Mongoose 是一个面向 MongoDB 数据库的对象数据模型（ODM）库，用于在 Node.js 环境下建模和操作 MongoDB 文档结构。它提供了一些方便的特性，如数据验证、查询构建、业务逻辑钩子（hooks）和中间件，使得处理 MongoDB 文档更加直观和安全。


Mongoose

在 Mongoose 4.x 和 5.x 版本之前的某个版本中，推出了 `useMongoClient` 这个选项来处理数据库连接。这个选项主要用于确保使用新的 MongoDB 驱动连接管理逻辑。从 Mongoose 5.x 版本开始，`useMongoClient` 选项已经不再需要或支持了，因为新的 MongoDB 驱动已经是默认的连接方法。

### 例子说明（使用 Mongoose 4.x 版本）

如果您在使用 Mongoose 4.x 版本，并且想要确保使用新的 MongoDB 驱动逻辑，您可以这样做：

```javascript
var mongoose = require('mongoose');

// 使用 useMongoClient 选项
mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/myapp', { useMongoClient: true });

mongoose.connection.on('connected', function () {
    console.log('Mongoose default connection open to myapp');
});

mongoose.connection.on('error',function (err) {
    console.log('Mongoose default connection error: ' + err);
});
```

在这段代码中：
- 我们首先引入了 `mongoose` 模块。
- 使用 `mongoose.connect()` 方法连接到本地数据库 `myapp`，并显式地传递 `{ useMongoClient: true }` 来启用新的连接逻辑。
- 接着，我们设置了一些事件监听器来监控数据库连接状态，例如 `connected` 和 `error` 事件。

### 如果您使用的是 Mongoose 5.x 或更高版本

在 Mongoose 5.x 或更高版本中，您直接连接即可，无需 `useMongoClient`：

```javascript
var mongoose = require('mongoose');

// 直接连接，无需 useMongoClient
mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/myapp');

mongoose.connection.on('connected', function () {
    console.log('Mongoose connection open to myapp');
});

mongoose.connection.on('error',function (err) {
    console.log('Mongoose connection error: ' + err);
});
```

在这个例子中，我们移除了 `{ useMongoClient: true }`，因为它不再需要或支持。其他的部分基本相同，我们还是设置了连接状态的监听器来监控和处理可能发生的事件或错误。

### 总结

所以，如果您现在正在使用或维护一个依赖于旧版本 Mongoose 的项目并使用 `useMongoClient`，您可能需要考虑更新您的 Mongoose 版本以利用新的默认设置和性能优化。如果您已经在使用 Mongoose 5.x 或更新的版本，那么您无需担心 `useMongoClient`，因为它已经被内置在连接逻辑中。

How to set useMongoClient in mongoose?

在 Mongoose 中，`populate` 方法被用来自动替换文档中的指定路径，通过其他集合中的文档。这是一个非常有用的功能，尤其是处理有关联数据的模型时。

如果您只想返回某些字段，而不是关联文档的所有字段，可以在 `populate` 方法中使用 `select` 选项来指定。这样能显著减少查询返回的数据量，提高查询效率。

举一个例子，假设我们有两个模型：`Book` 和 `Author`。每本书都有一个作者，我们希望查询书籍时只获取作者的名字和年龄，而不是作者文档的所有信息。

```javascript
const mongoose = require('mongoose');
const { Schema } = mongoose;

const authorSchema = new Schema({
  name: String,
  age: Number,
  nationality: String
});

const bookSchema = new Schema({
  title: String,
  author: {
    type: Schema.Types.ObjectId,
    ref: 'Author'
  }
});

const Author = mongoose.model('Author', authorSchema);
const Book = mongoose.model('Book', bookSchema);

Book.find().populate({
  path: 'author',
  select: 'name age -_id' // 这里指定只返回name和age字段，且不返回_id字段
}).exec((err, books) => {
  if (err) throw err;
  console.log(books);
  // 你将看到，每本书的作者信息仅包含名字和年龄
});
```

在这个例子中，当我们查询书籍时，我们使用了 `populate` 方法来填充 `author` 字段。在 `populate` 中，我们通过 `select` 选项指定 `"name age -_id"`，这意味着只返回 `name` 和 `age` 字段，而 `_id` 字段则不会返回。

这种方法非常适合处理数据表征中需要降低数据冗余和提高效率的场景。

我不完全清楚“返回字段”的含义，但您可以使用查询，`lean()`以便可以自由修改输出，然后填充两个字段并对结果进行后处理以仅保留您想要的字段：

    .lean().populate('user', 'email.address facebook.address')
      .exec(function (err, subscription){ 
        if (subscription.user.email.address) {
            delete subscription.user.facebook;
        } else {
            delete subscription.user.email;
        }
      });

如果您只想为填充的文档返回一些特定字段，则可以通过将字段名称语法作为第二个参数传递给 populate 方法来实现此目的。

    Model
    .findOne({ _id: 'bogus' })
    .populate('the_field_to_populate', 'name') // only return the Persons name
    ...
    

请参阅[Mongoose 填充字段选择](http://mongoosejs.com/docs/populate.html)

尝试这样做：

    applicantListToExport: function (query, callback) {
      this
       .find(query).select({'advtId': 0})
       .populate({
          path: 'influId',
          model: 'influencer',
          select: { '_id': 1,'user':1},
          populate: {
            path: 'userid',
            model: 'User'
          }
       })
     .populate('campaignId',{'campaignTitle':1})
     .exec(callback);
    }

现在你可以做的是：

      .populate('friends', { username: 1, age: 1})

Mongoose 的 `.populate()` 方法使你能够自动替换文档中指向其他集合文档的路径（通常是 ObjectId）为那些文档本身的内容。这对于执行 MongoDB 上类似于 SQL JOIN 操作的情况特别有用。你可以使用 `.populate()` 来指定想要包含的特定字段。

这里有个使用 `.populate()` 方法返回特定字段的基本示例：

假设我们有两个 Mongoose 模型：`User` 和 `Post`。每个 `Post` 文档都有一个 `author` 字段，该字段存储了一个对 `User` 集合中某个文档的引用。如果我们想要获取帖子信息并且加载相关联用户的 `username` 和 `email` 字段，我们可以这样做：

```javascript
const Post = require('./models/post'); // 假设 './models/post' 是 Post 模型的路径

// 假设我们想要获取一个具体的帖子
Post.findById(postId)
  .populate({
    path: 'author', // 要填充的字段
    select: 'username email' // 填充的时候，只返回 'username' 和 'email' 字段
  })
  .exec((err, post) => {
    if (err) {
      // 处理错误...
    } else {
      // 'post.author' 现在会包含用户的 'username' 和 'email' 字段
      console.log(post);
    }
  });
```

在这个例子中，`Post.findById(postId)` 用于找到一个特定的帖子。`.populate()` 被链式调用来指定我们想要填充 `author` 字段。`.populate()` 方法中的 `select` 选项用来限制返回的字段，只返回我们指定的 `username` 和 `email`；如果我们不包含 `select` 选项，那么所有的用户字段都会被返回。

此外，如果你只想排除某个字段，你可以在 `select` 选项中使用 `-` 前缀。例如，如果我们想要返回除了密码外的所有用户信息，我们可以这样写：

```javascript
.populate({
  path: 'author',
  select: '-password' // 返回除了 'password' 字段的所有字段
})
```

需要注意的是，在使用 `.populate()` 方法时，你应该意识到它可能会增加服务器的工作负载，因为需要执行额外的查询来填充这些字段。因此，在考虑性能的情况下，应该谨慎地使用该方法，并尽可能地限制返回的字段数量。

