Mongodb 递归查询无法按预期使用 $graphLookup

Question

在我的文档中，我有 _id、公司名称和赞助商（通过 _id 标识父文档）。

例如，我有第一条没有赞助商（父母）的记录

_id:607536219910ef23e80e0bbe
companyname:"Main Company"
sponsor:"

然后是公司 1，其中主公司是母公司：

  _id:607e16760a9d2c16e06bc252
    companyname:"Company 1"
    sponsor:"607536219910ef23e80e0bbe"

公司 2，其中公司 1 是母公司：

_id:607e187b0a9d2c16e06bc253
companyname:"Company 2"
sponsor:"607e16760a9d2c16e06bc252"

公司 3，其中公司 2 是母公司：

_id:607e1f470a9d2c16e06bc254
companyname:"Company 3"
sponsor:"607e187b0a9d2c16e06bc253"

我正在做一场$match来为主要公司带来孩子们的记录

{
  sponsor: '607536219910ef23e80e0bbe'
}

然后我 $addFields userid，这是一个转换为字符串的 _Id。这是稍后与赞助商匹配的：

{"userid": { "$toString": "$_id" }}

现在，当我 graphLookup 时，我得到了主公司的子公司（公司 2），但我没有得到公司 3 作为公司 2 的子公司。我只得到了公司 1 和公司 2：

这是我的 graphLookup

{
  from: 'pls',
  startWith: "$userid",
  connectFromField: 'userid',
  connectToField: 'sponsor',
  as: 'downline',
  maxDepth: 100,
  restrictSearchWithMatch: {}
}

任何帮助将不胜感激。

更新：

正如 Turivishal 下面所说，查询有效，但这些是我期望的结果：

[{
        "_id": "607536219910ef23e80e0bbe",
        "companyname": "Main Company",
        "downline": [{
            "_id": "607e16760a9d2c16e06bc252",
            "companyname": "Company 1",
            "sponsor": "607536219910ef23e80e0bbe",
            "downline": [{
                "_id": "607e187b0a9d2c16e06bc253",
                "companyname": "Company 2",
                "sponsor": "607e16760a9d2c16e06bc252",
                "downline": [{
                    "_id": "607e1f470a9d2c16e06bc254",
                    "companyname": "Company 3",
                    "sponsor": "607e187b0a9d2c16e06bc253"
                }]
            }]
        }],
        "sponsor": "",
        "userId": "607536219910ef23e80e0bbe"
    }

Turivishal 的解决方案：

根据 Turivishal 解决方案，这是最终的管道，它提供了循环查询的完美下线/层次结构/树视图，并且与 Angular Treeview 控件完美配合。非常感谢图里维沙尔。我相信您应该发布一个答案，以便我可以接受它并且对其他人有用。

他的解决方案与他提出的解决方案非常相似，但要好得多。我最终创建了一个名为 PLID 的新字段，它复制了 _id 字段，并且效果非常好。我让管理员决定他们是否认为应该关闭这个问题，因为图里维沙尔解决方案再次基于该问题，但在我看来更清晰。这是他的作品：

