简化MongoDB关联运算

MongoDB属于 NOSQL 中的基于分布式文件存储的文档型数据库，这种bson格式的文档结构，更加贴近我们对物体各方面的属性描述。而在使用 MongoDB 存储数据的过程中，有时候难免需要进行关联表查询。自从 MongoDB 3.2 版本后，它提供了 $lookup 进行关联表查询，让查询功能改进了不少。但在实现应用场景中，所遇到的环境错综复杂，问题解决也非易事，脚本书写起来也并不简单。好在有了集算器 SPL 语言的协助，处理起来就相对容易多了。
        本文我们将针对 MongoDB 在关联运算方面的问题进行讨论分析，并通过集算器 SPL 语言加以改进，方便用户使用 MongoDB。讨论将分为以下几个部分：
1. 关联嵌套结构情况 1…………………………………………….. 1
2. 关联嵌套结构情况 2…………………………………………….. 3
3. 关联嵌套结构情况 3…………………………………………….. 4
4. 两表关联查询………………………………………………………. 6
5. 多表关联查询………………………………………………………. 8
6. 关联表中的数组查找…………………………………………… 10
Java 应用程序调用 DFX 脚本…………………………………… 12

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1.关联嵌套结构情况1

两个关联表，表 A 与表 B 中的内嵌文档信息关联, 且返回的信息在内嵌文档中。表 childsgroup 字段 childs 是嵌套数组结构，需要合并的信息 name 在其下。    

测试数据： 

history:

_id	id	History	child_id
1	001	today worked	ch001
2	002	Working	ch004
3	003	now working	ch009

childsgroup:

_id	gid	name	childs
1	g001	group1	{"id":"ch001","info":{"name":"a",mobile:1111}},{"id":"ch002","info":{"name":"b",mobile:2222}}
2	g002	group1	{"id":"ch004","info":{"name":"c",mobile:3333}},{"id":"ch009","info":{"name":"d",mobile:4444}}

   

表History中的child_id与表childsgroup中的childs.id关联，希望得到下面结果：

{
    "_id" : ObjectId("5bab2ae8ab2f1bdb4f434bc3"),
    "id" : "001",
    "history" : "today worked",
    "child_id" : "ch001",
    "childInfo" :  
    {
         "name" : "a",
        " mobile" :  1111
    }
   ………………
}  

Mongo 脚本

db.history.aggregate([     {$lookup: {         from:   "childsgroup",         let: {child_id:   "$child_id"},        pipeline: [             {$match: {   $expr: { $in: [ "$$child_id", "$childs.id"] } } },             {$unwind:   "$childs"},             {$match: {   $expr: { $eq: [ "$childs.id", "$$child_id"] } } },             {$replaceRoot: {   newRoot: "$childs.info"} }             ],             as:   "childInfo"         }},   {"$unwind": "$childInfo"} ])

       这个脚本用了几个函数lookup、pipeline、match、unwind、replaceRoot处理，一般 mongodb 用户不容易写出这样复杂脚本；那么我们再看看 spl 脚本是如何实现的：

SPL脚本 ( 文件名：childsgroup.dfx)

	A	B
1	=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2	=mongo_shell(A1,"history.find()").fetch()
3	=mongo_shell(A1,"childsgroup.find()").fetch()
4	=A3.conj(childs)
5	=A2.join(child_id,A4:id,info)
6	>A1.close()

关联查询结果：

_id	id	history	child_id	info
1	001	today worked	ch001	[a,1111]
2	002	working	ch004	[c,3333]
3	003	now working	ch009	[d,4444]

脚本说明：
       A1：连接 mongodb 数据库。
       A2：获取 history 表中的数据。
       A3：获取 childsgroup 表中的数据。
       A4：将 childsgroup 中的 childs 数据提取出来合并成序表。
       A5：表 history 中的 child_id 与表 childs 中的 id 关联查询，追加 info 字段, 返回序表。
       A6：关闭数据库连接。

       相对 mongodb 脚本写法，SPL 脚本的难度降低了不少，思路也更加清晰，也不需要再去熟悉有关 mongo 函数的用法，以及如何去组合处理数据等，节约了不少时间。