在 Mongoose 中，`populate()` 方法用于自动替换文档中的指定路径，其中填充了来自其他集合的文档。默认情况下，它会填充所有字段，但如果只需要某些特定字段，可以通过在 `populate()` 方法中指定 `select` 选项来实现。

例如，假设我们有两个模型：`User` 和 `Post`。每个 `Post` 文档都有一个引用 `User` 文档的 `author` 字段。如果我们想要查询所有帖子，并且只想填充每个帖子的作者的姓名和电子邮件，而不是作者的所有信息，我们可以这样写：

```javascript
const Post = require('./models/post');

Post.find()
  .populate({
    path: 'author',
    select: 'name email'
  })
  .exec((err, posts) => {
    if (err) throw err;
    console.log(posts);
  });
```

在这个例子中，`populate()` 方法的第一个参数是对象，其中 `path` 指定了要填充的字段（这里是 `author`），而 `select` 指定了在填充时需要选择的字段（这里是 `name` 和 `email`）。

这种方法非常有用，因为它可以减少网络传输的数据量并提高查询效率，特别是当被引用文档有许多不需要的大字段时。它还可以帮助保护敏感信息，只返回必要的数据给客户端。

How to return certain fields with populate from mongoose

### 使用 Elasticsearch 搜索 MongoDB 数据的步骤

#### 1. 数据同步（同步 MongoDB 数据到 Elasticsearch）

首先，需要将 MongoDB 中的数据同步到 Elasticsearch。这可以通过多种方式实现，常见的方法包括使用 Logstash 或者自定义脚本来进行数据迁移。

**示例使用 Logstash：**

1. 安装 Logstash。
2. 创建一个配置文件 (`mongo_to_es.conf`)，内容如下：

```conf
input {
  mongodb {
    uri => 'mongodb://localhost:27017'
    placeholder_db_dir => '/opt/logstash-mongodb/'
    placeholder_db_name => 'logstash_sqlite.db'
    collection => 'your_collection'
    batch_size => 5000
  }
}

filter {
  # 这里可以添加数据处理的filter
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "mongodb_index"
    document_type => "your_type"
  }
}
```

3. 运行 Logstash 配置：

```bash
logstash -f mongo_to_es.conf
```

#### 2. 查询设计

一旦数据同步到 Elasticsearch，就可以利用 Elasticsearch 的强大搜索功能来设计和优化查询。例如，可以利用 Elasticsearch 的全文搜索功能、聚合查询等。

**示例查询：**

假设我们需要在 MongoDB 的数据中搜索特定的用户信息，可以在 Elasticsearch 中这样查询：

```bash
GET /mongodb_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "username": "john_doe"
    }
  }
}
```

#### 3. 结果处理

查询结果将以 JSON 格式返回，可以在应用程序中进一步处理这些数据以满足业务需求。

**示例处理：**

可以在后端服务中解析 Elasticsearch 返回的 JSON 数据，根据实际需要转换数据格式或执行其他业务逻辑。

#### 4. 数据更新和维护

为了保持 Elasticsearch 和 MongoDB 的数据一致性，需要定期或实时同步 MongoDB 的数据更改到 Elasticsearch。这可以通过定时任务或监听 MongoDB 的变更流（Change Streams）实现。

**示例使用 MongoDB Change Streams：**

可以编写一个脚本或服务监听 MongoDB 的 Change Streams，一旦检测到数据变动（如增加、删除、修改），即时更新 Elasticsearch 数据。

```python
import pymongo
from elasticsearch import Elasticsearch

client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017')
db = client.your_database
collection = db.your_collection

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])

change_stream = collection.watch()
for change in change_stream:
    if change['operationType'] == 'insert':
        es.index(index='mongodb_index', doc_type='your_type', id=change['documentKey']['_id'], body=change['fullDocument'])
    elif change['operationType'] == 'update':
        es.update(index='mongodb_index', doc_type='your_type', id=change['documentKey']['_id'], body={'doc': change['updateDescription']['updatedFields']})
    elif change['operationType'] == 'delete':
        es.delete(index='mongodb_index', doc_type='your_type', id=change['documentKey']['_id'])
```

#### 总结

通过以上步骤，可以实现使用 Elasticsearch 来搜索和分析存储在 MongoDB 中的数据。这种方式利用了 Elasticsearch 的强大搜索和分析能力，同时保持了 MongoDB 的灵活性和强大的文档存储功能。

这个答案应该足以让您准备好遵循有关[使用 MongoDB、Elasticsearch 和 AngularJS 构建功能搜索组件的](http://www.sitepoint.com/building-recipe-search-site-angular-elasticsearch/)教程。

如果您希望对来自 API 的数据使用分面搜索，那么您可能需要看看Matthiasn 的[BirdWatch Repo 。](https://github.com/matthiasn/BirdWatch)

下面介绍了如何设置单节点 Elasticsearch“集群”来索引 MongoDB，以便在新的 EC2 Ubuntu 14.04 实例上的 NodeJS、Express 应用程序中使用。

确保一切都是最新的。

    sudo apt-get update
    

安装 NodeJS。

    sudo apt-get install nodejs
    sudo apt-get install npm
    

[安装 MongoDB](http://docs.mongodb.org/v2.4/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/) - 这些步骤直接来自 MongoDB 文档。选择您喜欢的任何版本。[我坚持使用 v2.4.9，因为它似乎是MongoDB-River](https://github.com/richardwilly98/elasticsearch-river-mongodb)支持的最新版本，没有问题。

导入 MongoDB 公共 GPG 密钥。

    sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 7F0CEB10
    

更新您的来源列表。

    echo 'deb http://downloads-distro.mongodb.org/repo/ubuntu-upstart dist 10gen' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb.list
    

获取 10gen 包。

    sudo apt-get install mongodb-10gen
    

如果您不需要最新版本，请选择您的版本。如果您在 Windows 7 或 8 计算机上设置环境，请远离 v2.6，直到它们通过将其作为服务运行来解决一些错误。

    apt-get install mongodb-10gen=2.4.9
    

防止更新时 MongoDB 安装版本被提升。

    echo "mongodb-10gen hold" | sudo dpkg --set-selections
    

启动 MongoDB 服务。

    sudo service mongodb start
    

您的数据库文件默认为 /var/lib/mongo，日志文件默认为 /var/log/mongo。

通过 mongo shell 创建一个数据库并向其中推送一些虚拟数据。

    mongo YOUR_DATABASE_NAME
    db.createCollection(YOUR_COLLECTION_NAME)
    for (var i = 1; i <= 25; i++) db.YOUR_COLLECTION_NAME.insert( { x : i } )
    

现在将[独立的 MongoDB 转换为副本集](http://docs.mongodb.org/v2.2/tutorial/convert-standalone-to-replica-set/)。

首先关闭进程。

    mongo YOUR_DATABASE_NAME
    use admin
    db.shutdownServer()
    

现在我们将 MongoDB 作为服务运行，因此当我们重新启动 mongod 进程时，我们不会在命令行参数中传递“--replSet rs0”选项。相反，我们将其放入 mongod.conf 文件中。

    vi /etc/mongod.conf
    

添加这些行，替换您的数据库和日志路径。

    replSet=rs0
    dbpath=YOUR_PATH_TO_DATA/DB
    logpath=YOUR_PATH_TO_LOG/MONGO.LOG
    

现在再次打开 mongo shell 来初始化副本集。

    mongo DATABASE_NAME
    config = { "_id" : "rs0", "members" : [ { "_id" : 0, "host" : "127.0.0.1:27017" } ] }
    rs.initiate(config)
    rs.slaveOk() // allows read operations to run on secondary members.
    