[
  {
    '$match': {
      'sponsor': '0'
    }
  }, {
    '$graphLookup': {
      'from': 'pls', 
      'startWith': '$plid', 
      'connectFromField': 'plid', 
      'connectToField': 'sponsor', 
      'depthField': 'level', 
      'as': 'children'
    }
  }, {
    '$unwind': {
      'path': '$children', 
      'preserveNullAndEmptyArrays': true
    }
  }, {
    '$sort': {
      'children.level': -1
    }
  }, {
    '$group': {
      '_id': '$plid', 
      'sponsor': {
        '$first': '$sponsor'
      }, 
      'companyname': {
        '$first': '$companyname'
      }, 
      'children': {
        '$push': '$children'
      }
    }
  }, {
    '$addFields': {
      'children': {
        '$reduce': {
          'input': '$children', 
          'initialValue': {
            'level': -1, 
            'presentChild': [], 
            'prevChild': []
          }, 
          'in': {
            '$let': {
              'vars': {
                'prev': {
                  '$cond': [
                    {
                      '$eq': [
                        '$$value.level', '$$this.level'
                      ]
                    }, '$$value.prevChild', '$$value.presentChild'
                  ]
                }, 
                'current': {
                  '$cond': [
                    {
                      '$eq': [
                        '$$value.level', '$$this.level'
                      ]
                    }, '$$value.presentChild', []
                  ]
                }
              }, 
              'in': {
                'level': '$$this.level', 
                'prevChild': '$$prev', 
                'presentChild': {
                  '$concatArrays': [
                    '$$current', [
                      {
                        '$mergeObjects': [
                          '$$this', {
                            'children': {
                              '$filter': {
                                'input': '$$prev', 
                                'as': 'e', 
                                'cond': {
                                  '$eq': [
                                    '$$e.sponsor', '$$this.plid'
                                  ]
                                }
                              }
                            }
                          }
                        ]
                      }
                    ]
                  ]
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }, {
    '$addFields': {
      'children': '$children.presentChild'
    }
  }
]

Answer 1

您可以使用$graphLookup和其他有用的数组运算符，

• $match记录仅有的过滤器sponsor是""
• $graphLookup获取深度字段中的子记录和深度编号level
• $unwind解构downline数组并允许不删除空子数组
• $sort按深度级别字段level降序排列
• $group按id字段并重建downline数组
• $addFields现在找到嵌套的级别子级并分配给其级别，
  • $reduce迭代downline数组的循环。
  • 初始化默认字段level默认值为-1，presentChildis[]，prevChildis[]用于条件目的
  • $let初始化字段：
    • prev根据条件如果两者level相等则返回prevChild否则返回presentChild
    • current根据条件，如果两者level相等，则返回，presentChild否则返回 []
  • in从初始化字段 返回level字段和字段prevChild
    • presentChild $filter downlinefrom prevarray 并返回，将当前对象与downline数组 using合并，并与let using 的数组$mergeObjects连接current$concatArrays
• $addFields仅返回presentChild数组，因为我们只需要处理后的数组

db.collection.aggregate([
  { $match: { sponsor: "" } },
  {
    $graphLookup: {
      from: "collection",
      startWith: "$_id",
      connectFromField: "_id",
      connectToField: "sponsor",
      depthField: "level",
      as: "downline"
    }
  },
  {
    $unwind: {
      path: "$downline",
      preserveNullAndEmptyArrays: true
    }
  },
  { $sort: { "downline.level": -1 } },
  {
    $group: {
      _id: "$_id",
      sponsor: { $first: "$sponsor" },
      companyname: { $first: "$companyname" },
      downline: { $push: "$downline" }
    }
  },
  {
    $addFields: {
      downline: {
        $reduce: {
          input: "$downline",
          initialValue: { level: -1, presentChild: [], prevChild: [] },
          in: {
            $let: {
              vars: {
                prev: {
                  $cond: [{ $eq: ["$$value.level", "$$this.level"] }, "$$value.prevChild", "$$value.presentChild"]
                },
                current: {
                  $cond: [{ $eq: ["$$value.level", "$$this.level"] }, "$$value.presentChild", []]
                }
              },
              in: {
                level: "$$this.level",
                prevChild: "$$prev",
                presentChild: {
                  $concatArrays: [
                    "$$current",
                    [
                      {
                        $mergeObjects: [
                          "$$this",
                          {
                            downline: {
                              $filter: {
                                input: "$$prev",
                                as: "e",
                                cond: { $eq: ["$$e.sponsor", "$$this._id"] }
                              }
                            }
                          }
                        ]
                      }
                    ]
                  ]
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  { $addFields: { downline: "$downline.presentChild" } }
])

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