邓开表同学实战MongoDB系列文章，非常不错，赞！大力推荐！
本文是第8篇，主要讲述MongoDB集合的增量更新的实战经验，非常值得一看。
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在关系型数据库中，经常会遇到这样的场景：用某张表或是多张表的关联产生的结果集，然后持续地更新另外一张表的数据，有时为了方便，只更新变化的数据，即增量更新。那么在MongoDB中如何实现这种场景呢？
1、现有student集合，数据如下（s_id--学号，c_id--课程号，name--姓名，sex---性别，score--成绩）：
图1
场景一：将student集合数据复制到另外一个集合target里面，在关系型数据库中，复制一张表的数据可以采用insert into table_a select .....或create table table_aas select .....方式，而在MongoDB中，可以使用如下语句实现：
db.student.find().forEach( function(m) {
db.target.insert(m);
});
图2
场景二：现在student集合和target集合有一样的数据，后续如果student集合的数据有变化，target集合需要根据student集合的数据进行更新，而且每次只需要更新变化的数据，即增量更新。使用以下的语句来是实现集合的增量更新：
1）先向student集合新增一个文档和修改s_id学号为001的文档：
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)
图3
2) 更新集合target的数据：
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
});
});
图4
说明：
query：对应是查询文档，用于检索文档的条件；
update: 对应修改器的文档，用于更新所找到的文档；
upsert: 指当没有文档匹配时，是否插入；
场景三：多集合关联增量更新另一个集合。
集合student：s_id--学号，c_id--课程号，name--姓名，sex--性别，score--成绩
集合course：_id--课程号，c_name--课程名称
student和course集合数据分别如下图：
图5
图6
1) 现需要查询出成绩合格（大于等于60分），的学生号、学生姓名和课程名称。代码如下：
db.student.aggregate([{
$lookup:
{
from :"course",
localField:"c_id",
foreignField: "_id",
as:"course_documents"
}
},
{
$replaceRoot:{newRoot: {$mergeObjects: [{ $arrayElemAt:["$course_documents",0]},"$$ROOT"] }}
},
{$project:{course_documents:0}},
{$match : {"score":{"$gte":60}}}
]).forEach(function(m) {
db.pass.insert({"_id":m._id,"s_id":m.s_id,"name":m.name,"c_name":m.c_name});
});
图7
说明：
$lookup相当于关系型数据库SQL的join。
其中from参数指定要关联集合B；
localField参数指定集合A的等值对比的键。
foreignField参数指定集合B要与集合A做等值对比的键。
as参数指定符合关联的集合B记录，以指定名称作为键，集合B记录为值的数组形式返回。
$replcaceRoot作用是指定文档提升到顶层，由于$lookup关联后，集合B的记录是作为as参数指定名称的键的值，和集合A的字段不在同个层级，可以使用$replaceRoot实现文档提升到顶层。
$project作用是指定的键是否排除，0表示排除，1表示保留。
$match相当于关系型数据库SQL的where子句。
2) 当student和course集合数据增加时，增量更新pass集合。
分别向student、course添加两个文档：
db.student.insert({"_id":16,"s_id":"007","c_id":11,"name":"tony","sex":"male","score":57})
db.student.insert({"_id":17,"s_id":"007","c_id":12,"name":"tony","sex":"male","score":67})
db.course.insert({"_id":11,"c_name":"Spark"})
db.course.insert({"_id":12,"c_name":"Hbase"})
增量更新pass：
db.student.aggregate([{
$lookup:
{
from :"course",
localField:"c_id",
foreignField:"_id",
as:"course_documents"
}
},
{
$replaceRoot:{newRoot: {$mergeObjects: [{ $arrayElemAt:["$course_documents",0]},"$$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
});
});
图8
小结：
使用惯关系型数据库后，对于转用No-SQL数据库的人，许多场景在关系型数据库中实现方式，在No-SQL数据库不一定可用。本文讲述了增量更新场景在MongoDB中的实现，希望对大家有帮助。