现在安装 Elasticsearch。我只是遵循这个有用的[Gist](https://gist.github.com/wingdspur/2026107)。

确保已安装 Java。

    sudo apt-get install openjdk-7-jre-headless -y
    

暂时使用 v1.1.x，直到 Mongo-River 插件错误在 v1.2.1 中得到修复。

    wget https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.1.1.deb
    sudo dpkg -i elasticsearch-1.1.1.deb
    
    curl -L http://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper/tarball/master | tar -xz
    sudo mv *servicewrapper*/service /usr/local/share/elasticsearch/bin/
    sudo rm -Rf *servicewrapper*
    sudo /usr/local/share/elasticsearch/bin/service/elasticsearch install
    sudo ln -s `readlink -f /usr/local/share/elasticsearch/bin/service/elasticsearch` /usr/local/bin/rcelasticsearch
    

如果您目前仅在单个节点上进行开发，请确保 /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 启用了以下配置选项：

    cluster.name: "MY_CLUSTER_NAME"
    node.local: true
    

启动 Elasticsearch 服务。

    sudo service elasticsearch start
    

验证它是否正常工作。

    curl http://localhost:9200
    

如果你看到这样的东西那么你就很好了。

    {
      "status" : 200,
      "name" : "Chi Demon",
      "version" : {
        "number" : "1.1.2",
        "build_hash" : "e511f7b28b77c4d99175905fac65bffbf4c80cf7",
        "build_timestamp" : "2014-05-22T12:27:39Z",
        "build_snapshot" : false,
        "lucene_version" : "4.7"
      },
      "tagline" : "You Know, for Search"
    }
    

现在安装 Elasticsearch 插件，以便它可以与 MongoDB 一起使用。

    bin/plugin --install com.github.richardwilly98.elasticsearch/elasticsearch-river-mongodb/1.6.0
    bin/plugin --install elasticsearch/elasticsearch-mapper-attachments/1.6.0
    

这两个插件不是必需的，但它们非常适合测试查询和可视化索引的更改。

    bin/plugin --install mobz/elasticsearch-head
    bin/plugin --install lukas-vlcek/bigdesk
    

重新启动 Elasticsearch。

    sudo service elasticsearch restart
    

最后索引 MongoDB 中的集合。

    curl -XPUT localhost:9200/_river/DATABASE_NAME/_meta -d '{
      "type": "mongodb",
      "mongodb": {
        "servers": [
          { "host": "127.0.0.1", "port": 27017 }
        ],
        "db": "DATABASE_NAME",
        "collection": "ACTUAL_COLLECTION_NAME",
        "options": { "secondary_read_preference": true },
        "gridfs": false
      },
      "index": {
        "name": "ARBITRARY INDEX NAME",
        "type": "ARBITRARY TYPE NAME"
      }
    }'
    

检查您的索引是否在 Elasticsearch 中

    curl -XGET http://localhost:9200/_aliases
    

检查您的集群运行状况。

    curl -XGET 'http://localhost:9200/_cluster/health?pretty=true'
    

它可能是黄色的，有一些未分配的碎片。我们必须告诉 Elasticsearch 我们想要使用什么。

    curl -XPUT 'localhost:9200/_settings' -d '{ "index" : { "number_of_replicas" : 0 } }'
    

再次检查集群健康状况。现在应该是绿色的。

    curl -XGET 'http://localhost:9200/_cluster/health?pretty=true'
    

去玩。

当您的运营规模扩大时，使用河流可能会出现问题。River 在繁重的操作下会使用大量内存。我建议实现您自己的 Elasticsearch 模型，或者如果您使用 mongoose，您可以直接在其中构建您的 Elasticsearch 模型，或者使用[mongoosastic](https://github.com/jamescarr/mongoosastic)，它基本上可以为您完成此操作。

Mongodb River 的另一个缺点是您将陷入使用 mongodb 2.4.x 分支和 ElasticSearch 0.90.x 的困境。您会开始发现您错过了很多非常好的功能，并且 mongodb River 项目只是没有足够快地生产可用的产品来保持稳定。也就是说，Mongodb River 绝对不是我会投入生产的东西。它带来的问题多于其价值。它会在重负载下随机丢弃写入，会消耗大量内存，并且没有设置可以限制这一点。此外，River 不会实时更新，它会从 mongodb 读取 oplog，根据我的经验，这可能会延迟更新长达 5 分钟。

我们最近不得不重写项目的很大一部分，因为 ElasticSearch 每周都会出现问题。我们甚至聘请了一位开发运营顾问，他也同意最好远离 River。

**更新：** Elasticsearch-mongodb-river 现在支持 ES v1.4.0 和 mongodb v2.6.x。但是，您仍然可能会在繁重的插入/更新操作中遇到性能问题，因为此插件将尝试读取 mongodb 的 oplog 进行同步。如果自锁（或闩锁）解锁以来有很多操作，您会注意到您的elasticsearch服务器上的内存使用率极高。如果您打算开展大型业务，河流并不是一个好的选择。ElasticSearch 的开发人员仍然建议您使用适合您语言的客户端库直接与他们的 API 进行通信，而不是使用 River 来管理自己的索引。这并不是河流的真正目的。Twitter-river 是如何使用河流的一个很好的例子。它本质上是一种从外部来源获取数据的好方法，但对于高流量或内部使用来说不太可靠。

还要考虑到 mongodb-river 版本落后，因为它不是由 ElasticSearch 组织维护，而是由第三方维护。v1.0发布后很长一段时间开发都停留在v0.90分支上，当v1.0的版本发布时并不稳定，直到elasticsearch发布了v1.3.0。Mongodb 版本也落后了。当您希望迁移到每个版本的更高版本时，您可能会发现自己陷入困境，尤其是 ElasticSearch 正在大力开发，并且即将推出许多非常令人期待的功能。掌握最新的 ElasticSearch 非常重要，因为我们严重依赖不断改进的搜索功能作为我们产品的核心部分。

总而言之，如果您自己动手，您可能会得到更好的产品。没那么难。它只是在代码中管理的另一个数据库，并且可以轻松地将其放入现有模型中，而无需进行重大重构。

如果您想要一个几乎实时同步和通用的解决方案，River 是一个很好的解决方案。

如果您已经在 MongoDB 中拥有数据，并且希望像“一次性”一样轻松地将其发送到 Elasticsearch，您可以在 Node.js [https://github.com/itemsapi/elasticbulk](https://github.com/itemsapi/elasticbulk)中尝试我的包。

它使用 Node.js 流，因此您可以从支持流的所有内容（即 MongoDB、PostgreSQL、MySQL、JSON 文件等）导入数据

MongoDB 到 Elasticsearch 的示例：

安装包：

    npm install elasticbulk
    npm install mongoose
    npm install bluebird
    

创建脚本即script.js：

    const elasticbulk = require('elasticbulk');
    const mongoose = require('mongoose');
    const Promise = require('bluebird');
    mongoose.connect('mongodb://localhost/your_database_name', {
      useMongoClient: true
    });
    
    mongoose.Promise = Promise;
    
    var Page = mongoose.model('Page', new mongoose.Schema({
      title: String,
      categories: Array
    }), 'your_collection_name');
    
    // stream query 
    var stream = Page.find({
    }, {title: 1, _id: 0, categories: 1}).limit(1500000).skip(0).batchSize(500).stream();
    
    elasticbulk.import(stream, {
      index: 'my_index_name',
      type: 'my_type_name',
      host: 'localhost:9200',
    })
    .then(function(res) {
      console.log('Importing finished');
    })
    

发送您的数据：

    node script.js
    

它不是非常快，但它可以处理数百万条记录（感谢流）。

在这里，我发现了另一个将 MongoDB 数据迁移到 Elasticsearch 的好选择。一个 go 守护进程，将 mongodb 实时同步到 elasticsearch。它是蒙斯塔什。出售地点： [Monstache](https://rwynn.github.io/monstache-site/)

