鄧開表同學實戰MongoDB系列文章，非常不錯，贊！大力推薦！
本文是第8篇，主要講述MongoDB集合的增量更新的實戰經驗，非常值得一看。
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在關係型數據庫中，經常會遇到這樣的場景：用某張表或是多張表的關聯產生的結果集，然後持續地更新另外一張表的數據，有時為了方便，只更新變化的數據，即增量更新。那麼在MongoDB中如何實現這種場景呢？
1、現有student集合，數據如下（s_id--學號，c_id--課程號，name--姓名，sex---性別，score--成績）：
圖1
場景一：將student集合數據複製到另外一個集合target裡面，在關係型數據庫中，複製一張表的數據可以採用insert into table_a select .....或create table table_aas select .....方式，而在MongoDB中，可以使用如下語句實現：
db.student.find().forEach( function(m) {
db.target.insert(m);
});
場景二：現在student集合和target集合有一樣的數據，後續如果student集合的數據有變化，target集合需要根據student集合的數據進行更新，而且每次只需要更新變化的數據，即增量更新。使用以下的語句來是實現集合的增量更新：
1）先向student集合新增一個文檔和修改s_id學號為001的文檔：
db.student.insert({"_id":15,"s_id":"006","c_id":7,"name":"ken","sex":"male","score":67})
db.student.update({"s_id":"001"},{"$set":{"sex":"female"}},false,true)
2) 更新集合target的數據：
db.student.find().forEach(function(m){
db.target.findAndModify({
query: { _id : m._id },
update: {Sset : {“s_id”:m.s_id, ”c_id”:m.c_id,”name”:m.name,”sex”:m.sex,”score”:m.score}},
upsert: true
});
});
說明：
query：對應是查詢文檔，用於檢索文檔的條件；
update: 對應修改器的文檔，用於更新所找到的文檔；
upsert: 指當沒有文檔匹配時，是否插入；
場景三：多集合關聯增量更新另一個集合。
集合student：s_id--學號，c_id--課程號，name--姓名，sex--性別，score--成績
集合course：_id--課程號，c_name--課程名稱
student和course集合數據分別如下圖：
圖5
圖6
1) 現需要查詢出成績合格（大於等於60分），的學生號、學生姓名和課程名稱。代碼如下：
db.student.aggregate([{
$lookup:
{
from :"course",
localField:"c_id",
foreignField: "_id",
as:"course_documents"
}
},
{
$replaceRoot:{newRoot: {$mergeObjects: [{ $arrayElemAt:["$course_documents",0]},"$$ROOT"] }}
},
{$project:{course_documents:0}},
{$match : {"score":{"$gte":60}}}
]).forEach(function(m) {
db.pass.insert({"_id":m._id,"s_id":m.s_id,"name":m.name,"c_name":m.c_name});
});
圖7
說明：
$lookup相當於關係型數據庫SQL的join。
其中from參數指定要關聯集合B；
localField參數指定集合A的等值對比的鍵。
foreignField參數指定集合B要與集合A做等值對比的鍵。
as參數指定符合關聯的集合B記錄，以指定名稱作為鍵，集合B記錄為值的數組形式返回。
$replcaceRoot作用是指定文檔提升到頂層，由於$lookup關聯後，集合B的記錄是作為as參數指定名稱的鍵的值，和集合A的字段不在同個層級，可以使用$replaceRoot實現文檔提升到頂層。
$project作用是指定的鍵是否排除，0表示排除，1表示保留。
$match相當於關係型數據庫SQL的where子句。
2) 當student和course集合數據增加時，增量更新pass集合。
分別向student、course添加兩個文檔：
db.student.insert({"_id":16,"s_id":"007","c_id":11,"name":"tony","sex":"male","score":57})
db.student.insert({"_id":17,"s_id":"007","c_id":12,"name":"tony","sex":"male","score":67})
db.course.insert({"_id":11,"c_name":"Spark"})
db.course.insert({"_id":12,"c_name":"Hbase"})
增量更新pass：
db.student.aggregate([{
$lookup:
{
from :"course",
localField:"c_id",
foreignField:"_id",
as:"course_documents"
}
},
{
$replaceRoot:{newRoot: {$mergeObjects: [{ $arrayElemAt:["$course_documents",0]},"$$ROOT"] }}
},
{$project:{course_documents:0}},
{$match : {"score":{"$gte":60}}}
]).forEach(function(m) {
db.pass.findAndModify({
query:{_id:m._id},
update:{$set :{"s_id":m.s_id,"name":m.name,"c_name":m.c_name}},
upsert:true
});
});
圖8
小結：
使用慣關係型數據庫後，對於轉用No-SQL數據庫的人，許多場景在關係型數據庫中實現方式，在No-SQL數據庫不一定可用。本文講述了增量更新場景在MongoDB中的實現，希望對大家有幫助。
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