Mongodb 通过条件查找优化Mongo聚合查询

因此，我有一个集合事件，如下所示：

db.events.aggregate([
    {
    "$facet": {
        "comments": [
            {"$match": {"category": "Comment"}},
            {"$match": {"deleted_reference_field": "Not Deleted"}},
            {
                "$lookup": {
                    "from": "comment",
                    "localField": "reference_field",
                    "foreignField": "_id",
                    "as": "Comments",
                }
            },
            {"$unwind": "$Comments"},
            {"$match": {"Comments.project_id": bson.ObjectId(project_id)}},
        ],
        "deleted_comments": [
            {"$match": {"category": "Comment"}},
            {"$match": {"deleted_reference_field": "Project"}},
            {"$match": {"reference_field": bson.ObjectId(project_id)}},
        ]}
    }

])

事件

{
    "_id" : ObjectId("5c8f4d3bbbf999bd7d1cc11c"),
    "category" : "Comment",
    "reference_field" : ObjectId("5c8f4ba4bbf999bbb056984f"), // Object id of a document in the COMMENT collection
    "deleted_reference_field" : "Not Deleted",
    "summary" : "Some string"
},
{
    "_id" : ObjectId("5c8b7e6dbbf99995bdcb37ac"),
    "category" : "Comment",
    "reference_field" : ObjectId("5c8b3fe9bbf9997e1f18c816"), // object id of a document in the PROJECT collection
    "deleted_reference_field" : "Project",
    "summary" : "Here is a new comment!"
}

如您所见，

事件

集合的两个文档都引用了不同的集合。这由

deleted\u reference\u字段

属性确定

• 如果未删除其值，则

  reference_字段

  包含引用

  注释

  集合的objectId

• 如果值是

  Project

  或任何此类字符串，则

  reference\u字段

  包含它应该引用的集合的对象id。在本例中，它指的是

  项目

  集合

我需要执行

$lookup

以填充相应的

参考\ u字段

。为了做到这一点，我需要某种

if-else

语句，以便指定要查看的集合

我的聚合管道应该做什么的伪代码：

按类别对所有文档进行分组
如果引用字段为“未删除”
然后对类别中提到的集合进行$lookup
else$查找已删除的\u引用\u字段集合（本例中为Project）

当前聚合代码： 我目前的管道根本没有效率。我正在浏览N个文档，每次我都有一个不同的类别和不同的

deleted\u reference\u字段值。看起来是这样的：

db.events.aggregate([
    {
    "$facet": {
        "comments": [
            {"$match": {"category": "Comment"}},
            {"$match": {"deleted_reference_field": "Not Deleted"}},
            {
                "$lookup": {
                    "from": "comment",
                    "localField": "reference_field",
                    "foreignField": "_id",
                    "as": "Comments",
                }
            },
            {"$unwind": "$Comments"},
            {"$match": {"Comments.project_id": bson.ObjectId(project_id)}},
        ],
        "deleted_comments": [
            {"$match": {"category": "Comment"}},
            {"$match": {"deleted_reference_field": "Project"}},
            {"$match": {"reference_field": bson.ObjectId(project_id)}},
        ]}
    }

])

如您所见，有两个“bucket”，一个用于评论，另一个用于删除的内容。因此，每次我创建一个bucket时，我都会检查所有文档，以筛选出类别为“Comment”和
deleted\u reference\u field
的文档，这些文档的类别为“Not deleted”或“Project”。大约有7-8个类别（我只展示了注释），我遵循了相同的流程，因此证明效率非常低

因此，我希望通过根据类别对所有文档进行分组，并根据
已删除的\u引用\u字段中的值对它们进行进一步分组，来降低这种巨大的复杂性

简言之：

如何构建一个聚合管道，该管道可以执行条件查找，因为文档完全是从不同的集合中获取的