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MongoDB中有什么简单办法做多字段join，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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JOIN 在 SQL 是中很基本的运算，但 MongoDB 却没有直接提供，要用 $lookup 对付，但对多个字段关联时就很麻烦。比如这一段：
db.getCollection(‘c1’).aggregate([
{
$lookup:
{
from: “c2”,
localField: “user1”,
foreignField: “user1”,
as: “R”
}
},
{$unwind :“$R”},
{
$project: {
user1:1,
user2:1,
income:1,
output:‘$R.output’,
mid: {$cond: [ { $eq: [ ‘$user2’, ‘$R.user2’] }, 1, 0 ] }
}
},
{$match : { “$and”: [
{mid : 1},
{income:{ $gte: 0.30}}
]
}}
])
也就是相当于 SELECT S.* FROM C1 S LEFT JOIN C2 R ON S.user1 =R.user1 AND S.user2 =R.user2 WHERE R.income>0.30 这句简单的 SQL。
因为 $lookup 仅支持单字段条件，多字段关联要用 $unwind 将数据拆分，再用 $project: 获取字段，还要用把关联条件拼到过滤条件，整个过程都很繁琐。
如果有集算器协助 MongoDB， 这件事就非常简单, 关键代码只要一句（比 SQL 还简单）：
| A | |
| 1 | =mongo_open("mongodb://127.0.0.1:27017/test") |
| 2 | =mongo_shell(A1,"c1.find()").fetch() |
| 3 | =mongo_shell(A1,"c2.find()").fetch() |
| 4 | =A2.join(user1:user2,A3:user1:user2,output).select(income>0.30) |
| 5 | >A1.close() |
集算器 SPL 不仅对解决 JOIN，对 MongoDB 很多困难的计算都有帮助，可以参考
辅助 MongoDB 计算。
SPL 也能很方便地嵌入到 JAVA 应用
关于MongoDB中有什么简单办法做多字段join问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。