前言：
目前同学们对“pythonlookup函数”大约比较重视，小伙伴们都想要分析一些“pythonlookup函数”的相关知识。那么小编同时在网络上收集了一些有关“pythonlookup函数””的相关资讯，希望兄弟们能喜欢，同学们快快来学习一下吧！可能是因为mongodb数据库不是关系型数据库，大家对于它的关系也用不到那么多。
表字段定义
mycol_case_collection = mydb["case_collection"] #表A
mycol_task_collection = mydb["task_collection"] #表B
A:
mylist_case_collection = [
{"user_id": "yu", "case_id": "1", "case_name": "案件名1","task_id": ["10000", "10001"]}
]
B:
mylist_task_collection = [
{"task_id": "10000","task_type": "1", "task_name": "任务名1-1","create_time": "2019-8-26 15:30:22"}
]
对于两张表中的task_id字段进行联合查询
lookup联合查询
mycol_case_collection = mydb["case_collection"] #当前表Aresult = mycol_case_collection.aggregate( [ { '$lookup': { "from": "task_collection", #需要联合查询的另一张表B "localField": "task_id", #表A的字段 "foreignField": "task_id", #表B的字段 "as": "task_docs" #根据A、B联合生成的新字段名 }, }, { '$project': #联合查询后需要显示哪些字段，1：显示 { 'task_docs.task_id':1, 'task_docs.task_name':1, 'task_docs.task_type':1, 'task_docs.evidence_content':1, 'case_id':1, 'task_id':1, 'user_id':1, '_id':0, }, }, { '$match': #根据哪些条件进行查询 { "user_id" : name #这里是根据表A中 user_id == name } } ]) 版权声明：
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标签： #pythonlookup函数