下面的初始设置来配置和使用它。

步骤1：

    C:\Program Files\MongoDB\Server\4.0\bin>mongod --smallfiles --oplogSize 50 --replSet test
    

第2步 ：

    C:\Program Files\MongoDB\Server\4.0\bin>mongo
    
    C:\Program Files\MongoDB\Server\4.0\bin>mongo
    MongoDB shell version v4.0.2
    connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017
    MongoDB server version: 4.0.2
    Server has startup warnings:
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten]
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for the database.
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten] **          Read and write access to data and configuration is unrestricted.
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten]
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten] ** WARNING: This server is bound to localhost.
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten] **          Remote systems will be unable to connect to this server.
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten] **          Start the server with --bind_ip <address> to specify which IP
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten] **          addresses it should serve responses from, or with --bind_ip_all to
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten] **          bind to all interfaces. If this behavior is desired, start the
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten] **          server with --bind_ip 127.0.0.1 to disable this warning.
    2019-01-18T16:56:44.931+0530 I CONTROL  [initandlisten]
    MongoDB Enterprise test:PRIMARY>
    

步骤 3：验证复制。

    MongoDB Enterprise test:PRIMARY> rs.status();
    {
            "set" : "test",
            "date" : ISODate("2019-01-18T11:39:00.380Z"),
            "myState" : 1,
            "term" : NumberLong(2),
            "syncingTo" : "",
            "syncSourceHost" : "",
            "syncSourceId" : -1,
            "heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000),
            "optimes" : {
                    "lastCommittedOpTime" : {
                            "ts" : Timestamp(1547811537, 1),
                            "t" : NumberLong(2)
                    },
                    "readConcernMajorityOpTime" : {
                            "ts" : Timestamp(1547811537, 1),
                            "t" : NumberLong(2)
                    },
                    "appliedOpTime" : {
                            "ts" : Timestamp(1547811537, 1),
                            "t" : NumberLong(2)
                    },
                    "durableOpTime" : {
                            "ts" : Timestamp(1547811537, 1),
                            "t" : NumberLong(2)
                    }
            },
            "lastStableCheckpointTimestamp" : Timestamp(1547811517, 1),
            "members" : [
                    {
                            "_id" : 0,
                            "name" : "localhost:27017",
                            "health" : 1,
                            "state" : 1,
                            "stateStr" : "PRIMARY",
                            "uptime" : 736,
                            "optime" : {
                                    "ts" : Timestamp(1547811537, 1),
                                    "t" : NumberLong(2)
                            },
                            "optimeDate" : ISODate("2019-01-18T11:38:57Z"),
                            "syncingTo" : "",
                            "syncSourceHost" : "",
                            "syncSourceId" : -1,
                            "infoMessage" : "",
                            "electionTime" : Timestamp(1547810805, 1),
                            "electionDate" : ISODate("2019-01-18T11:26:45Z"),
                            "configVersion" : 1,
                            "self" : true,
                            "lastHeartbeatMessage" : ""
                    }
            ],
            "ok" : 1,
            "operationTime" : Timestamp(1547811537, 1),
            "$clusterTime" : {
                    "clusterTime" : Timestamp(1547811537, 1),
                    "signature" : {
                            "hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
                            "keyId" : NumberLong(0)
                    }
            }
    }
    MongoDB Enterprise test:PRIMARY>
    

步骤 4. 下载“ [https://github.com/rwynn/monstache/releases](https://github.com/rwynn/monstache/releases) ”。解压缩下载并调整 PATH 变量以包含您平台的文件夹路径。转到 cmd 并输入`"monstache -v"` # 4.13.1 Monstache 使用 TOML 格式进行配置。配置名为 config.toml 的迁移文件

步骤 5。

我的 config.toml -->

    mongo-url = "mongodb://127.0.0.1:27017/?replicaSet=test"
    elasticsearch-urls = ["http://localhost:9200"]
    
    direct-read-namespaces = [ "admin.users" ]
    
    gzip = true
    stats = true
    index-stats = true
    
    elasticsearch-max-conns = 4
    elasticsearch-max-seconds = 5
    elasticsearch-max-bytes = 8000000 
    
    dropped-collections = false
    dropped-databases = false
    
    resume = true
    resume-write-unsafe = true
    resume-name = "default"
    index-files = false
    file-highlighting = false
    verbose = true
    exit-after-direct-reads = false
    
    index-as-update=true
    index-oplog-time=true
    

步骤 6。

    D:\15-1-19>monstache -f config.toml
    

[![蒙斯塔奇奔跑...](https://i.stack.imgur.com/ygi36.png)](https://i.stack.imgur.com/ygi36.png)

[![在 Elasticsearch 确认迁移的数据](https://i.stack.imgur.com/rOGdm.png)](https://i.stack.imgur.com/rOGdm.png)

[![在 Mongo 添加记录](https://i.stack.imgur.com/ppJcm.png)](https://i.stack.imgur.com/ppJcm.png)

[![Monstache 捕获事件并将数据迁移到elasticsearch](https://i.stack.imgur.com/BQKLy.png)](https://i.stack.imgur.com/BQKLy.png)

我发现 mongo-connector 很有用。它来自 Mongo Labs (MongoDB Inc.)，现在可以与 Elasticsearch 2.x 一起使用

Elastic 2.x 文档管理器：[https://github.com/mongodb-labs/elastic2-doc-manager](https://github.com/mongodb-labs/elastic2-doc-manager)

mongo-connector 创建从 MongoDB 集群到一个或多个目标系统的管道，例如 Solr、Elasticsearch 或另一个 MongoDB 集群。它将 MongoDB 中的数据同步到目标，然后跟踪 MongoDB oplog，实时跟上 MongoDB 中的操作。它已使用 Python 2.6、2.7 和 3.3+ 进行了测试。详细的文档可以在 wiki 上找到。

[https://github.com/mongodb-labs/mongo-connector](https://github.com/mongodb-labs/mongo-connector) [https://github.com/mongodb-labs/mongo-connector/wiki/Usage%20with%20ElasticSearch](https://github.com/mongodb-labs/mongo-connector/wiki/Usage%20with%20ElasticSearch)

# Elasticsearch 与 MongoDB 结合使用的一般步骤 

要使用 Elasticsearch 搜索 MongoDB 中的数据，您需要执行以下步骤：  

1. **数据同步**
   使用 MongoDB 的数据同步工具（例如MongoDB Connector for Elasticsearch或者Logstash的MongoDB插件）将数据从 MongoDB 同步到 Elasticsearch。这些工具会监听 MongoDB 的 oplog 功能来捕捉数据更改，并将这些更改实时同步到 Elasticsearch。
2. **配置同步工具**
   配置同步工具以确定哪些集合（collections）或文档（documents）需要被同步到 Elasticsearch。通常，这涉及到设置数据流水线（pipeline），定义字段映射（mapping），以及可能的转换和过滤。
3. **索引数据**
   将 MongoDB 数据索引到 Elasticsearch 中。索引是数据组织的方式，以便能够快速进行全文搜索。每个 MongoDB 文档都会变成 Elasticsearch 索引中的一个文档。
4. **查询数据**
   使用 Elasticsearch 的查询语言（如 Query DSL）来对索引的数据进行搜索。Elasticsearch 提供了广泛的搜索功能，包括全文搜索、复合查询、过滤器和聚合等。
5. **结果展示**
   将搜索结果展示给用户。这可能涉及到从 Elasticsearch 获取结果后再进行必要的后处理，以适配应用程序的展示需求。

