用猫鼬查询嵌套文档

如前所述，您的模式意味着您实际上已经嵌入了数据，即使您正在存储外部引用。因此，不清楚您是在做嵌入和引用还是简单地嵌入本身。

这里需要注意的是匹配"文档"和实际过滤数组内容之间的区别。由于您似乎在谈论"分页"您的数组结果，因此这里的重点是如何做到这一点，但仍然提到了警告。

数组中的多个"过滤"匹配需要聚合框架。您通常可以"投影"数组元素的单个匹配项，但在您希望有多个匹配项时需要这样做:

Ranking.aggregate(
    [ 
        // This match finds "documents" that "contain" the match
        { "$match": { "resumo.quesito": "value" } },
        // Unwind de-normalizes arrays as documents
        { "$unwind": "$resumo" },
        // This match actually filters those document matches
        { "$match": { "resumo.quesito": "value" } },
        // Skip and limit for paging, which really only makes sense on single
        // document matches
        { "$skip": 0 },
        { "$limit": 2 },
        // Return as an array in the original document if you really want
        { "$group": {
            "_id": "$_id",
            "otherField": { "$first": "$otherField" },
            "resumo": { "$push": "$resumo" }
        }}
    ],
    function(err,results) {

    }
)

或MongoDB 2.6的方式"过滤"内部的 $project 使用 $map 操作符。但是仍然需要 $unwind 以便"页面"数组位置，但是可能会有更少的处理，因为数组首先被"过滤":

Ranking.aggregate(
    [ 
        // This match finds "documents" that "contain" the match
        { "$match": { "resumo.quesito": "value" } },
        // Filter with $map
        { "$project": {
              "otherField": 1,
              "resumo": {
                  "$setDifference": [
                      {
                          "$map": {
                              "input": "$resumo",
                              "as": "el",
                              "in": { "$eq": ["$$el.questio", "value" ] }
                          }
                      },
                      [false]
                  ]
              }
        }},          
        // Unwind de-normalizes arrays as documents
        { "$unwind": "$resumo" },
        // Skip and limit for paging, which really only makes sense on single
        // document matches
        { "$skip": 0 },
        { "$limit": 2 },
        // Return as an array in the original document if you really want
        { "$group": {
            "_id": "$_id",
            "otherField": { "$first": "$otherField" },
            "resumo": { "$push": "$resumo" }
        }}
    ],
    function(err,results) {

    }
)

$skip 和 $limit 的内部用法只有在处理单个文档并且只是"过滤"answers"分页"数组时才有意义。可以对多个文档执行此操作，但是非常复杂，因为没有办法只"切片"数组。这就引出了下一个问题。

对于嵌入式数组，对于不需要任何过滤的分页，您只需使用 $slice 操作符，这是为此目的而设计的:

Ranking.find({},{ "resumo": { "$slice": [0,2] } },function(err,docs) {
});

您的替代方法是简单地引用外部集合中的文档，然后将参数传递给mongoose .populate()以过滤和"页面"结果。模式本身的更改只需:

    "resumo": [{ "type": "Schema.Types.ObjectId", "ref": "Partida" }]

外部引用集合现在保存对象细节，而不是直接嵌入到数组中。.populate()对过滤和分页的使用如下:

 Ranking.find().populate({
     "path": "resumo",
     "match": { "questio": "value" },
     "options": { "skip": 0, "limit": 2 }
 }).exec(function(err,docs) {
     docs = docs.filter(function(doc) {
         return docs.comments.length;   
     });
 });

当然，可能存在的问题是，您不再能够实际查询包含"嵌入"信息的文档，因为它现在在另一个集合中。这将导致拉入所有文档，尽管可能通过一些其他查询条件，但随后手动测试它们，以查看它们是否被发送来检索这些项的过滤查询"填充"。

所以这真的取决于你在做什么和你的方法是什么。如果您经常打算在内部数组上"搜索"，那么嵌入通常更适合您。此外，如果您真的只对"分页"感兴趣，那么 $slice 操作符可以很好地用于嵌入式文档的此目的。但是要小心嵌入数组太大。

在mongoose中使用引用模式有助于解决一些大小问题，并且有一种方法可以帮助"分页"结果并对其进行过滤。缺点是您不能再从父元素本身查询这些元素的"内部"。所以内部元素的父选择在这里不太合适。还要记住，虽然不是所有的数据都被嵌入，但是仍然有对外部文档的_id值的引用。因此，您仍然可以使用大数组，这可能不是理想的。

对于任何大的元素，请考虑您可能自己完成工作，并从"子"项向后工作，然后匹配父项。

我不确定您是否可以直接使用mongoose过滤子文档。然而，你可以用Model.find({'resumo.quesito': 'THEVALUE'})获得父文档(你也应该在它上面有一个索引)

当你有了父母你可以通过比较问卷得到孩子

更多文档可以在这里找到:http://mongoosejs.com/docs/subdocs.html