MongoDB根据Document中List类型的Field分页查询

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• 一、需求场景
• 二、实现方案
• 三、涨点知识

本文主要讲解关于MongoDB根据Document中List类型的Field分页查询相关内容，让我们来一起学习下吧！

一、需求场景

就是个列表展示的分页查询，只不过数据是存在MongoDB中的，存的格式如下：

{
  \"modifyUser\": \"test\",
  \"createUser\": \"test\",
  \"action\":\"SKIP\"
  \"detail\": [
    \"1234\",
    \"5938\",
    \"6189\",
    \"6549\",
    \"7932\",
    \"7933\",
    // 此处省略若干条
    .......
  ]
},
{
  \"modifyUser\": \"test\",
  \"createUser\": \"test\",
  \"action\":\"INCLUDE\"
  \"detail\": [
    \"7696\",
    \"0986\",
    \"7654\",
    \"0985\",
    \"3457\",
    \"0985\",
    // 此处省略若干条
    .......
  ]
}

前台页面要求如下展示：

这意味着要根据数据库中每一条数据的detail字段进行分页查询。

二、实现方案

话不多说，直接看最终的实现方案：

public List<DO> pageQuery(Request request){
    
    // 根据自己的入参构造查询条件
    Criteria criteria = buildCriteria(request);

    Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(
            match(criteria),
            unwind(\"detail\", true),
            sort(Sort.Direction.ASC, \"detail\"),
            skip((queryRequest.getPageIndex().longValue() - 1) * queryRequest.getPageSize()),
            limit(queryRequest.getPageSize())
    );

    return mongoTemplate.aggregate(aggregation, \"table\", DO.class).getMappedResults();
}

三、涨点知识

aggregate()是MongoDB的聚合函数，Aggregation是与之对应的聚合框架，主要用于对多个document的数据进行各种聚合计算，以返回最终需要的结果。

以上面的数据和实现方案为例，看看每一步都做了些什么？

 Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(
        match(criteria),
        unwind(\"detail\", true),
        sort(Sort.Direction.ASC, \"detail\"),
        skip((queryRequest.getPageIndex().longValue() - 1) * queryRequest.getPageSize()),
        limit(queryRequest.getPageSize())
);

将上述代码转换为MongoDB的SQL：

db.test_table.aggregate(
    [
        { $match : {action:\"SKIP\"} },
        { $unwind: {path: \"$detail\",preserveNullAndEmptyArrays: true} },
        { $sort: {\"detail\"} },
        { $skip: 0 },
        { $limit: 10 },
    ] );

主要看一下前两步做了什么：

$match匹配过滤条件，将符合条件的文档筛选出来，$unwind将筛选后的结果中的detail进行拆分，每一条包含一个数组中的值。再经过排序，限制输出条数等操作，得到我们想要的结果。

MongoDB中常用的聚合操作：

以上就是关于MongoDB根据Document中List类型的Field分页查询相关的全部内容，希望对你有帮助。欢迎持续关注潘子夜个人博客（www.panziye.com），学习愉快哦！