### 示例案例

假设我们有一个 MongoDB 集合，存储了电子商务网站的产品信息。我们希望在 Elasticsearch 中建立一个可以进行全文搜索的商品索引。

以下是具体步骤的示例：

1. **安装 MongoDB Connector for Elasticsearch**
   首先，我们需要安装并配置 MongoDB Connector for Elasticsearch，这是一个官方插件，可以将 MongoDB 集合的数据实时同步到 Elasticsearch。
2. **配置同步**
   在 MongoDB Connector 中，我们定义了需要同步的数据库和集合，以及如何将 MongoDB 的文档结构映射到 Elasticsearch 的索引结构。例如，我们需要同步 `products` 集合，将产品名称、描述和价格等字段同步到 ES。
3. **监控和维护**
   在数据同步过程中，我们需要监控同步任务以确保数据的一致性，并对错误或中断进行相应的处理。
4. **编写搜索查询**
   当数据同步完毕后，我们可以使用  Elasticsearch 的查询 DSL 来编写搜索查询。例如，如果我们想搜索描述中包含“智能手机”的所有商品，可以编写如下查询：

   ```json
   {
     "query": {
       "match": {
         "description": "智能手机"
       }
     }
   }
   ```
5. **整合到应用程序**
   最后，将 Elasticsearch 的搜索功能集成到应用程序中，确保用户能够发出搜索请求，并展示搜索结果。

使用 Elasticsearch 搜索 MongoDB 的数据可以有效地提高搜索性能和用户体验，同时保持 MongoDB 的高效数据存储和管理能力。在实际操作过程中，还需要考虑数据一致性、容错和性能优化等因素。

How to use elasticsearch with mongodb

在 Mongoose 中，处理动态字段的一种常见方法是使用混合类型 (`Mixed`)。混合类型可以存储任何类型的数据，因此这使得它非常适用于不确定具体字段的情况，或者在模型中需要添加非预定义的字段。

### 步骤如下：

1. **定义模型时使用 Mixed 类型**
   在你的 Mongoose 模型中，可以为可能会动态添加的字段使用 `Schema.Types.Mixed` 类型。这允许你在该字段中存储任何类型的数据。

   ```javascript
   const mongoose = require('mongoose');
   const { Schema } = mongoose;

   const userSchema = new Schema({
     name: String,
     age: Number,
     customFields: Schema.Types.Mixed // 用于存储动态字段
   });

   const User = mongoose.model('User', userSchema);
   ```

2. **添加自定义字段**
   创建或更新文档时，可以直接向 `customFields` 属性添加任何形式的数据。

   ```javascript
   // 创建新用户并添加自定义字段
   const newUser = new User({
     name: 'John Doe',
     age: 30,
     customFields: {
       hobbies: ['reading', 'gaming'],
       membershipLevel: 'gold'
     }
   });

   newUser.save().then(doc => {
     console.log('用户已创建:', doc);
   }).catch(err => {
     console.error('创建用户时发生错误:', err);
   });

   // 更新现有用户，添加新的自定义字段
   User.findById(userId).then(user => {
     user.customFields.profession = 'Software Developer';
     user.save().then(updatedUser => {
       console.log('更新后的用户信息:', updatedUser);
     });
   }).catch(err => {
     console.error('查找用户时发生错误:', err);
   });
   ```

3. **注意事项**
   当使用 `Schema.Types.Mixed` 类型时，需要手动标记修改过的字段为脏（dirty），以确保修改被保存。这可以通过调用 `.markModified(path)` 方法实现。

   ```javascript
   User.findById(userId).then(user => {
     user.customFields.newField = 'newValue';
     user.markModified('customFields');
     user.save().then(updatedUser => {
       console.log('自定义字段添加并保存成功:', updatedUser);
     });
   }).catch(err => {
     console.error('在更新过程中发生错误:', err);
   });
   ```

### 总结
使用 Mongoose 的混合类型可以灵活地处理动态字段，这对于需要存储自定义用户数据或其他不确定格式的数据非常有用。每次修改后记得使用 `markModified` 方法来确保改动被保存。这样的策略使得模型能够保持一定的灵活性和扩展性。

How to add dynamic field to existing collection using mongoose

在使用Mongoose操作MongoDB时，如果我们想要阻止某个字段被更新，可以通过多种方法来实现。以下是几种常用的方法：

### 1. 使用Mongoose模型的`schema`设置`immutable`属性

在定义Mongoose模型的schema时，可以将某个字段的`immutable`属性设置为`true`。这样，一旦该字段在创建文档时被设置，后续任何尝试更新该字段的操作都会被忽略。

**示例：**
```javascript
const userSchema = new mongoose.Schema({
  username: {
    type: String,
    required: true
  },
  createdAt: {
    type: Date,
    default: Date.now,
    immutable: true // 设置createdAt为不可变
  }
});

const User = mongoose.model('User', userSchema);

// 试图更新createdAt字段
User.findByIdAndUpdate(userId, { createdAt: new Date() }, function(err, doc) {
  if (err) console.log(err);
  console.log(doc);
});
```
在这个例子中，尽管我们尝试更新`createdAt`字段，该操作将会被Mongoose忽略，`createdAt`字段的值不会被改变。

### 2. 使用查询中间件

Mongoose允许定义中间件（pre 和 post hooks），我们可以在执行更新操作(`update`, `findOneAndUpdate` 等)之前，使用`pre`中间件来检查和修改更新的字段。

**示例：**
```javascript
userSchema.pre('findOneAndUpdate', function(next) {
  // 移除不想更新的字段
  this.update({}, { $unset: { createdAt: 1 } });
  next();
});

// 当尝试更新createdAt时，中间件将移除该字段的更新操作
```
这种方法的优点是可以灵活地控制哪些字段可以或不能被更新，而不仅限于在模型定义时设置。

### 3. 在更新操作中显式排除某些字段

在执行更新操作时，可以显式指定不更新某些字段。这可以通过在更新命令中不包括这些字段来实现。

**示例：**
```javascript
// 假设我们要更新用户信息，但不更新username
User.findByIdAndUpdate(userId, { $set: { age: 30 } }, function(err, doc) {
  if (err) console.log(err);
  console.log(doc);
});
```
在这个例子中，我们只更新了`age`，即使`username`字段在请求中存在也不会被更新。

### 总结

通过上述方法，我们可以灵活地控制在Mongoose中哪些字段应该被更新，哪些不应该。这对于保护数据完整性和遵循业务逻辑规则非常重要。每种方法有其适用场景，选择哪一种取决于具体需求和偏好。

How do I prevent a field update in moongoose

在单元测试中mock Mongoose非常关键，因为这可以帮助我们隔离外部依赖（如数据库），确保我们的测试是可靠和快速执行的。在Node.js中，我们通常会用到一些库来帮助我们进行mock操作，比如 `sinon`、`jest` 或者 `proxyquire`。

以下是一种使用 `jest` 来mock Mongoose的方法：

首先，我们需要安装 `jest` 和 `mongodb-memory-server`，后者用来创建一个内存中的MongoDB实例，这样我们可以在不影响真实数据库的情况下进行测试。

```bash
npm install --save-dev jest mongodb-memory-server
```

然后，我们可以在我们的测试文件中设置一个内存数据库，并用 `jest` 来mock Mongoose的模块。

假设我们有一个用户模型和相应的服务层代码，我们需要测试服务层的功能：

```javascript
// user.service.js
const User = require('./user.model');

async function createUser(username, email) {
    const user = new User({ username, email });
    return user.save();
}

module.exports = { createUser };
```

接下来是模型文件：

```javascript
// user.model.js
const mongoose = require('mongoose');

const userSchema = new mongoose.Schema({
    username: String,
    email: String
});

const User = mongoose.model('User', userSchema);

module.exports = User;
```

