Hướng dẫn nested group mongodb - nhóm lồng nhau mongodb

Context:

I have a MongoDB full of Documents like this, which I want to dumb into one grouped json:

[
  {
    "_id": "615dc97907f597330c510279",
    "code": "SDFSDFSDF",
    "location": "ABC1",
    "week_number": 40,
    "year": 2021,
    "region": "NA"
  },

  ....

  {
    "_id": "615dc97907f597330c51027a",
    "code": "SDFSGSGR",
    "location": "ABC1",
    "week_number": 40,
    "year": 2021,
    "region": "EU"
  },

  ....

  {
    "_id": "615dc97607f597330c50ff50",
    "code": "GGSFHSFS",
    "location": "DEF2",
    "week_number": 40,
    "year": 2021,
    "region": "EU",
    "audit_result": {
      "issues_found": true,
      "comment": "comment."
    }
  }
]

I am trying to write an aggregation which should return and object like this:

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

Problem:

I am not 100% sure how.

I started grouping them by region but I am not sure how to proceed after the first group. I tried grouping them by location first and group my way up to region but that also does not seem to work as I expected it.

The docs don't talk about a case like this and examples I find only group by one or two things, not four.

any insights highly appreciated :)

Tài liệu về nhà → Hướng dẫn sử dụng MongoDB → MongoDB Manual → MongoDB Manual

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

1. Embedded Documents là gì?

Embedded documents (Tài liệu nhúng) là documents có lược đồ riêng và là 1 phần của documents khác. Hiểu đơn giản thì embedded documents là 1 field nằm trong 1 collection thay vì lưu dữ liệu kiểu References ta phải thiết kế 2 collection để thể hiện mối quan hệ One-to-Many.

Embedded documents có mọi đặc điểm như 1 model, ta có thể sử dụng validators, middleware,... để xử lý lỗi khi làm việc với kiểu dữ liệu này.

Trong Mongoose, Embedded documents được khai báo dưới dạng array trong collection chứa nó và như nói phía trên, nó sẽ có 1 lược đồ riêng nhưng nằm trong cùng 1 file với collection chính.

Ví dụ: Ta cần quản lý các Students và mỗi students sẽ có nhiều Projects khác nhau. Khi này ta sẽ có 1 file chứa lược đồ như sau: Ta cần quản lý các Students và mỗi students sẽ có nhiều Projects khác nhau. Khi này ta sẽ có 1 file chứa lược đồ như sau: Ta cần quản lý các Students và mỗi students sẽ có nhiều Projects khác nhau. Khi này ta sẽ có 1 file chứa lược đồ như sau:

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

Ta có thể thấy cặp key-value projects: [Projects] trong lược đồ Student, value là 1 array đặc biệt có các phương thức cụ thể để làm việc với Embedded Documents và array này là một thể hiện của DocumentArray. Ở các cặp key-value khác thì value là 1 kiểu dữ liệu được định nghĩa sẵn. Ta cần định nghĩa cho DocumentArray này bằng 1 lược đồ riêng.projects: [Projects] trong lược đồ Student, value là 1 array đặc biệt có các phương thức cụ thể để làm việc với Embedded Documents và array này là một thể hiện của DocumentArray. Ở các cặp key-value khác thì value là 1 kiểu dữ liệu được định nghĩa sẵn. Ta cần định nghĩa cho DocumentArray này bằng 1 lược đồ riêng.projects: [Projects] trong lược đồ Student, value là 1 array đặc biệt có các phương thức cụ thể để làm việc với Embedded Documents và array này là một thể hiện của DocumentArray. Ở các cặp key-value khác thì value là 1 kiểu dữ liệu được định nghĩa sẵn. Ta cần định nghĩa cho DocumentArray này bằng 1 lược đồ riêng.

Lưu ý: Lược đồ con luôn phải được xác định trước lược đồ chính.: Lược đồ con luôn phải được xác định trước lược đồ chính.: Lược đồ con luôn phải được xác định trước lược đồ chính.

2. So sánh Embedded Documents vs References

Trước khi so sánh giữa 2 kiểu mô hình dữ liệu thì ta xem qua với ví dụ phía trên khi sử dụng kiểu References thì xây dựng lược đồ như thế nào đã nhé.References thì xây dựng lược đồ như thế nào đã nhé.References thì xây dựng lược đồ như thế nào đã nhé.

Ta có 2 file: Project.js và Student.js

//Project.js
var Project = new Schema({
  title: String,
  unit: String,
  student: { type:Schema.ObjectId, ref: "Student" }
});

mongoose.model('Project', Project);

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

References lưu trữ các mối quan hệ giữa dữ liệu bằng cách link từ collection này sang collection khác (tạo tham chiếu đến thằng cha) thông qua ObjectIds. Ở đây, nếu ta có một bản dữ liệu trong từng Student thì ta lưu ObjectID của Student trên từng Project. Thuộc tính ref phải khớp chính xác với tên model trong định nghĩa model của chúng ta.

Cơ bản thì cách sử dụng 2 mô hình dữ liệu này trong Mongoose là như vậy. Mỗi kiểu có ưu, nhược điểm khác nhau:

Bài viết này nói về Embedded Document nên chúng ta sẽ tiếp tục với các thao tác cơ bản của mô hình dữ liệu này.Embedded Document nên chúng ta sẽ tiếp tục với các thao tác cơ bản của mô hình dữ liệu này.Embedded Document nên chúng ta sẽ tiếp tục với các thao tác cơ bản của mô hình dữ liệu này.

3. Thêm 1 Embedded Document vào 1 mảng

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

4. Xóa 1 Embedded Document

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

5. Tìm Embedded Document theo id

DocumentArrays có method đặc biệt là id() để lọc các Embedded Document theo thuộc tính _id của chúngid() để lọc các Embedded Document theo thuộc tính _id của chúngid() để lọc các Embedded Document theo thuộc tính _id của chúng

{
  [
    "EU": {
      2021: {
        40: {
          "ABC1": {
            (All documents for location ABC1 and week 40, year 2021 and region EU)
          }
        },
        39: {
          ....
        }
      },
      2020: {
        ....
      }
    },
    "NA": {
      ....
    }
  ]
}

Bài viết đến đây kết thúc rồi!!! Mình xin cảm ơn các bạn đã đọc bài. Nếu có sai sót hoặc cách diễn đạt của mình sai thì hãy comment phía dưới nhé.

Tài liệu tham khảo:

1. https://mongoosejs.com/docs/2.7.x/docs/embedded-documents.html
2. https://docs.mongodb.com/manual/core/data-modeling-introduction/