2.关联嵌套结构情况 2

两个关联表，表 A 与表 B 中的内嵌文档信息关联, 将信息合并到内嵌文档中。表 txtPost 字段 comment 是嵌套数组结构，需要把 comment_content 合并到其下。  

txtComment：

_ID	comment_no	comment_content
1	143	test test
2	140	math

txtPost

_ID	post_no	Comment
1	48	[{"comment_no"   : 143, "comment_group" : 1} ]
2	47	[{"comment_no"   : 140, "comment_group" : 2}，   {"comment_no" : 143, "comment_group" : 3} ]

期望结果：

_ID	post_no	Comment
1	48	[{"comment_no"   : 143, "comment_group" : 1，"comment_content" : "test test"} ]
2	47	[{"comment_no"   : 140, "comment_group" : 2，"comment_content" : "math"}，   {"comment_no" : 143, "comment_group" : 3，"comment_content" :   "test test"} ]

Mongo 脚本

db.getCollection("txtPost").aggregate([   {  "$unwind": "$comment"},   {   "$lookup": {       "from": "txtComment",       "localField": "comment.comment_no",       "foreignField": "comment_no",       "as": "comment.comment_content"   }},   {  "$unwind": "$comment.comment_content"},   {   "$addFields": { "comment.comment_content":   "$comment.comment_content.comment_content" }},   {   "$group": {       "_id": "$_id",       'post_no':{"$first": "$post_no"},       "comment": {"$push": "$comment"}       }},   ]).pretty()

表txtPost 按 comment 拆解成记录，然后与表 txtComment 关联查询,将其结果放到数组中，再将数组拆解成记录，将comment_content 值移到 comment 下，最后分组合并。

SPL 脚本：

	A	B
1	=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2	=mongo_shell(A1,"txtPost.find()").fetch()
3	=mongo_shell(A1,"txtComment.find()").fetch()
4	=A2.conj(comment.derive(A2.post_no:pno))
5	=A4.join(comment_no,A3:comment_no,comment_content:Content)
6	=A5.group(pno;~:comment)
7	>A1.close()

关联查询结果：  

pno	Comment
47	[[ 140, 2，47, …]，[143, 3，47, …] ]
48	[[143, 1，48, …]]

脚本说明：
      A1：连接 mongodb 数据库。
      A2：获取 txtPost 表中的数据。
      A3：获取 txtComment 表中的数据。
      A4：将序表 A2 下的 comment 与 post_no 组合成序表，其中 post_no 改名为 pno。
      A5：序表 A4 通过 comment_no 与序表 A3 关联，追加字段 comment_content，将其改名为 Content。
      A6：按 pno 分组返回序表，~ 表示当前记录。
      A7：关闭数据库连接。

      Mongo、SPL 脚本实现方式类似，都是把嵌套结构的数据转换成行列结构的数据，再分组合并。但 SPL 脚本的实现更简单明了。

3.关联嵌套结构情况 3

两个关联表，表 A 与表 B 中的内嵌文档信息关联, 且返回的信息在记录上。表 collection2 字段 product 是嵌套数组结构，返回的信息是 isCompleted 等字段 。  

测试数据：
collection1:
{
   _id: '5bc2e44a106342152cd83e97',
   description
    {
      status: 'Good',
      machine: 'X'
     },
   order: 'A',
   lot: '1'
   };
  
collection2：
{
   _id: '5bc2e44a106342152cd83e80',
   isCompleted: false,
   serialNo: '1',
   batchNo: '2',
   product: [ // note the subdocuments here
        {order: 'A', lot: '1'},
        {order: 'A', lot: '2'}
    ]
}

期待结果
{
   _id: 5bc2e44a106342152cd83e97,
   description:
       {
         status: 'Good',
         machine: 'X',
       },
   order: 'A',
   lot: '1' ,
   isCompleted: false,
   serialNo: '1',
   batchNo: '2'
}

Mongo 脚本

db.collection1.aggregate([{        $lookup:   {               from:   "collection2",               let:   {order: "$order", lot: "$lot"},               pipeline:   [{                      $match:   {                      $expr:{  $in: [ { order: "$$order", lot: "$$lot"},   "$product"] }                      }                        }],                        as:   "isCompleted"                      }                 },   {                      $addFields:   {                      "isCompleted":   {$arrayElemAt: [ "$isCompleted", 0] }                      }                 },   {                      $addFields:   { // add the required fields to the top level structure                      "isCompleted":   "$isCompleted.isCompleted",                      "serialNo":   "$isCompleted.serialNo",                      "batchNo":   "$isCompleted.batchNo"               }   }])

lookup 两表关联查询，首个 addFields获取isCompleted数组的第一个记录，后一个addFields 转换成所需要的几个字段信息

SPL脚本：

	A	B
1	=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2	=mongo_shell(A1,"collection1.find()").fetch()
3	=mongo_shell(A1,"collection2.find()").fetch()
4	=A3.conj(A2.select(order:A3.product.order,lot:A3.product.lot).derive(A3.serialNo:sno,A3.batchNo:bno))
5	＞A1.close()

