Definição
$lookupAlterado na versão 8.0.
Executa uma união externa esquerda em uma collection no mesmo banco de dados para filtrar documentos da collection externa para processamento. O estágio adiciona um novo campo de array a cada documento de entrada.
$lookup$lookupO novo campo da matriz contém os documentos correspondentes da collection estrangeira. O estágio passa esses documentos remodelados para o próximo estágio.A partir do MongoDB,5.1 você pode usar com collections
$lookupfragmentadas.Para combinar elementos de duas coleções diferentes, use o estágio de pipeline
$unionWith.Importante
O uso excessivo de
$lookuppode diminuir o desempenho da query. Para reduzir a dependência de$lookup, considere um modelo de dados incorporado para armazenar dados relacionados em uma única coleção.Para obter detalhes sobre o desempenho
$lookup, consulte Considerações sobre desempenho.
Compatibilidade
Você pode utilizar o $lookup para implantações hospedadas nos seguintes ambientes:
- MongoDB Atlas: o serviço totalmente gerenciado para implantações do MongoDB na nuvem
MongoDB Enterprise: a versão autogerenciada e baseada em assinatura do MongoDB
MongoDB Community: uma versão com código disponível, de uso gratuito e autogerenciada do MongoDB
Sintaxe
A sintaxe de estágio $lookup :
{ $lookup: { from: <collection to join>, localField: <field from the input documents>, foreignField: <field from the documents of the "from" collection>, let: { <var_1>: <expression>, …, <var_n>: <expression> }, pipeline: [ <pipeline to run> ], as: <output array field> } }
O aceita um documento com estes $lookup campos:
Campo | necessidade | Descrição |
|---|---|---|
Obrigatório | Especifica a coleção estrangeira no mesmo banco de dados para ingressar na coleção local. É possível, em alguns casos extremos, substituir A partir do MongoDB 5.1, a coleção | |
Opcional se | Especifica o campo da entrada de documentos para o | |
Opcional se | Especifica o Se um documento externo não contiver um | |
Opcional | Especifica as variáveis a serem usadas nos estágios do pipeline. Use as expressões variáveis para acessar os campos dos documentos da collection local que são inseridos Para fazer referência a variáveis em estágios do pipeline, use a As variáveis let podem ser acessadas pelos estágios no pipeline,incluindo os estágios adicionais
| |
Opcional se | Especifica o O O Para fazer referência a variáveis em estágios do pipeline, use a As variáveis let podem ser acessadas pelos estágios no pipeline,incluindo os estágios adicionais
| |
Obrigatório | Especifica o nome do novo campo de array a ser adicionado aos documentos de entrada. O novo campo de array contém os documentos correspondentes da coleção |
Correspondência de igualdade com uma única condição de junção
Para realizar uma correspondência de igualdade entre um campo dos documentos de entrada com um campo dos documentos da collection estrangeira, o estágio possui esta $lookup sintaxe:
{ $lookup: { from: <collection to join>, localField: <field from the input documents>, foreignField: <field from the documents of the "from" collection>, pipeline: [ <pipeline to run> ], as: <output array field> } }
Observação
Neste exemplo, pipeline é opcional e executado após o estágio de igualdade local e externa.
A operação corresponde a esta declaração pseudo-SQL:
SELECT *, ( SELECT ARRAY_AGG(*) FROM <collection to join> WHERE <foreignField> = <collection.localField> ) AS <output array field> FROM collection;
Observação
As declarações SQL nesta página estão incluídas para comparação com a sintaxe do pipeline de agregação do MongoDB. As declarações SQL não são executáveis.
Para exemplos do MongoDB, consulte estas páginas:
Condições de junção e subqueries em uma coleção estrangeira
MongoDB suporta:
Executando um pipeline em uma coleção estrangeira.
Várias condições de junções.
Subconsultas correlacionadas e não correlacionadas.
No MongoDB, uma subquery não correlacionada significa que todo documento de entrada retornará o mesmo resultado. Uma subquery correlacionada é um pipeline em um estágio que usa os campos da collection local $lookup ou input para retornar resultados correlacionados a cada documento recebido.
Observação
A partir do MongoDB,5.0 para uma subconsulta não correlacionada em um $lookup estágio de pipeline contendo um $sample estágio, o operador $sampleRate $rand ou o operador, a subconsulta é sempre executada novamente se for repetida. Anteriormente, dependendo do tamanho da saída da subconsulta, a saída da subconsulta era armazenada em cache ou a subconsulta era executada novamente.