现在，我们设置我们的测试文件：

```javascript
// user.service.test.js
const mongoose = require('mongoose');
const { MongoMemoryServer } = require('mongodb-memory-server');
const User = require('./user.model');
const userService = require('./user.service');

jest.mock('./user.model');

describe('UserService', () => {
    let mongoServer;

    beforeAll(async () => {
        mongoServer = await MongoMemoryServer.create();
        const mongoUri = mongoServer.getUri();
        await mongoose.connect(mongoUri);
    });

    afterAll(async () => {
        await mongoose.disconnect();
        await mongoServer.stop();
    });

    it('should create a new user', async () => {
        const mockUser = { _id: '1', username: 'testuser', email: 'test@example.com' };
        User.mockImplementation(() => ({
            save: jest.fn().mockResolvedValue(mockUser)
        }));
      
        const user = await userService.createUser('testuser', 'test@example.com');
      
        expect(user).toHaveProperty('_id', '1');
        expect(user).toHaveProperty('username', 'testuser');
        expect(user).toHaveProperty('email', 'test@example.com');
    });
});
```

在这个测试中，我们使用 `jest.mock()` 来mock `User` 模型。这样，当 `userService.createUser` 调用 `new User()` 和 `save` 方法时，它将使用我们提供的mock实现，而不是真正的数据库操作。

这种方法可以快速有效地对服务层代码进行单元测试，而不需要操作真实的数据库环境。

How to mock mongoose?

在 Mongoose 中，如果您想要在保存文档时自动将某个字段的字符串值转换为大写，可以通过在模型的 schema 中使用预定义的 `set` 方法来实现。这个方法允许您在值被保存到数据库之前对其进行处理。

下面是一个简单的例子，假设我们有一个存储用户信息的模型，并且我们希望用户的姓名字段（name）在保存时自动转换成大写。

首先，您需要定义一个 Mongoose 模型：

```javascript
const mongoose = require('mongoose');
const Schema = mongoose.Schema;

const userSchema = new Schema({
  name: {
    type: String,
    set: v => v.toUpperCase()  // 在这里使用 set 方法将姓名转换为大写
  }
});

const User = mongoose.model('User', userSchema);
```

在上面的代码中，`set` 属性是一个函数，这个函数接受原始的输入值作为参数（这里是用户输入的姓名），然后返回处理后的值（大写格式的姓名）。每次在创建或更新文档时，Mongoose 都会应用这个函数，然后将返回的值存储在数据库中。

接下来，当您创建一个新的用户并保存到数据库时，输入的姓名将自动转换为大写：

```javascript
const newUser = new User({
  name: "john doe"
});

newUser.save(err => {
  if (err) return console.error(err);
  console.log('用户已保存，并且姓名是大写的:', newUser.name);  // 输出: "JOHN DOE"
});
```

这种方法非常适合需要在数据进入数据库之前自动格式化数据的场景。这不仅可以保证数据的一致性，还可以减少应用程序中处理数据的冗余代码。

How can i capitalize strings in mongoose?

在 MongoDB 中，时间序列（time series）集合是指专门用于存储和管理时间序列数据的数据结构。Mongoose 是一个 MongoDB 的对象数据模型（ODM）库，它可以简化在 Node.js 环境中操作 MongoDB 数据库的过程。虽然 Mongoose 直接没有内置创建时间序列集合的方法，但我们可以通过使用 MongoDB 的原生操作来创建一个时间序列集合，并通过 Mongoose 来操作这个集合。

### 步骤 1: 创建时间序列集合

首先，你需要直接使用 MongoDB 的 shell 或者编程接口来创建一个时间序列集合。在 MongoDB 5.0 及以上版本中，你可以在创建集合时指定它为时间序列类型。以下是一个使用 MongoDB shell 创建时间序列集合的例子：

```bash
db.createCollection("temperatures", {
   timeseries: {
      timeField: "timestamp",
      granularity: "hours"
   }
});
```

在这个例子中，我们创建了一个名为 `temperatures` 的时间序列集合，指定 `timestamp` 字段为时间字段，并且设置时间粒度为小时。

### 步骤 2: 在 Mongoose 中定义模型

一旦时间序列集合被创建，你可以在 Mongoose 中定义一个模型来操作这个集合。这里是如何定义这个模型的例子：

```javascript
const mongoose = require('mongoose');
const { Schema } = mongoose;

const temperatureSchema = new Schema({
  timestamp: Date,
  value: Number
}, {
  timestamps: false,  // 禁用 Mongoose 的自动时间戳，因为我们使用的是 MongoDB 的时间序列功能
  collection: 'temperatures'  // 指定这个模型对应的集合名称
});

const Temperature = mongoose.model('Temperature', temperatureSchema);
```

### 步骤 3: 使用模型存取数据

现在你可以使用定义好的 Mongoose 模型来存取时间序列数据了。例如，插入一条新的数据：

```javascript
const newTemp = new Temperature({
  timestamp: new Date(),
  value: 23.5
});

newTemp.save().then(doc => {
  console.log('新的温度记录已保存:', doc);
}).catch(err => {
  console.error('保存记录时出错:', err);
});
```

### 总结

通过这种方式，我们利用 MongoDB 的原生功能创建时间序列集合，并利用 Mongoose 提供的便捷接口进行数据的操作和管理。虽然不是直接通过 Mongoose 创建时间序列集合，但这种方法能够有效地结合两者的优势。

How to create Time Series Collection with Mongoose

在 Mongoose 中，执行 MongoDB 的 `runCommand` 方法通常涉及到通过连接的数据库直接调用该命令。`runCommand` 是一个强大的功能，它可以执行几乎所有的 MongoDB 操作。在 Mongoose 中，你可以通过连接的 db 对象来访问并运行任何自定义命令。

以下是一个如何在 Mongoose 中使用 `runCommand` 的示例：

### 步骤 1: 连接到 MongoDB

首先，确保你已经设置好 Mongoose 并成功连接到 MongoDB 数据库。

```javascript
const mongoose = require('mongoose');

mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/mydatabase', {
    useNewUrlParser: true,
    useUnifiedTopology: true
});
```

### 步骤 2: 使用 `runCommand`

一旦连接设置好后，你可以通过 Mongoose 的连接来执行任何命令。

```javascript
// 获取当前 mongoose 连接的 db 实例
const db = mongoose.connection;

// 执行一个 MongoDB 命令，比如统计数据库中的集合数量
db.db.command({ listCollections: 1 }, function(err, result) {
    if (err) {
        console.log('Error running command:', err);
    } else {
        console.log('Command result:', result);
    }
});
```

这里的 `db.db` 是原生的 MongoDB 连接对象，`command` 方法允许你输入 MongoDB 特定的命令。

### 应用场景示例

假设你需要获取数据库状态信息，可以使用 `dbStats` 命令。

```javascript
db.db.command({ dbStats: 1 }, function(err, result) {
    if (err) {
        console.log('Error running dbStats command:', err);
    } else {
        console.log('Database Stats:', result);
    }
});
```

这个命令将会返回数据库的统计信息，如集合数、存储空间等。

### 注意事项

- 使用 `runCommand` 时需要确保你对 MongoDB 的命令和选项有足够的了解。
- 根据不同的命令，输出结果可能会有很大差异，需要正确解析和使用这些结果。
- 由于 `runCommand` 可以执行强大的操作，使用时需要确保操作的安全性和权限控制。

通过这个方式，你可以直接在 Mongoose 中利用 MongoDB 的强大功能，执行各种复杂和高级的数据库操作。

How to execute runCommand with Mongoose?