脚本说明：
      A1：连接 mongodb 数据库。
      A2：获取 collection1 表中的数据。
      A3：获取 collection2 表中的数据。
      A4：根据条件 order, lot 从序表 A2 中查询记录，然后追加序表 A3 中的字段 serialNo, batchNo，返回合并后的序表。
      A5：关闭数据库连接。

      Mongo、SPL 脚本都实现了预期的结果。SPL 很清晰地实现了从数据记录中的内嵌结构中筛选，将符合条件的数据合并成新序表。

4.两表关联查询

从关联表中选择所需要的字段组合成新表。

Collection1:

user1	user2	income
1	2	0.56
1	3	0.26

  collection2:

user1	user2	output
1	2	0.3
1	3	0.4
2	3	0.5

期望结果：

user1	user2	income	output
1	2	0.56	0.3
1	3	0.26	0.4

Mongo 脚本

db.c1.aggregate([     {   "$lookup": {       "from": "c2",           "localField": "user1",           "foreignField": "user1",           "as": "collection2_doc"       }},     {  "$unwind": "$collection2_doc"},     {   "$redact": {           "$cond": [               {"$eq": [ "$user2",   "$collection2_doc.user2"] },               "$$KEEP",               "$$PRUNE"           ]       }},     {   "$project": {           "user1": 1,           "user2": 1,           "income": "$income",           "output":   "$collection2_doc. output"       }}       ]).pretty()

lookup 两表进行关联查询，redact 对记录根据条件进行遍历处理，project 选择要显示的字段。

SPL脚本：

	A	B
1	=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2	=mongo_shell(A1,"c1.find()").fetch()
3	=mongo_shell(A1,"c2.find()").fetch()
4	=A2.join(user1:user2,A3:user1:user2,output)
5	>A1.close()

脚本说明：
      A1：连接 mongodb 数据库。
      A2：获取c1表中的数据。
      A3：获取c2表中的数据。
      A4：两表按字段 user1,user2 关联，追加序表 A3 中的 output 字段，返回序表。
      A5：关闭数据库连接。

      Mongo、SPL 脚本都实现了预期的结果。SPL 通过 join 把两个关联表不同的字段合并成新表，与关系数据库用法类似。

5.多表关联查询

多于两个表的关联查询，结合成一张大表。

Doc1:

_id	firstName	lastName
U001	shubham	verma

  Doc2:

_id	userId	address	mob
2	U001	Gurgaon	9876543200

  Doc3:

_id	userId	fbURLs	twitterURLs
3	U001	http://www.facebook.com	http://www.twitter.com

合并后的结果：
{
    "_id" : ObjectId("5901a4c63541b7d5d3293766"),
    "firstName" : "shubham",
    "lastName" : "verma",
    "address" : {
        "address" : "Gurgaon"
    },
    "social" : {
        "fbURLs" : "http://www.facebook.com",
        "twitterURLs" : "http://www.twitter.com"
    }
}

Mongo 脚本

db.doc1.aggregate([     {$match:   { _id: ObjectId("5901a4c63541b7d5d3293766") } },     {         $lookup:         {               from: "doc2",               localField: "_id",               foreignField: "userId",               as: "address"         }     },     {           $unwind: "$address"     },     {           $project: {               "address._id": 0,               "address.userId": 0,               "address.mob": 0         }     },     {           $lookup:         {               from: "doc3",               localField: "_id",               foreignField: "userId",               as: "social"         }     },     {           $unwind: "$social"     },     {       $project:   {                   "social._id": 0,                   "social.userId": 0        }  } ]).pretty();

      由于 Mongodb 数据结构原因，写法也多样化，展示也各不相同。

SPL脚本：

	A	B
1	=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2	=mongo_shell(A1,"doc1.find()").fetch()
3	=mongo_shell(A1,"doc2.find()").fetch()
4	=mongo_shell(A1,"doc3.find()").fetch()
5	=A2.join(_id,A3:userId,address,mob)
6	=A5.join(_id,A4:userId,fbURLs,twitterURLs)
7	>A1.close()