As subconsultas correlacionadas do MongoDB são comparáveis às subconsultas correlacionadas do SQL, onde a consulta interna faz referência a valores de consulta externa. Uma subconsulta SQL não correlacionada não faz referência a valores de consulta externa.
O MongoDB 5.0 também suporta subqueries correlacionadas concisas.
Para realizar subqueries correlacionadas e não correlacionadas com duas collections e realizar outras condições de junção além de uma única correspondência de igualdade, use esta $lookup sintaxe:
{ $lookup: { from: <foreign collection>, let: { <var_1>: <expression>, …, <var_n>: <expression> }, pipeline: [ <pipeline to run on foreign collection> ], as: <output array field> } }
A operação corresponde a esta declaração pseudo-SQL:
SELECT *, <output array field> FROM collection WHERE <output array field> IN ( SELECT <documents as determined from the pipeline> FROM <collection to join> WHERE <pipeline> );
Veja os seguintes exemplos:
Subconsultas correlacionadas usando sintaxe concisa
Novidade na versão 5.0.
A partir do MongoDB 5.0, você pode usar uma sintaxe concisa para uma subquery correlacionada. As subqueries correlacionadas fazem referência a campos de documentos de uma coleção estrangeira e da coleção "local" na qual o método aggregate() foi executado.
A nova sintaxe concisa a seguir remove o requisito de uma correspondência de igualdade nos campos estrangeiros e local dentro de um operador $expr:
{ $lookup: { from: <foreign collection>, localField: <field from local collection's documents>, foreignField: <field from foreign collection's documents>, let: { <var_1>: <expression>, …, <var_n>: <expression> }, pipeline: [ <pipeline to run> ], as: <output array field> } }
A operação corresponde a esta declaração pseudo-SQL:
SELECT *, <output array field> FROM localCollection WHERE <output array field> IN ( SELECT <documents as determined from the pipeline> FROM <foreignCollection> WHERE <foreignCollection.foreignField> = <localCollection.localField> AND <pipeline match condition> );
Veja este exemplo:
Comportamento
Coleções criptografadas
A partir do MongoDB,8.1 você pode fazer referência a várias coleções criptografadas em um estágio. No $lookup entanto, $lookup não suporta:
Usando um campo criptografado como campo de junção no
localFieldouforeignField.Observação
Para drivers que usam a criptografia em nível de campo do lado do cliente, você pode usar um campo criptografado como um campo de junção somente se estiver executando uma operação de autoassociação.
Usando qualquer campo em uma array criptografada. Uma array é considerada criptografada se contiver elementos criptografados.
- Por exemplo, você não pode usar nenhum campo dentro da array resultante da
$lookupoperação, a menos que esteja usando a criptografia em nível de$unwindcampo doaslado do cliente e o campo.
Visualizações e agrupamento
Se estiver realizando uma agregação que envolva várias exibições,$lookup como ou, as exibições deverão ter o $graphLookup mesmo agrupamento.
Restrições
Você não pode incluir o $out ou o $merge estágio no estágio. Ou $lookup seja, ao especificar um pipeline para a collection externa, você não pode incluir nenhum dos estágios no pipeline campo .
{ $lookup: { from: <collection to join>, let: { <var_1>: <expression>, …, <var_n>: <expression> }, pipeline: [ <pipeline to execute on the foreign collection> ], // Cannot include $out or $merge as: <output array field> } }
Suporte de pesquisa do MongoDB
A partir do MongoDB,6.0 é possível especificar o estágio $searchMeta ou $search do MongoDB Search no $lookup pipeline de para pesquisar collections no Atlas cluster. O $search ou o deve ser o primeiro estágio dentro $searchMeta do $lookup pipeline.
Por exemplo, ao unir condições e subqueries em uma collection externa ou executar subqueries correlacionadas usando sintaxe concisa, você pode especificar $search ou $searchMeta dentro do pipeline, conforme mostrado abaixo:
Para ver um exemplo de $lookup com, veja o tutorial do MongoDB $search Search Executar uma query do MongoDB Search $search usando $lookup.
Coleções fragmentadas
A partir do MongoDB,5.1 você pode especificar collections fragmentadas no from parâmetro de $lookup estágios.
A partir do MongoDB 8.0, você pode usar o estágio $lookup em uma transação enquanto visa uma coleção fragmentada.
