前言
aggregate 翻译过来是聚合的意思， 但是在实际的使用的它的体验特别像linux中的管道， 每个管道处理完之后再把结果交个下一个管道， 你的数据就像水流， 最后通过各个管道你能够得到你想要的数据
我们一般用Aggregate做什么
aggregate查询文档
在这里我主要想记录一下mongodb在地理位置信息查询中使用到的技术，不仅可以查询到 距离 还可以按照距离排序
$geoNear 地理位置信息查询
首先我们的坐标数据在库里面怎么存, 类型为 Array ， 记得加 2d 索引， 当然还有3d 索引， 目前还没有用到
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const storeschema = new mongoose.Schema({
name: { type: String, required: true },
point: { type: Array, required: true }, // [lon, lat]
});
storeschema.index({ point: '2d' });
return mongoose.model('store', storechema);然后按照就是地理查询代码了
this.ctx.model.Store.aggregate([{
$geoNear: {
spherical: true, // spherical 是否按照球形状来求距离
distanceMultiplier: 6378137,
maxDistance: 10000,
near: [ lon1, lat1 ],
distanceField: 'dist',
key: 'point',
query: {
}
},
},
//distanceMultiplier 这个参数是用于确定你返回的距离是什么单位 6378137 的单位是m
//maxDistance 查询的最大距离
// near 中心点坐标
// distanceField 距离放在哪个属性
// key 保存坐标数据的地方
// query 你的过滤条件 有一个很有意思的地方是
match 所以在这里有一个 query属性来补齐这种遗憾
但是你可以在 后面 使用$match 对查到的所有地理位置信息数据做再一次的筛选
$lookup mongodb中的联表查询
$lookup 是在比较新的mongodb版本中才能使用的属性， 当然这个属性也是用于 aggregate中的， 它补齐了之前mongodb中无法联表的遗憾
看代码
await this.ctx.model.MemberInfo.aggregate([
{
$match: { store: new ObjectId(store) }
},
{
$lookup: {
from: 'users',
localField: 'user',
foreignField: '_id',
as: 'user'
}
},
{
$replaceRoot: { newRoot: { $mergeObjects: [{ $arrayElemAt: [ '$user', 0 ] }, '$$ROOT' ] } }
},
{
$match: { 'certification.name': { $regex: search } }
},
{
$project: { _id: 1 }
}
]);memberinfo 与 user 表在这里我想要获取 memberinfo localField: 'user' 为外键对应 user表 foreignField: '_id' _id字段他的额外属性...
说白了 我的会员表里面只存了用户的id 现在我想要拿到用户的 其它信息...
附上链接吧 $lookup
写在最后
当然说他是查询万金油他当然支持 定义数据的输出 
limit $sort 等常规操作
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对亿速云的支持。
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