小程序云开发联表数据查询以及云函数中的应用

￡神魔★判官ぃ 2023-03-13 13:55 31阅读 0赞

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小程序云开发联表数据查询以及在云函数中的应用 | 多表查询 | 连表lookup | 聚合函数

### 文章目录 ###

*   *   *   *  1、联表查询
             *   *  （1）lookup联接两个表格
                 *  （2）使用match进行条件查询
                 *  （3）直接返回学生成绩平均值
                 *  （4）只显示teacher和score这两个值
             *  2、在云函数中的应用
             *   *  （1）在云数据库中添加数据
                 *  （2）创建云函数并初始化数据库
                 *  （3）编辑云函数入口函数
                 *  （4）上传部署云函数

大家好，我是宁一，今天我们来学习云开发联表数据的查询，并教大家如何在云函数中应用，在微信开发者工具中打印出我们查询的结果

先来设定一下场景，现在有两个表格，我们来查询一下徐老师所带的班级里面所有学生的平均成绩  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

#### 1、联表查询 ####

先看一下如何查询，将这两个表连起来的数据是class表中的id和student表中的class\_id

所以我们应该先查出徐老师所在班级的id，是2，然后再查询student表中class\_id为2的学生，张二和李二，计算这两个学生的平均成绩

来看一下在云开发中如何实现这样一个联表查询

大家要尽量学会看云开发文档，不过这个文档其实对于新手来说难度比较大，大家有想要我演示的功能可以在弹幕或者评论中告诉我，想看的人多的话，我会单独出一期来讲讲。

云开发文档中，在开发指引–数据库中，就有联表查询的介绍，我们使用lookup函数实现联表查询

lookup({
      from: <要连接的集合名>,
      localField: <输入记录的要进行相等匹配的字段>,
      foreignField: <被连接集合的要进行相等匹配的字段>,
      as: <输出的数组字段名>
    })

##### （1）lookup联接两个表格 #####

应用到我们上面设定的场景，就像下面这样写，需要调用 end 方法来标志结束定义

lookup({ 
      from: 'student',      //要关联的表student
      localField: 'id',      //class表中的关联字段
      foreignField: 'class_id',      //student表中关联字段
      as: 'stu'      //定义输出数组的别名
    })
    .end()

这个语句会查出来下面的结果，会查出班级的信息以及该班级所对应的所有学生的信息

{ "list":
      [{ 
        "id":1,
        "teacher":"王老师",
        "cname":"一班",
        "stu":[
          { 
            "sname":"宁一",
            "class_id":1,
            "score":90
          }
        ]
      },
      { 
        "id":2,
        "teacher":"徐老师",
        "cname":"二班",
        "stu":[
          { 
            "class_id":2,
            "sname":"张二",
            "score":100
          },
          { 
            "class_id":2,
            "sname":"李二",
            "score":80
          }
        ]
      }]
    }

但是我们只需要徐老师所在班级学生的数据，所以我们需要加一个where条件，在lookup后面不能直接跟where，需要用match来代替。我们来改进一下上面的代码

##### （2）使用match进行条件查询 #####

.lookup({ 
      from: 'student',
      localField: 'id',
      foreignField: 'class_id',
      as: 'stu'
    })
    .match({ 
      teacher:"徐老师"
    })
    .end()

现在就只是返回徐老师所在班级的学生数据了，学生数据在stu对应的数组里面

{ "list":
      [
        { "_id":"5e847ab25eb9428600a512352fa6c7c4",
          "id":2,
          "teacher":"徐老师",
          "cname":"二班",
          //学生数据
          "stu":[ 
            { "_id":"37e26adb5eb945a70084351e57f6d717",
              "class_id":2,
              "sname":"张二",
              "score":100
            },
            { "_id":"5e847ab25eb945cf00a5884204297ed8",
              "class_id":2,
              "sname":"李二",
              "score":80
            }
          ]
        }
      ]
    }

接下来我们继续优化代码，直接返回学生的平均分数

##### （3）直接返回学生成绩平均值 #####

如果想要在被连接的表格中（本课程中的student）做聚合操作，就用pipeline方法

但是pipeline不能与localField、foreignField共用，所以我们先删掉localField、foreignField再在pipeline中取得学生成绩（score）的平均值

.lookup({ 
      from: 'student',
      pipeline: $.pipeline()
        .group({ 
          _id: null,
          score: $.avg('$score')
         })
        .done(),
      as: 'stu'
    })
    .match({ 
      teacher:"徐老师"
    })
    .end()