Mecanismo de execução de consulta baseado em slot
A partir da 6.0 versão, o MongoDB pode usar o mecanismo de query de execução baseado em slots para executar $lookup os estágios se todos os estágios anteriores no pipeline também puderem ser executados pelo mecanismo de execução baseado em slots e nenhuma das seguintes condições for verdadeira:
A operação
$lookupexecuta um pipeline em uma coleção estrangeira. Para ver um exemplo desse tipo de operação, consulte Condições de união e subqueries em uma coleção estrangeira.Os
localFieldouforeignFieldde$lookupespecificam componentes numéricos. Por exemplo:{ localField: "restaurant.0.review" }.O campo
fromde qualquer$lookupno pipeline especifica uma visualização ou coleção fragmentada.
Para mais informações, consulte Otimização do$lookup.
Considerações de desempenho
$lookup o desempenho depende do tipo de operação executada. Consulte a tabela a seguir para considerações de desempenho para diferentes operações do $lookup.
$lookup (operação) | Considerações de desempenho |
|---|---|
| |
| |
|
Para obter estratégias gerais de desempenho, consulte Estratégias de indexação e Otimização de consulta.
Exemplos
Os exemplos nesta página usam dados do conjunto de dados de amostra sample_mflix. Para obter detalhes sobre como carregar esse conjunto de dados em sua implantação autogerenciada do MongoDB , consulte Carregar o conjunto de dados de amostra. Se você fez modificações nos bancos de dados de amostra, talvez seja necessário descartar e recriar os bancos de dados para executar os exemplos nesta página.
Realizar uma única junção de igualdade com $lookup
A operação de agregação a seguir primeiro filtra a coleção movies para filmes com runtime maior que 1000 e, em seguida, une-se à coleção comments nos campos _id e movie_id:
db.movies.aggregate( [ { $match: { runtime: { $gt: 1000 } } }, { $lookup: { from: "comments", localField: "_id", foreignField: "movie_id", as: "movie_comments" } }, { $project: { _id: 0, title: 1, year: 1, "movie_comments.name": 1, "movie_comments.text": 1, "movie_comments.date": 1 } } ] )
[ { title: 'Centennial', year: 1978, movie_comments: [ { name: 'Ellaria Sand', text: 'Excepturi nam nam eum possimus aspernatur autem. Quis nulla optio praesentium ut distinctio explicabo.', date: ISODate('1995-08-18T03:01:50.000Z') } ] }, { title: 'Baseball', year: 1994, movie_comments: [] } ]
A operação corresponde a esta declaração pseudo-SQL:
SELECT *, movie_comments FROM movies WHERE movie_comments IN ( SELECT * FROM comments WHERE movie_id = movies._id );
Para obter mais informações, consulte Considerações sobre o desempenho da correspondência de igualdade.
Use $lookup com um Array
Se localField for uma array, você poderá fazer a correspondência dos elementos de array com um escalar foreignField sem um estágio $unwind.
A seguinte operação de agregação une a coleção movies à coleção users, fazendo a correspondência do campo de array cast de movies com o campo escalar name de users:
db.movies.aggregate( [ { $match: { title: { $in: [ "Roger & Me", "The Sum of Us", "Centennial" ] } } }, { $lookup: { from: "users", localField: "cast", foreignField: "name", as: "cast_users" } }, { $project: { _id: 0, title: 1, year: 1, cast: 1, "cast_users.name": 1, "cast_users.email": 1 } }, { $sort: { year: 1 } } ] )
[ { cast: [ 'Raymond Burr', 'Barbara Carrera', 'Richard Chamberlain', 'Robert Conrad' ], title: 'Centennial', year: 1978, cast_users: [] }, { cast: [ 'Michael Moore', 'Roger B. Smith', 'Rhonda Britton', 'Fred Ross' ], title: 'Roger & Me', year: 1989, cast_users: [ { name: 'Michael Moore', email: 'michael_moore@fakegmail.com' } ] }, { cast: [ 'Jack Thompson', 'Russell Crowe', 'John Polson', 'Deborah Kennedy' ], title: 'The Sum of Us', year: 1994, cast_users: [ { name: 'Deborah Kennedy', email: 'deborah_kennedy@fakegmail.com' } ] } ]
Use $lookup com $mergeObjects
O operador $mergeObjects combina vários documentos em um único documento.
