在使用 MongoDB 和 Golang 的查找引用中获取值

Question

我有以下结构。我使用 Golang 1.9.2。

// EventBoost describes the model of a EventBoost
type EventBoost struct {
  ID          string    `bson:"_id" json:"_id" valid:"alphanum,printableascii"`
  CampaignID  string    `bson:"_campaign_id" json:"_campaign_id" valid:"alphanum,printableascii"`
  Name        string    `bson:"name" json:"name"`
  Description string    `bson:"description" json:"description"`
  Level       string    `bson:"level" json:"level"`
  EventID     string    `bson:"_event_id" json:"_event_id" valid:"alphanum,printableascii"`
  StartDate   time.Time `bson:"start_date" json:"start_date"`
  EndDate     time.Time `bson:"end_date" json:"end_date"`
  IsPublished bool      `bson:"is_published" json:"is_published"`
  CreatedBy   string    `bson:"created_by" json:"created_by"`
  CreatedAt   time.Time `bson:"created_at" json:"created_at"`
  ModifiedAt  time.Time `bson:"modified_at" json:"modified_at"`
}

// LocationBoost describes the model of a LocationBoost
type LocationBoost struct {
  ID          string    `bson:"_id" json:"_id" valid:"alphanum,printableascii"`
  CampaignID  string    `bson:"_campaign_id" json:"_campaign_id" valid:"alphanum,printableascii"`
  Name        string    `bson:"name" json:"name"`
  Description string    `bson:"description" json:"description"`
  Level       string    `bson:"level" json:"level"`
  LocationID  string    `bson:"_location_id" json:"_location_id" valid:"alphanum,printableascii"`
  StartDate   time.Time `bson:"start_date" json:"start_date"`
  EndDate     time.Time `bson:"end_date" json:"end_date"`
  IsPublished bool      `bson:"is_published" json:"is_published"`
  CreatedBy   string    `bson:"created_by" json:"created_by"`
  CreatedAt   time.Time `bson:"created_at" json:"created_at"`
  ModifiedAt  time.Time `bson:"modified_at" json:"modified_at"`
}

// Campaign describes the model of a Campaign
type Campaign struct {
    ID               string           `bson:"_id" json:"_id" valid:"alphanum,printableascii"`
    Name             string           `bson:"name" json:"name"`
    Description      string           `bson:"description" json:"description"`
    EventBoostIDs    []string         `bson:"event_boost_ids" json:"event_boost_ids"`
    LocationBoostIDs []string         `bson:"location_boost_ids" json:"location_boost_ids"`
    StartDate        time.Time        `bson:"start_date" json:"start_date"`
    EndDate          time.Time        `bson:"end_date" json:"end_date"`
    IsPublished      bool             `bson:"is_published" json:"is_published"`
    CreatedBy        string           `bson:"created_by" json:"created_by"`
    CreatedAt        time.Time        `bson:"created_at" json:"created_at"`
    ModifiedAt       time.Time        `bson:"modified_at" json:"modified_at"`
}

Campaign（了解营销活动）由 Events 或 Locations 组成，可以通过级别（基本或高级）提升.广告活动有开始日期和结束日期，提升也有。

GetEventLevel 函数必须返回给定事件的级别。

// GetEventLevel of an event
func (dao *campaignDAO) GetEventLevel(eventID string) (string, error) {
}

如果事件在一个活跃的活动（isPublished 是true）中被提升，并且提升是活跃的（isPublished 是true）并且现在的日期介于提升的开始日期和结束日期之间，那么我的事件是提升的，因此该函数返回级别（基本或高级）。否则返回"standard"。

我的问题是：我可以用 Mongo 完全做到这一点吗？还是我需要在 DAO 中使用 Golang 执行一些逻辑？

如果我能用 Mongo 做到这一点，我希望，我不知道如何做到这一点。据我了解，我首先需要查找活动的事件和位置，然后在其中搜索日期，但是..

Answer 1

大部分（也是最困难的部分）可以在 MongoDB 中轻松完成。返回“基本”、“高级”或“标准”的最后一步很可能也可以完成，但我认为这不值得麻烦，因为这在 Go 中是微不足道的。

在 MongoDB 中，为此使用 Aggregation framework。这可以通过Collection.Pipe() 方法在mgo 包中获得。您必须将一个切片传递给它，每个元素对应一个聚合阶段。阅读此答案了解更多详情：How to Get an Aggregate from a MongoDB Collection

回到你的例子。你的GetEventLevel() 方法可以这样实现：

func (dao *campaignDAO) GetEventLevel(eventID string) (string, error) {
    c := sess.DB("").C("eventboosts") // sess represents a MongoDB Session
    now := time.Now()
    pipe := c.Pipe([]bson.M{
        {
            "$match": bson.M{
                "_event_id":    eventID,            // Boost for the specific event
                "is_published": true,               // Boost is active
                "start_date":   bson.M{"$lt": now}, // now is between start and end
                "end_date":     bson.M{"$gt": now}, // now is between start and end
            },
        },
        {
            "$lookup": bson.M{
                "from":         "campaigns",
                "localField":   "_campaign_id",
                "foreignField": "_id",
                "as":           "campaign",
            },
        },
        {"$unwind": "$campaign"},
        {
            "$match": bson.M{
                "campaign.is_published": true,      // Attached campaign is active
            },
        },
    })

    var result []*EventBoost
    if err := pipe.All(&result); err != nil {
        return "", err
    }
    if len(result) == 0 {
        return "standard", nil
    }
    return result[0].Level, nil
}

如果您最多只需要一个EventBoost（或者可能不会同时有更多），请使用$limit 阶段将结果限制为一个，并使用$project 仅获取@987654331 @字段，仅此而已。

使用此管道进行上述简化/优化：

pipe := c.Pipe([]bson.M{
    {
        "$match": bson.M{
            "_event_id":    eventID,            // Boost for the specific event
            "is_published": true,               // Boost is active
            "start_date":   bson.M{"$lt": now}, // now is between start and end
            "end_date":     bson.M{"$gt": now}, // now is between start and end
        },
    },
    {
        "$lookup": bson.M{
            "from":         "campaigns",
            "localField":   "_campaign_id",
            "foreignField": "_id",
            "as":           "campaign",
        },
    },
    {"$unwind": "$campaign"},
    {
        "$match": bson.M{
            "campaign.is_published": true,      // Attached campaign is active
        },
    },
    {"$limit": 1},             // Fetch at most 1 result
    {
        "$project": bson.M{
            "_id":   0,        // We don't even need the EventBoost's ID
            "level": "$level", // We do need the level and nothing more
        },
    },
})

Answer 2

由于您只存储 ID 以引用其他集合中的文档，而不是完全反规范化数据，不，您不能纯粹在 MongoDB 中执行此操作。 MongoDB 不是关系数据库。您所描述的正是 MongoDB 的设计目的不。

您需要在 Go 中执行逻辑；是否在 DAO 中这样做取决于您，但就个人而言，我倾向于一种简单的方法，该方法基于字段值动态执行逻辑，例如Campaign.GetEventLevel 或类似的东西。在你的 DAO 中拥有一个细粒度的方法对我来说意味着一些不适合 MongoDB 模型的不寻常的设计决策。在大多数情况下，使用 MongoDB，您希望检索您的文档（对象）并在您的应用程序中使用它们。尝试像使用典型的 RDBMS 一样在 MongoDB 中执行查询逻辑会导致挫败感和性能下降。