当然，很高兴回答您的问题。

在MongoDB中，如果我们想要更新文档中对象的某些属性而不是整个对象，可以使用`$set`操作符。这个操作符可以帮助我们精确修改文档中的特定字段，而不影响其他字段。

例如，假设我们有一个名为`users`的集合，其中包含如下文档：

```json
{
  "_id": 1,
  "name": "张三",
  "age": 30,
  "address": {
    "city": "北京",
    "district": "朝阳"
  }
}
```

现在，我们想要更新这位用户的地址中的`city`字段，将其从“北京”改为“上海”，同时不影响`district`字段和其他任何字段。我们可以使用如下的MongoDB更新操作：

```javascript
db.users.updateOne(
  { "_id": 1 },
  { "$set": { "address.city": "上海" } }
);
```

这里，`updateOne`方法指定了要更新的文档（通过`_id`字段），并通过`$set`操作符指定我们只更新`address.city`字段。这样做不会影响到`address`对象中的其他属性或文档中的其他字段。

这种更新方式非常强大且灵活，因为它允许我们仅修改文档的一部分，而不必发送整个文档回数据库。这在处理大型文档或在网络环境较差的情况下特别有用，可以显著减少网络传输的数据量。

希望这个例子能够清楚地解释如何在MongoDB中更新对象的某些属性。如果您有任何其他问题或需要更多示例，请告诉我！

在MongoDB中，如果我们想要更新文档中对象的某些属性而不是整个对象，可以使用 `$set`操作符。这个操作符可以帮助我们精确修改文档中的特定字段，而不影响其他字段。

例如，假设我们有一个名为 `users`的集合，其中包含如下文档：

```json
{
  "_id": 1,
  "name": "张三",
  "age": 30,
  "address": {
    "city": "北京",
    "district": "朝阳"
  }
}
```

现在，我们想要更新这位用户的地址中的 `city`字段，将其从“北京”改为“上海”，同时不影响 `district`字段和其他任何字段。我们可以使用如下的MongoDB更新操作：

```javascript
db.users.updateOne(
  { "_id": 1 },
  { "$set": { "address.city": "上海" } }
);
```

这里，`updateOne`方法指定了要更新的文档（通过 `_id`字段），并通过 `$set`操作符指定我们只更新 `address.city`字段。这样做不会影响到 `address`对象中的其他属性或文档中的其他字段。

这种更新方式非常强大且灵活，因为它允许我们仅修改文档的一部分，而不必发送整个文档回数据库。这在处理大型文档或在网络环境较差的情况下特别有用，可以显著减少网络传输的数据量。

How to update only some properties of object in MongoDB database

在 Mongoose 中，我们可以通过定义中间件（middleware），也称为 pre 和 post 钩子（hooks），来在数据库操作执行前后触动事件。Mongoose 支持 document 中间件和 query 中间件，这些中间件可以在执行如 `save`, `remove`, `find`, `update` 等操作时触发。

### 定义 Document 中间件

Document 中间件适用于单个文档的操作。比如，在保存文档之前或之后执行某些动作。以下是一个示例，展示如何在保存文档前后打印消息：

```javascript
const mongoose = require('mongoose');
const { Schema } = mongoose;

const userSchema = new Schema({
  name: String,
  email: String
});

// Pre-save 中间件
userSchema.pre('save', function(next) {
  console.log('A user document is about to be saved.');
  next();
});

// Post-save 中间件
userSchema.post('save', function(doc) {
  console.log(`User ${doc.name} was saved.`);
});

const User = mongoose.model('User', userSchema);

const newUser = new User({ name: 'Alice', email: 'alice@example.com' });
newUser.save(); // 这将触发上面定义的 pre 和 post save 钩子
```

### 定义 Query 中间件

Query 中间件适用于查询操作。比如在执行查询操作前后添加逻辑。下面是一个示例，展示如何在查询后添加一个日志：

```javascript
userSchema.post('find', function(docs) {
  console.log(`Found ${docs.length} documents.`);
});

// 当调用 User.find() 时，将触发上述 post-find 钩子
User.find({ name: 'Alice' }, (err, docs) => {
  if (err) throw err;
  // 查询完成后，也会打印文档数量
});
```

### 触发自定义事件

如果需要触发自定义事件，可以使用 Node.js 的 `events` 模块来创建和触发事件。以下是一个扩展上述示例的方式：

```javascript
const events = require('events');
const eventEmitter = new events.EventEmitter();

// 定义一个事件处理器
const myEventHandler = () => {
  console.log('Custom event triggered!');
};

// 绑定事件和事件处理器
eventEmitter.on('saved', myEventHandler);

// 触发事件
userSchema.post('save', function() {
  eventEmitter.emit('saved');
});

const anotherUser = new User({ name: 'Bob', email: 'bob@example.com' });
anotherUser.save(); // 除了触发 save 钩子，还会触发自定义事件
```

通过这种方式，我们可以在 Mongoose 中间件中添加复杂的逻辑，甚至是跨应用程序的事件通信。这使得代码更加模块化和可重用。

How to emit event in mongoose middleware?

MongoDB 主要是一个面向文档的 NoSQL 数据库，它存储的是类似 JSON 的 BSON 文档。对于文件存储，MongoDB 提供了一个名为 GridFS 的功能，专门用于存储大型文件，比如 Word 和 Excel 文件。

### 如何使用 GridFS 存储文件？

GridFS 通过将文件分割成多个小块（chunks），每块默认的大小是 255KB，并且将这些块作为独立的文档存储在数据库中。这样做的好处是可以有效地管理和存储大型文件，而不会遇到BSON文档大小的限制（16MB）。

### 存储过程具体步骤：

1. **分割文件**：当一个文件被上传到 MongoDB 时，GridFS 将文件自动分割成多个块。
2. **存储块**：每个块被存为一个独立的文档，并且具有一个指向文件元数据的索引。
3. **存储元数据**：文件的元数据（如文件名，文件类型，文件大小等）被存储在一个单独的文档中，这个文档还包含了指向所有相关块的引用。

### 读取文件：

当需要读取文件时，GridFS 通过文件的元数据，找到所有相关的块，并且按照顺序将它们组合起来，最终复原成原始文件。

### 示例：

假设我们需要在一个博客应用中存储用户上传的文档，如 Word 或 Excel 文件。我们可以使用 Mongo 的 GridFS 功能来存储这些文件。在用户上传文件时，应用会使用 GridFS 的 API 分割并存储这些文件。当其他用户需要访问这些文件时，应用再通过 GridFS API 从 MongoDB 中检索并重新组合这些文件块，展示给用户。

### 总结：

MongoDB 的 GridFS 是一种非常有效的方法来存储和管理大型文件，如 Word 和 Excel 文档。它避免了单个文档大小的限制，并且使得文件的存储和访问变得高效和可靠。

How can I store files ( Word , Excel, etc.) in MongoDB?