      Mongo、SPL 脚本都实现了预期的结果。此 SPL 脚本与上面例子类似，只是多了一个关联表，每次 join 就新增加字段，最后叠加构成一张大表。

      SPL 脚本的简洁性、统一性非常明显。

6.关联表中的数组查找

从关联表记录数据组中查找符合条件的记录, 用给定的字段组合成新表。

测试数据：

users:

_id	Name	workouts
1000	xxx	[2,4,6]
1002	yyy	[1,3,5]

workouts: 

_id	Date	Book
1	1/1/2001	Othello
2	2/2/2001	A Midsummer   Night's Dream
3	3/3/2001	The Old   Man and the Sea
4	4/4/2001	GULLIVER’S   TRAVELS
5	5/5/2001	Pickwick   Papers
6	6/6/2001	The Red   and the Black

期望结果： 

Name	_id	Date	Book
xxx	2	2/2/2001	A   Midsummer Night's Dream
xxx	4	4/4/2001	GULLIVER’S   TRAVELS
xxx	6	6/6/2001	The Red   and the Black
yyy	1	1/1/2001	Othello
yyy	3	3/3/2001	The Old   Man and the Sea
yyy	5	5/5/2001	Pickwick   Papers

Mongo 脚本

db.users.aggregate([   { "$lookup": {     "from" :   "workouts",     "localField" :   "workouts",     "foreignField" :   "_id",     "as" :   "workoutDocumentsArray"   }},   {$project: {   _id:0,workouts:0} } ,   {"$unwind":   "$workoutDocumentsArray"},   {"$replaceRoot": {   "newRoot":  { $mergeObjects:   [ "$$ROOT", "$workoutDocumentsArray"] } } },   {$project: {   workoutDocumentsArray: 0} }   ]).pretty()

把关联表 users,workouts 查询结果放到数组中，再将数组拆解，提升子记录的位置，去掉不需要的字段。  

SPL脚本 (users.dfx)：

	A	B
1	=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/raqdb")
2	=mongo_shell(A1,"users.find()").fetch()
3	=mongo_shell(A1,"workouts.find()").fetch()
4	=A2.conj(A3.select(A2.workouts^~.array(_id)!=[]).derive(A2.name))
5	>A1.close()

脚本说明：
      A1：连接 mongodb 数据库。
      A2：获取users表中的数据。
      A3：获取workouts表中的数据。
      A4：查询序表 A3 的 _id 值存在于序表A2中 workouts 数组的记录, 并追加 name 字段。返回合并的序表。
      A5：关闭数据库连接。
      由于需要获取序列的交集不为空为条件，故将 _id 转换成序列。
      Mongo、SPL 脚本都实现了预期的结果。从脚本实现过程来看，SPL 集成度高而又不失灵活性，让程序简化了不少。

7.Java 应用程序调用 DFX 脚本

      在通过 SPL 脚本对 MongoDB 数据进行了关联计算后，其结果可以被 java 应用程序很容易地使用。集算器提供了 JDBC 驱动程序，用 JDBC 存储过程方式访问，与调用存储过程相同。（JDBC 具体配置参考《集算器教程》中的“ JDBC 基本使用”章节 ）
   Java 调用主要过程如下：
   public void testUsers(){
       Connection con = null;
       com.esproc.jdbc.InternalCStatement st;
       try{
         // 建立连接
         Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
         con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
         // 调用存储过程，其中 users 是 dfx 的文件名
         st =(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("call users>  ()");
         // 执行存储过程
         st.execute();
         // 获取结果集
         ResultSet rs = st.getResultSet();
          。。。。。。。
   catch(Exception e){
         System.out.println(e);
   }
       可以看到，使用时按标准的 JDBC 方法操作，集算器很方便嵌入到 Java 应用程序中。同时，集算器也支持 ODBC 驱动，因此集成到其它支持 ODBC 的语言也非常容易。  

       Mongo 存储的数据结构相对关系数据库更复杂、更灵活，其提供的查询语言也非常强、适应面广，同时需要了解函数也不少，函数之间的结合更是变化无穷，因此要熟练掌握并应用也并非易事。集算器的离散性、易用性恰好能弥补 Mongo 这方面的不足，在降低 mongo 学习成本及使用复杂度、难度的同时，让 mongo 的功能得到更充分的展现。

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