A operação a seguir usa para unir $lookup a movies collection à comments collection e, em seguida, usa $mergeObjects em para mesclar o primeiro documento de comentário com o documento de filme $replaceRoot :
db.movies.aggregate( [ { $match: { runtime: { $gt: 1000 } } }, { $lookup: { from: "comments", localField: "_id", foreignField: "movie_id", as: "movie_comments" } }, { $replaceRoot: { newRoot: { $mergeObjects: [ { $arrayElemAt: [ "$movie_comments", 0 ] }, "$$ROOT" ] } } }, { $project: { _id: 0, title: 1, year: 1, genres: 1, name: 1, email: 1, text: 1, date: 1 } } ] )
[ { name: 'Ellaria Sand', email: 'indira_varma@gameofthron.es', text: 'Excepturi nam nam eum possimus aspernatur autem. Quis nulla optio praesentium ut distinctio explicabo.', date: ISODate('1995-08-18T03:01:50.000Z'), genres: [ 'Action', 'Adventure', 'Drama' ], title: 'Centennial', year: 1978 }, { genres: [ 'Documentary', 'History', 'Sport' ], title: 'Baseball', year: 1994 } ]
Use várias condições de junção e uma subquery correlacionada
Os pipelines podem ser executados em uma coleção estrangeira e incluir diversas condições de junção. O operador $expr permite condições de junção mais complexas, incluindo conjunções e correspondências de não igualdade.
Uma condição de junção pode fazer referência a um campo na coleção local na qual o método aggregate() foi executado e fazer referência a um campo na coleção estrangeira. Isso permite uma subquery correlacionada entre as duas coleções.
O MongoDB 5.0 também aceita subqueries correlacionadas concisas.
O seguinte exemplo:
Une as coleções
moviesecommentsusando os campos_idemovie_id.Filtra os comentários para incluir apenas os postados após o ano de lançamento do filme.
db.movies.aggregate( [ { $match: { title: { $in: [ "Class Action", "Kafka", "Corpse Bride" ] } } }, { $lookup: { from: "comments", localField: "_id", foreignField: "movie_id", let: { movie_year: "$year" }, pipeline: [ { $match: { $expr: { $gt: [ { $year: "$date" }, "$$movie_year" ] } } }, { $project: { _id: 0, name: 1, date: 1 } } ], as: "post_release_comments" } }, { $project: { _id: 0, title: 1, year: 1, post_release_comments: 1 } } ] )
[ { year: 1991, title: 'Class Action', post_release_comments: [ { name: 'Khal Drogo', date: ISODate('2016-12-06T07:17:03.000Z') } ] }, { year: 1991, title: 'Kafka', post_release_comments: [ { name: 'Khal Drogo', date: ISODate('1998-05-10T03:10:20.000Z') } ] }, { year: 2005, title: 'Corpse Bride', post_release_comments: [] } ]
A operação corresponde a esta declaração pseudo-SQL:
SELECT *, post_release_comments FROM movies WHERE post_release_comments IN ( SELECT name, date FROM comments WHERE movie_id = movies._id AND YEAR(date) > movies.year );
Os operadores $eq de comparação,,, $lt $lte$gte $gte colocados em um $expr operador podem utilizar um índice na from coleção referenciada em um estágio.$lookup Limitações:
Os índices só podem ser usados para comparações entre campos e constantes, portanto, o operando
letdeve ser resolvido para uma constante.Por exemplo, uma comparação entre
$ae um valor constante pode usar um índice, mas uma comparação entre$ae$bnão pode.Os índices não são usados para comparações onde o operando
letresolve para um valor vazio ou ausente.Índices multichave, parciais ou esparsos não são usados.
Por exemplo, se o índice { movie_id: 1 } existir na coleção comments:
- A correspondência de igualdade no campo
comments.movie_idutiliza o índice.
Execute uma subconsulta não correlacionada $lookup
Um estágio agregação pipeline pode executar um pipeline na collection externa, o que permite subqueries não correlacionadas. Uma subquery não correlacionada não faz referência aos campos do documento $lookup local.
Observação
A partir do MongoDB,5.0 para uma subconsulta não correlacionada em um $lookup estágio de pipeline contendo um $sample estágio, o operador $sampleRate $rand ou o operador, a subconsulta é sempre executada novamente se for repetida. Anteriormente, dependendo do tamanho da saída da subconsulta, a saída da subconsulta era armazenada em cache ou a subconsulta era executada novamente.