现在打印的数据是这样的

{ "list":
      [
        { "_id":"5e847ab25eb9428600a512352fa6c7c4",
          "id":2,
          "teacher":"徐老师",
          "cname":"二班",
          "stu":[
            { "_id":null,
              "score":90
            }
          ]
        }
      ]
    }

但是现在输出的数据有点复杂，如果只想显示teacher和score这两个值，我们再进行下面的操作

##### （4）只显示teacher和score这两个值 #####

.lookup({ 
      from: 'student',
      pipeline: $.pipeline()
        .group({   
          _id: null,
          score: $.avg('$score')
        })
        .done(),
      as: 'stu'
    })
    .match({ 
      teacher:"徐老师"
    })
    .replaceRoot({ 
      newRoot: $.mergeObjects([$.arrayElemAt(['$stu', 0]), '$$ROOT'])
    })
    .project({ 
      _id:0,
      teacher:1,
      score:1
    })
    .end()

现在打印出来的数据是这样的

{ "list":
      [
        { "score":90,"teacher":"徐老师"}
      ]
    }

`replaceRoot({ newRoot: <表达式> })`是固定写法，将已有字段作为一个新节点输出，我们通常用他来将二级数组变成一级数组

`mergeObjects`是累计器操作符，`$.arrayElemAt(['$stu', 0]), '$$ROOT’]`就是将stu数组中的第一个元素，也就是`[{"_id":null,"score":90}]`合并到数组的跟节点上面，也就是与teacher、cname这些字段同一级

`project`里面将\_id后面设为0，将我们想要显示的元素后面设为1，就能控制最后输出的字段

#### 2、在云函数中的应用 ####

接下来看看怎样在云函数中运用吧，在微信开发者工具中打印出我们上面查询的结果

##### （1）在云数据库中添加数据 #####

我们在微信开发者工具中打开云开发控制台，先在云数据库中创建这两个表，我们以创建class表为例  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]  
创建好表格后，我们再在表格中添加记录，根据我们上面表格中的数据来添加，下面添加的是二班的数据  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

数据都添加好了之后，来到微信开发者工具云函数文件夹下面创建一个名为test的云函数  
云开发的这个项目我们是提前创建好了，如果不知道怎样创建的，可以看之前我发的30分钟创建创建并上线云开发小程序的课程，里面有教大家如何创建

##### （2）创建云函数并初始化数据库 #####

创建完成后，系统会帮咱们创建一个test文件夹，我们打开test/index.js文件，将部分默认创建的代码删掉，并初始化数据库，像下面这样

// 云函数入口文件
    const cloud = require('wx-server-sdk')
    cloud.init()
    //初始化数据库
    const db = cloud.database()
    const _ = db.command
    const $ = _.aggregate
    
    // 云函数入口函数
    exports.main = async (event, context) => { 
      //下面继续在这里面添加代码
    }

##### （3）编辑云函数入口函数 #####

// 云函数入口函数
    exports.main = async (event, context) => { 
      return await db.collection('class').aggregate()
      .lookup({ 
        from: 'student',
        pipeline: $.pipeline()
          .group({ 
          _id: null,
          score: $.avg('$score')
        })
        .done(),
      as: 'stu'
    })
    .match({ 
      teacher:"徐老师"
    })
    .replaceRoot({ 
      newRoot: $.mergeObjects([$.arrayElemAt(['$stu', 0]), '$$ROOT'])
    })
    .project({ 
      _id:0,
      teacher:1,
      score:1
    })
    .end()
    }

编辑完成之后保存文件，并上传部署云函数

##### （4）上传部署云函数 #####

右键点击云函数，选择上传并部署：云端安装依赖（不上传node\_modules）  
![2020051416224681.png][]  
打开云开发控制台—点击云函数–找到test云函数点击云端测试  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]  
在弹出的测试框中，直接点击运行测试按钮  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]  
下面就会打印出返回的结果，说明现在已经联表查询成功了  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230312/70e86e481817495e9eb5b03dc96a5f5e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230312/4027a49ac93c406ca02add7cd9e85215.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230312/8577700b46f7468a968031d95185578c.png
[2020051416224681.png]: /images/20230312/7d19354f76be462f9696cf30811a78b2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230312/5a695036dbd54b05a29657e306ac7edc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230312/00090a37c23944c786bb998c7173f9cd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoaW5lX2E_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230312/f348f55b2afc4076a1b854357b745674.png