如何在 FaunaDB 中获取嵌套文档？

Question

要在 Fauna 中获取单个文档，我们这样做：

q.Get(q.Ref(q.Collection('posts'), '192903209792046592'))

我们得到类似的东西：

{
  data: {
    title: 'Lorem ipsum',
    authorId: '892943607792046595'
  }
}

是否可以在同一个查询中获取帖子和作者？

类似这样的：

{
  data: {
    title: 'Lorem ipsum',
    author: {
      name: 'John Doe'
    }
  }
}

Answer 1

所以首先，最好将 refs 存储在文档中，而不是 ids。

在问题中存储示例帖子时，它应该是这样的（使用 JS 驱动程序）：

{
  title: 'Lorem ipsum',
  authorRef: q.Ref(q.Collection("authors"), "1234556456858234")
}

然后要获得包含嵌套作者的帖子，您需要使用Let 创建自定义对象。

应该是这样的（再次使用 JS 驱动程序）：

q.Let(
  {
    postDoc: q.Get(q.Ref(Collection('posts'), '192903209792046592')),
    authorRef: q.Select(['data', 'authorRef'], q.Var('postDoc')),
    authorDoc: q.Get(q.Var('authorRef')),
  },
  {
    title: q.Select(['data', 'title'], q.Var('postDoc')),
    author: {
      name: q.Select(['data', 'name'], q.Var('authorDoc')), 
    }
  }
)

哪个会返回：

{
  title: 'Lorem ipsum',
  author: {
    name: 'John Doe'
  }
}

另一种选择是简单地并排返回两个完整文档：

q.Let(
  {
    postDoc: q.Get(q.Ref(Collection('posts'), '192903209792046592')),
    authorRef: q.Select(['data', 'authorRef'], q.Var('postDoc'))
  },
  {
    postDoc: q.Var('postDoc'),
    authorDoc: q.Get(q.Var('authorRef')),
  }
)

Answer 2

由于这是一个常见问题，我将对其进行扩展，并为您提供入门所需的所有信息。我最近写了一个例子，很快也会详细说明这一点。

我将逐步构建查询以尽可能地具有教育意义 假设..我们编写了一个类似推特的应用程序并想要检索推文。 我们要做的第一件事就是获取推文列表。

首先.. 获取参考

Paginate(Documents(Collection('fweets')))

返回引用列表

...或索引值

Paginate(Documents(Index('some_index')))

它返回您在创建索引时选择的所有值，例如：[[value1, value2], ...]

这将返回一个参考页面，或者本质上是一个参考列表。

使用 Get 获取列表的实际文档

然后您按照您在问题中所做的操作，通过使用 Map 映射参考来获取参考（并且 Map 将成为您回答问题的主力，因为我们走得更远）

Map(
   Paginate(Documents(Collection('fweets'))),
   Lambda('ref', Var('ref'))
)

转换这些文档以获取其他数据（您的具体问题）

您可以使用与我们获取引用、映射文档完全相同的技术。只是现在我们会对指向其他集合的引用执行 Get。想象一下，我的每条推文中都有一个作者，让我们找到那个作者。我们将让用户 Let 构建我们的查询并逐步进行 让我们首先用 Let 重构我们的查询

Map(
  Paginate(Documents(Collection('fweets'))),
  // and in this function, the magic will happen, for now we just return the tweet.
  Lambda('f',
    Let({
        fweet: Get(Var('f'))
      },
      Var('fweet')
    )
  )
)

我们现在将添加一行来获取作者。

Map(
  Paginate(Documents(Collection('fweets'))),
  // and in this function, the magic will happen
  Lambda('f',
    Let({
        fweet: Get(Var('f')),
        author: Get(Select(['data', 'author'], Var('fweet'))), // we get the author reference
      },
      // And now we return a nested doc
      {
        fweet: Var('fweet'),
        author: Var('author')
      }
    )
  )
)

这将返回：

[{
   "fweet": {
      < your tweet data > 
    },
    "author": {
      < your author data >
    }
}, ... ]

现在我们有了这个结构，添加一些额外的东西很容易。想象一下，我们还有一条“资产”推文链接到我们在推文中存储引用的推文

Map(
  Paginate(Documents(Collection('fweets'))),
  Lambda('f',
    Let({
        fweet: Get(Var('f')),
        author: Get(Select(['data', 'author'], Var('fweet'))), 
        asset: Get(Select(['data', 'asset'], Var('fweet')))
      },
      // And now we return a nested doc
      {
        fweet: Var('fweet'),
        author: Var('author'),
        asset: Var('asset'),
      }
    )
  )
)

当然.. 如果我们想要获取的不是存储的引用，而是想要加入一个属性怎么办？那么想象一下，我们想要获取的推文上有多个 cmet 吗？这就是索引的用武之地！

Map(
  Paginate(Documents(Collection('fweets'))),
  Lambda('f',
    Let({
        fweet: Get(Var('f')),
        author: Get(Select(['data', 'author'], Var('fweet'))), 
        asset: Get(Select(['data', 'asset'], Var('fweet'))), 
        comments: Map(
           Paginate(Match(Index('comments_by_fweet_ordered'), Var('f'))),
           Lambda(
              // my index has two values, I only need the comment reference but adding the ts makes them appear in order!
              ['ts', 'commentref'], 
              Get(Var('commentref'))
           )
        )
      },
      // And now we return a nested doc
      {
        fweet: Var('fweet'),
        author: Var('author'),
        asset: Var('asset'),
        comments: Var('comments')
      }
    )
  )
)

就这样......您可以逐渐增加复杂性并执行非常复杂的查询。我的应用程序中的查询继续以获取诸如推文统计信息之类的内容，甚至是原始推文（如果它是转推） 实际上，在 FQL 中你不能做的事情很少:)