A operação a seguir une a coleção users a filmes que têm um tempo de execução maior que 1000 minutos da coleção movies:
db.users.aggregate( [ { $match: { email: { $in: [ "mark_addy@gameofthron.es", "lena_headey@gameofthron.es" ] } } }, { $lookup: { from: "movies", pipeline: [ { $match: { runtime: { $gt: 1000 } } }, { $project: { _id: 0, title: 1, year: 1 } } ], as: "long_movies" } }, { $project: { _id: 0, name: 1, email: 1, long_movies: 1 } } ] )
[ { name: 'Robert Baratheon', email: 'mark_addy@gameofthron.es', long_movies: [ { title: 'Centennial', year: 1978 }, { title: 'Baseball', year: 1994 } ] }, { name: 'Cersei Lannister', email: 'lena_headey@gameofthron.es', long_movies: [ { title: 'Centennial', year: 1978 }, { title: 'Baseball', year: 1994 } ] } ]
A operação corresponde a esta declaração pseudo-SQL:
SELECT *, long_movies FROM users WHERE long_movies IN ( SELECT title, year FROM movies WHERE runtime > 1000 );
Para obter mais informações, consulte Considerações sobre desempenho de subconsultas não correlacionadas.
Execute uma subconsulta concisa correlacionada com $lookup
Novidade na versão 5.0.
A partir do MongoDB,5.0 um estágio de agregação pipeline $lookup suporta uma sintaxe de subquery correlacionada concisa que facilita as uniões entre collections. A nova sintaxe concisa remove a exigência de uma correspondência de igualdade nos campos externo e local dentro de um operador $expr $match em um estágio.
O seguinte exemplo:
Une
moviesascommentscollections e combinando o localField_idcom omovie_idforeignField. A correspondência é executada antes de serpipelineexecutado.Filtra os comentários para incluir apenas os postados após o ano de lançamento do filme, acessado usando
$$movie_yeare$date, respectivamente.
db.movies.aggregate( [ { $match: { title: { $in: [ "I Don't Kiss", "Lucky Luke", "Mississippi Masala" ] } } }, { $lookup: { from: "comments", localField: "_id", foreignField: "movie_id", let: { movie_year: "$year" }, pipeline: [ { $match: { $expr: { $gt: [ { $year: "$date" }, "$$movie_year" ] } } }, { $project: { _id: 0, name: 1, date: 1 } } ], as: "post_release_comments" } }, { $project: { _id: 0, title: 1, year: 1, post_release_comments: 1 } } ] )
[ { title: "I Don't Kiss", year: 1991, post_release_comments: [ { name: 'Brandon Hardy', date: ISODate('2016-09-18T11:11:34.000Z') } ] }, { title: 'Lucky Luke', year: 1991, post_release_comments: [ { name: 'Kelsey Smith', date: ISODate('2010-01-13T17:55:01.000Z') } ] }, { title: 'Mississippi Masala', year: 1991, post_release_comments: [ { name: 'Phillip Collins', date: ISODate('2010-05-13T08:04:22.000Z') } ] } ]
Este exemplo usa a sintaxe detalhada mais antiga das versões do MongoDB anteriores à 5.0 e retorna os mesmos resultados do exemplo conciso anterior:
db.movies.aggregate( [ { $match: { title: { $in: [ "I Don't Kiss", "Lucky Luke", "Mississippi Masala" ] } } }, { $lookup: { from: "comments", let: { movie_id: "$_id", movie_year: "$year" }, pipeline: [ { $match: { $expr: { $and: [ { $eq: [ "$movie_id", "$$movie_id" ] }, { $gt: [ { $year: "$date" }, "$$movie_year" ] } ] } } }, { $project: { _id: 0, name: 1, date: 1 } } ], as: "post_release_comments" } }, { $project: { _id: 0, title: 1, year: 1, post_release_comments: 1 } } ] )
[ { title: "I Don't Kiss", year: 1991, post_release_comments: [ { name: 'Brandon Hardy', date: ISODate('2016-09-18T11:11:34.000Z') } ] }, { title: 'Lucky Luke', year: 1991, post_release_comments: [ { name: 'Kelsey Smith', date: ISODate('2010-01-13T17:55:01.000Z') } ] }, { title: 'Mississippi Masala', year: 1991, post_release_comments: [ { name: 'Phillip Collins', date: ISODate('2010-05-13T08:04:22.000Z') } ] } ]
Os exemplos anteriores correspondem a esta declaração pseudo-SQL:
SELECT *, post_release_comments FROM movies WHERE post_release_comments IN ( SELECT * FROM comments WHERE comments.movie_id = movies._id AND YEAR(comments.date) > movies.year );
Para mais informações, consulte Considerações sobre o desempenho de subconsultas correlacionadas.
