先补充一个数据结构

@Data
public class Answer {
    private String id;
    private String subjectId;
    private String topicId;
    private String topicValue;
    private String regOper;
查询语句也有小改动
 
db.subject.aggregate([
    {$match:{_id:{$eq:ObjectId('5f363791badd872947095089')}}},
    {$addFields:{id:{ $toString: '$_id' }}},
        $lookup:
            from: "topic",
                    localField: "id",
                foreignField: "subjectId",
                as: "topics"
    {$unwind:"$topics"},
    {$addFields:{'topics.id':{ $toString: '$topics._id' }}},
        $lookup:
            from: "answer",
                    localField: "topics.id",
                foreignField: "topicId",
                as: "topics.answer"
java代码
 
 MongoCollection<Document> collection= mongoOps.getCollection("subject");
        List<Document> results= new ArrayList<>();
        collection.aggregate(
                Arrays.asList(
                        Aggregates.match(Filters.eq("_id", new ObjectId(subjectId))),
                        Aggregates.addFields(new Field<>("id",new Document("$toString","$_id"))),
                        Aggregates.lookup("topic","id","subjectId","topics"),
                        Aggregates.unwind("$topics"),
                        Aggregates.addFields(new Field<>("topics.id",new Document("$toString","$topics._id"))),
                        Aggregates.lookup("answer","topics.id","topicId","topics.answer"),
                        Aggregates.group("$_id",Accumulators.first("title","$title"),
                                Accumulators.push("topics","$topics"))
        ).forEach( t -> results.add(t));
使用原生的API时，如果通过自动生成的_id去查询，记得使用数据类型ObjectId，使用mongoTemplate应该是会自动进行转换
 
相较于SQL中的left join，感觉mongo的lookup要多写出来很多代码，特别是多层嵌套时更是感觉不便；但是相对的，mongo的语法更加的结构化，通过pipeline将所有的步骤穿在一起，在编写代码时感觉也更加整洁。同时也提醒大家，在设计数据结构时，关联字段类型一定要一致，特别是ObjectId和String，在java代码层面感受不到区别，但是在实际落表后确是完完全全不同，由此在处理时也会带来一系列的不便
 最后附上代码地址https://gitee.com/xiiiao/mongo-learning
                    第三篇笔记本想着记录一些简单的增删改查，由于中间很久没有写就一时懒得整理了，先把最近刚遇到的问题记录一下通过Aggregation和lookup进行多级关联查询在SQL中可以通过left join操作进行多表的关联查询，在mongo中，类似的操作为Aggregation中的lookup，可以看一下如下数据结构@Datapublic class Subject {    private ObjectId id;    private String name;    private String
				
这两天做mongodb的多表且多字段关联查询，这里做下使用记录，后续可套用该模式使用。
如果不考虑性能影响的话，可以无限使用 lookup 做多表关联。
多表关联查询的效率比单表加循环查询效率非常高。
let mongoUrl=`mongodb://root:pwd@127.0.0.1:27017/dbName`;//数据库连接
let mongo=require("lycq").mongo;
async function main(){
    console.log("启动")
    let db.
       from: <collection to join>,
       localField: <field from the input documents>,
       foreignField: <field from the documents of the "from" collection>,
       as: <output array field>
Mongodb 3.2版本新增，主要用来实现多表关联查询， 相当关系型数据库中多表关联查询。
每个输入待处理的文档，经过$lookup 阶段的处理，输出的新文档中会包含一个新生成的数组（可根据需要命名新key ）。数组列存放的数据是来自被Join集合的适配文档，如果没有，集合为空（即 为[ ])
二、$lookup的语法
$lookup的语法
db.collection.aggregate([
				
mongostat是mongdb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。它的输出有以下几列：类似于MySQL的slowlog,MongoDB可以监控所有慢的以及不慢的查询。Profiler默认是关闭的，你可以选择全部开启，或者有慢查询的时候开启。查看Profile日志3个字段的意义不多说，此处有官方文档。注意，造成满查询可能是索引的问题，也可能是数据不在内存造成因此磁盘读入造成。Mongodb自带了Web控制台，默认和数据服务一同开
参数说明：sql(Operators)
     where ($match) 、group by ($group) 、having($match)、select($project)、order by($sort)、limit($limit)
     sum($sum)、count($sum)、join($lookup)
MongoVUE操作:
Aggregation agg = Aggregation.newAggregation(
    Aggregation.lookup("表2", "表1字段", "表2字段", "alias"),
    Aggregation.sort(Sort.Direction.DESC, "alias.表2字段")
List<结果类型> results = mongoTemplate.aggregate(agg, "表1", 结果类型.class).getMappedResults();
在上面的代码中，我们首先使用lookup操作符将两个表连接起来。然后使用sort操作符按照表2字段倒序排序结果。通过将alias参数指定为结果集的别名，我们可以在管道中对连表查询结果进行引用。
如果你在尝试使用此查询时遇到出现倒序异常（排序结果不正确），可以考虑使用索引来提高查询性能。此外，也可以尝试手动编写聚合管道的JSON字符串来实现联表查询操作，这样可以更加直观地了解查询的实际运作方式。