子の親への参照に基づいてドキュメントを検索する

実際、これを行うための「最良の」方法は、 .aggregate（）を使用することです。 および $ lookup データを「結合」し、一致条件で「フィルタリング」します。 .populate（）

MovieModel.aggregate([
  { "$match": { "m_title": m_title } },
  { "$lookup": {
    "from": RankMovieModel.collection.name,
    "localField": "_id",
    "foreignField": "movie",
    "as": "rankings"
  }}
])

ランキングが「たくさん」ある場合は、<を使用するのが最適です。 code> $ unwind 、関連する「ランキング」アイテムごとにドキュメントを作成します：

MovieModel.aggregate([
  { "$match": { "m_title": m_title } },
  { "$lookup": {
    "from": RankMovieModel.collection.name,
    "localField": "_id",
    "foreignField": "movie",
    "as": "rankings"
  }},
  { "$unwind": "$rankings" }
])

16MBのBSON制限に違反しないように、MongoDBがドキュメントの「結合」を処理する方法についても特別な処理があります。したがって、実際には、この特別なことは、 $ unwind> $ lookupの直後に続きます パイプラインステージ：

    {
        "$lookup" : {
            "from" : "rankmovies",
            "as" : "rankings",
            "localField" : "_id",
            "foreignField" : "movie",
            "unwinding" : {
                "preserveNullAndEmptyArrays" : false
            }
        }
    }

したがって、 $ unwind 実際には「消えて」、代わりに $ lookup これが「1つの」操作であるかのようにそれ自体。そうすれば、親ドキュメント内に直接「配列」を作成しないため、多くの「関連する」アイテムがある極端な場合にサイズが16MBを超えることになります。

$ lookup （MongoDB3.2最小値 ）次に、 .populate（）で「仮想」を使用できます。 代わりに（最低でもMongoose4.5.0が必要です ）。ただし、これは実際には「2」を実行することに注意してください サーバーへのクエリ：

movieSchema.virtual("rankings",{
  "ref": "Movie",
  "localField": "_id",
  "foreignField": "movie"
});

MovieModel.find({ "m_title": m_title })
  .populate('rankings')
  .exec()