Namespaces em Subpipelines
A partir do MongoDB 8.0, os namespaces em subpipelines dentro $lookup e $unionWith são validados para garantir o uso correto dos campos from e coll:
Por
$lookup, omita o campofromse você usar um subpipeline com um estágio que não exija uma coleção especificada. Por exemplo, um estágio$documents.Da mesma forma, para
$unionWith, omita o campocoll.
Comportamento inalterado:
Para um
$lookupque começa com um estágio para uma coleção, por exemplo, um subpipeline$matchou$collStats, você deve incluir o campofrome especificar a coleção.Da mesma forma, para
$unionWith, inclua o campocolle especifique a coleção.
O cenário a seguir mostra um exemplo.
Criar uma coleção cakeFlavors:
db.cakeFlavors.insertMany( [ { _id: 1, flavor: "chocolate" }, { _id: 2, flavor: "strawberry" }, { _id: 3, flavor: "cherry" } ] )
Os exemplos de C# nesta página utilizam o banco de dados sample_mflix a partir dos conjuntos de dados de amostra do Atlas. Para saber como criar um cluster MongoDB Atlas gratuito e carregar os conjuntos de dados de exemplo, consulte Introdução na documentação do driver MongoDB .NET/C#.
A seguinte classe Movie modela os documentos na collection sample_mflix.movies:
[] public class Movie { [] public ObjectId Id { get; set; } [] public string Title { get; set; } = null!; [] public int? Year { get; set; } [] public int? Runtime { get; set; } [] public string? Rated { get; set; } [] public int Metacritic { get; set; } [] public string? Plot { get; set; } [] public string? Type { get; set; } [] public string[]? Cast { get; set; } [] public string[]? Directors { get; set; } [] public string[]? Writers { get; set; } [] public ImdbData? Imdb { get; set; } }
A seguinte classe Comment modela os documentos na collection sample_mflix.comments:
[] public class Comment { [] public ObjectId Id { get; set; } [] public ObjectId MovieId { get; set; } [] public string Text { get; set; } = null!; }
A seguinte classe LookupResult armazena a saída do estágio $lookup:
[] public class LookupResult { [] public ObjectId Id { get; set; } [] public string Title { get; set; } = null!; public List<Comment> Comments { get; set; } = []; }
Para usar o driver MongoDB .NET/C# para adicionar um $lookup estágio a uma agregação pipeline, chame o método unionWith() em um PipelineDefinition objeto.
O exemplo abaixo cria um estágio de pipeline que executa uma junção externa esquerda entre as collections movies e comments. O código une o campo Id de cada documento Movie ao campo MovieId nos documentos Comment. Os comentários de cada filme são armazenados em um campo chamado Comments em cada documento LookupResult .
var commentCollection = _client .GetDatabase("sample_mflix") .GetCollection<Comment>("comments"); var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>() .Lookup<Movie, Movie, Comment, LookupResult>( foreignCollection: commentCollection, localField: m => m.Id, foreignField: c => c.MovieId, @as: r => r.Comments);
{ "_id" : ObjectId("..."), "title" : "A Corner in Wheat", "Comments" : [ { "_id" : ObjectId("..."), "movie_id" : ObjectId("..."), "text" : "..." }, "..." ] }
Os exemplos do Node.js nesta página utilizam o banco de dados do sample_mflix a partir dos conjuntos de dados de amostra do Atlas. Para saber como criar um cluster gratuito do MongoDB Atlas e carregar os conjuntos de dados de exemplo, consulte Introdução na documentação do driver do MongoDB Node.js
Para usar o driver Node.js do MongoDB para adicionar um estágio $lookup a um pipeline de agregação , use o operador $lookup em um objeto de pipeline.
O exemplo a seguir cria um estágio de pipeline que executa uma junção externa esquerda entre as coleções movies e comments. O código conecta o campo _id de cada documento movie ao campo movie_id nos documentos comment. O campo comments armazena os comentários de cada filme em cada documento movie. O exemplo em seguida executa o pipeline de agregação:
const pipeline = [ { $lookup: { from: "comments", localField: "_id", foreignField: "movie_id", as: "comments" } } ]; const cursor = collection.aggregate(pipeline); return cursor;