Mongoose: users.findOne({ name: 'User 1' }, { fields: {} })
Mongoose: formattypes.find({ _id: { '$in': [ ObjectId("5b1601d8be9bf225554783f5"), ObjectId("5b1601d8be9bf225554783f6") ] } }, { fields: {} })
{
  "user1": {
    "_id": "5b1601d8be9bf225554783f8",
    "name": "User 1",
    "portfolio": [
      {
        "_id": "5b1601d8be9bf225554783fa",
        "name": "Port A",
        "formatType": {
          "_id": "5b1601d8be9bf225554783f5",
          "name": "A",
          "__v": 0
        }
      },
      {
        "_id": "5b1601d8be9bf225554783f9",
        "name": "Port B",
        "formatType": {
          "_id": "5b1601d8be9bf225554783f6",
          "name": "B",
          "__v": 0
        }
      }
    ],
    "__v": 0
  }
}
Mongoose: users.aggregate([ { '$match': { name: 'User 2' } }, { '$lookup': { from: 'formattypes', localField: 'portfolio.formatType', foreignField: '_id', as: 'formats' } }, { '$project': { name: 1, portfolio: { '$map': { input: '$portfolio', in: { name: '$$this.name', formatType: { '$arrayElemAt': [ '$formats', { '$indexOfArray': [ '$formats._id', '$$this.formatType' ] } ] } } } } } } ], {})
{
  "user2": [
    {
      "_id": "5b1601d8be9bf225554783fb",
      "name": "User 2",
      "portfolio": [
        {
          "name": "Port C",
          "formatType": {
            "_id": "5b1601d8be9bf225554783f7",
            "name": "C",
            "__v": 0
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
Mongoose: users.aggregate([ { '$lookup': { from: 'formattypes', let: { portfolio: '$portfolio' }, as: 'portfolio', pipeline: [ { '$match': { '$expr': { '$in': [ '$_id', '$$portfolio.formatType' ] } } }, { '$project': { _id: { '$arrayElemAt': [ '$$portfolio._id', { '$indexOfArray': [ '$$portfolio.formatType', '$_id' ] } ] }, name: { '$arrayElemAt': [ '$$portfolio.name', { '$indexOfArray': [ '$$portfolio.formatType', '$_id' ] } ] }, formatType: '$$ROOT' } } ] } } ], {})
{
  "users": [
    {
      "_id": "5b1601d8be9bf225554783f8",
      "name": "User 1",
      "portfolio": [
        {
          "_id": "5b1601d8be9bf225554783fa",
          "name": "Port A",
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