$lookup演算子を使用した複数の結合条件

$lookupを使用して複数の結合条件を実行できますバージョン3.6以降の集約パイプライン演算子。

letを使用して、フィールドの値を変数に割り当てる必要がありますオプションのフィールド。次に、pipelineでこれらの変数にアクセスしますコレクションで実行するパイプラインを指定するフィールドステージ。

$matchに注意してくださいステージでは、$exprを使用しますフィールドの値を比較するための評価クエリ演算子。

パイプラインの最後の段階は$replaceRootです $lookupを単純にマージする集約パイプラインステージ $$ROOTの一部を含む結果 $mergeObjectsを使用したドキュメントオペレーター。

db.collection2.aggregate([
       {
          $lookup: {
             from: "collection1",
             let: {
                firstUser: "$user1",
                secondUser: "$user2"
             },
             pipeline: [
                {
                   $match: {
                      $expr: {
                         $and: [
                            {
                               $eq: [
                                  "$user1",
                                  "$$firstUser"
                               ]
                            },
                            {
                               $eq: [
                                  "$user2",
                                  "$$secondUser"
                               ]
                            }
                         ]
                      }
                   }
                }
             ],
             as: "result"
          }
       },
       {
          $replaceRoot: {
             newRoot: {
                $mergeObjects:[
                   {
                      $arrayElemAt: [
                         "$result",
                         0
                      ]
                   },
                   {
                      percent1: "$$ROOT.percent1"
                   }
                ]
             }
          }
       }
    ]
)

このパイプラインは、次のようなものを生成します：

{
    "_id" : ObjectId("59e1ad7d36f42d8960c06022"),
    "user1" : 1,
    "user2" : 2,
    "percent" : 0.3,
    "percent1" : 0.56
}

バージョン3.6以降を使用していない場合は、最初にフィールドの1つ（たとえば「user1」）を使用して参加し、そこから$unwindを使用して一致するドキュメントの配列を巻き戻します。集約パイプライン演算子。パイプラインの次の段階は$redactです $$KEEPを使用して、「joined」コレクションの「user2」の値と入力ドキュメントが等しくないドキュメントを除外するステージおよび$$PRUNE システム変数。その後、$projectでドキュメントの形状を変更できますステージ。

db.collection1.aggregate([
    { "$lookup": { 
        "from": "collection2", 
        "localField": "user1", 
        "foreignField": "user1", 
        "as": "collection2_doc"
    }}, 
    { "$unwind": "$collection2_doc" },
    { "$redact": { 
        "$cond": [
            { "$eq": [ "$user2", "$collection2_doc.user2" ] }, 
            "$$KEEP", 
            "$$PRUNE"
        ]
    }}, 
    { "$project": { 
        "user1": 1, 
        "user2": 1, 
        "percent1": "$percent", 
        "percent2": "$collection2_doc.percent"
    }}
])

生成するもの：

{
    "_id" : ObjectId("572daa87cc52a841bb292beb"),
    "user1" : 1,
    "user2" : 2,
    "percent1" : 0.56,
    "percent2" : 0.3
}

コレクション内のドキュメントが同じ構造であり、この操作を頻繁に実行していることに気付いた場合は、2つのコレクションを1つにマージするか、それらのコレクション内のドキュメントを新しいコレクションに挿入することを検討する必要があります。

db.collection3.insertMany(
    db.collection1.find({}, {"_id": 0})
    .toArray()
    .concat(db.collection2.find({}, {"_id": 0}).toArray())
)

次に、$group 「user1」と「user2」によるドキュメント

db.collection3.aggregate([
    { "$group": {
        "_id": { "user1": "$user1", "user2": "$user2" }, 
        "percent": { "$push": "$percent" }
    }}
])

これにより、次のようになります：

{ "_id" : { "user1" : 1, "user2" : 2 }, "percent" : [ 0.56, 0.3 ] }