在 Mongoose 中，`findOneAndUpdate` 方法可以用来更新 MongoDB 文档中的数据。如果要更新子文档（即嵌套在文档中的文档），我们需要特别注意如何指定要更新的子文档的路径。

假设我们有一个名为 `User` 的模型，其中包含一个名为 `addresses` 的数组字段，每个数组项都是一个包含街道、城市和邮编的对象。我们的任务是更新特定用户的某个地址。

### 步骤 1: 定义模型

首先，我们需要定义模型：

```javascript
const mongoose = require('mongoose');
const Schema = mongoose.Schema;

const addressSchema = new Schema({
  street: String,
  city: String,
  zipCode: String
});

const userSchema = new Schema({
  name: String,
  addresses: [addressSchema]
});

const User = mongoose.model('User', userSchema);
```

### 步骤 2: 使用 findOneAndUpdate 更新子文档

为了更新子文档中的数据，我们需要使用 MongoDB 的点表示法（dot notation）来指定要更新的字段路径。假设我们知道要更新的地址的 `_id`。

```javascript
const userId = '某个用户的_id';
const addressId = '要更新的地址的_id';
const newStreet = '新的街道名';
const newCity = '新的城市名';
const newZipCode = '新的邮政编码';

User.findOneAndUpdate(
  { _id: userId, 'addresses._id': addressId },
  {
    $set: {
      'addresses.$.street': newStreet,
      'addresses.$.city': newCity,
      'addresses.$.zipCode': newZipCode
    }
  },
  { new: true }  // 返回更新后的文档
)
.then(updatedDocument => {
  console.log('更新成功:', updatedDocument);
})
.catch(error => {
  console.error('更新失败:', error);
});
```
在这个示例中：

- 我们使用 `findOneAndUpdate` 的第一个参数来查找正确的用户文档，同时确保子文档数组中有一个具有正确 `_id` 的地址。
- 使用 `$set` 操作符来更新子文档中的具体字段。
- `'addresses.$'` 是 MongoDB 的位置占位符，用于指示符合数组查询条件的第一个元素。
- `{ new: true }` 选项确保返回更新后的文档。

通过这种方法，我们可以准确地更新嵌套在数组中的子文档，而不会影响到其他子文档的数据。

How to update subdocument with findOneAndUpdate in Mongoose?

在 Mongoose 中，如果您想要获取按多个字段排序的列表中的项目排名，您可以使用 MongoDB 的聚合管道（Aggregation Pipeline）来实现这一功能。以下是具体的步骤和示例：

### 步骤 1: 定义数据模型

首先，假设我们有一个 `User` 模型，包含 `score` 和 `age` 两个字段，我们想根据这两个字段来进行排序。

```javascript
const mongoose = require('mongoose');
const { Schema } = mongoose;

const userSchema = new Schema({
  name: String,
  score: Number,
  age: Number
});

const User = mongoose.model('User', userSchema);
```

### 步骤 2: 使用聚合管道排序并添加排名

使用 MongoDB 的 `$sort` 来排序，并使用 `$group` 和 `$push` 来生成带有排名的列表。

```javascript
User.aggregate([
  // 首先按照需要的字段进行排序
  { $sort: { score: -1, age: 1 } }, // 按 score 降序，age 升序排序

  // 将排序后的数据添加到一个新的数组，并为每个元素添加排名
  {
    $group: {
      _id: null,  // 不按任何字段分组，也就是说整个集合作为一组
      users: { $push: "$$ROOT" }  // 将所有文档添加到 users 数组
    }
  },
  {
    $unwind: {
      path: "$users",
      includeArrayIndex: "rank"  // includeArrayIndex 会给每个元素添加一个新字段，表示其在数组中的索引，即排名
    }
  },
  {
    $replaceRoot: {
      newRoot: {
        $mergeObjects: ["$users", { rank: { $add: ["$rank", 1] } }]  // 将 rank 索引转换为从1开始的排名
      }
    }
  }
]).exec((err, results) => {
  if (err) throw err;
  console.log(results);  // 打印带有排名的用户列表
});
```

### 解释：

1. **排序**: 使用 `$sort` 根据 `score` 降序和 `age` 升序对用户进行排序。
2. **组合**: 使用 `$group` 将所有文档推到一个数组中，这步不分组。
3. **解包**: 使用 `$unwind` 将数组解包，并通过 `includeArrayIndex` 为每个元素添加索引作为排名。
4. **重新构造文档**: 使用 `$replaceRoot` 和 `$mergeObjects` 将原始文档和新增的 `rank` 字段合并，修正排名使其从1开始。

这个聚合管道不仅能对数据进行排序，还能够有效地为每条记录添加一个表示其在排序后列表中的排名的字段。这在实现如排行榜这类功能时非常有用。

How to get item ranking in list sorted by multiple fields in Mongoose

在使用 Mongoose 操作 MongoDB 时，执行查询操作是一个基础而重要的功能。Mongoose 提供了多种方法来从数据库中查询数据，这些方法既可以处理简单的查询也可以处理复杂的查询需求。下面我会详细介绍几种常见的查询方法，并提供相应的例子。

### 1. 使用 `find` 方法

`find` 方法是最常用的查询方法之一，它可以用来查找符合条件的多个文档。

**示例代码：**
```javascript
const User = mongoose.model('User', new mongoose.Schema({ name: String }));

User.find({ name: '张三' }, function(err, users) {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log(users);
  }
});
```
在这个例子中，我们查询名为“张三”的所有用户。`find` 方法的第一个参数是查询条件，第二个参数是一个回调函数，用来处理查询结果或错误。

### 2. 使用 `findOne` 方法

如果你只需要查找一个符合条件的文档，可以使用 `findOne` 方法。

**示例代码：**
```javascript
User.findOne({ name: '张三' }, function(err, user) {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log(user);
  }
});
```
这个方法与 `find` 类似，但它只返回第一个匹配的文档。

### 3. 使用 `findById` 方法

如果你已知文档的 ID，可以使用更直接的方法 `findById`。

**示例代码：**
```javascript
User.findById('1234567890abcdef', function(err, user) {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log(user);
  }
});
```
这里，我们通过文档的 ID 来获取一个用户。

### 4. 查询条件的高级用法

Mongoose 也支持更复杂的查询条件，比如使用 `gt` (大于), `lt` (小于) 等操作符。

**示例代码：**
```javascript
User.find({ age: { $gt: 18 } }, function(err, users) {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log(users);
  }
});
```
在这个例子中，我们查询年龄大于 18 的所有用户。

### 5. 链式查询

Mongoose 允许你通过链式调用来构建查询，这使得写法更加灵活和强大。

**示例代码：**
```javascript
User.find()
  .where('age').gt(18)
  .where('name').equals('张三')
  .select('name age')
  .exec(function(err, users) {
    if (err) {
      console.error(err);
    } else {
      console.log(users);
    }
  });
```
在这个例子中，我们链式调用了多个方法来构建复杂的查询条件和结果选择。

通过上述方法，你可以根据具体需求选择合适的查询方法和策略。Mongoose 的强大和灵活性确保了我们可以有效且高效地从 MongoDB 中检索数据。

How do I perform a query in Mongoose?

在 Mongoose 中构建条件查询通常涉及使用 `.find()`, `.findOne()`, 或 `.findById()` 方法，并配合查询对象来完成。下面是详细步骤和示例：

### 步骤 1: 连接 MongoDB 数据库

首先，确保你已经连接到了 MongoDB 数据库。

```javascript
const mongoose = require('mongoose');

mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/mydatabase', {
    useNewUrlParser: true,
    useUnifiedTopology: true
});
```

### 步骤 2: 定义模型

定义一个 Mongoose 模型，该模型映射到数据库中的一个集合。

```javascript
const UserSchema = new mongoose.Schema({
    name: String,
    age: Number,
    status: String
});

const User = mongoose.model('User', UserSchema);
```

### 步骤 3: 构建条件查询

#### 示例 1: 查找所有名为 "John" 的用户

```javascript
User.find({ name: 'John' }, function(err, users) {
    if (err) {
        console.error(err);
    } else {
        console.log(users);
    }
});
```

#### 示例 2: 查找年龄大于 20 的所有用户

```javascript
User.find({ age: { $gt: 20 } }, function(err, users) {
    if (err) {
        console.error(err);
    } else {
        console.log(users);
    }
});
```

#### 示例 3: 查找状态为 "active" 并且年龄大于 20 的用户

```javascript
User.find({ status: 'active', age: { $gt: 20 } }, function(err, users) {
    if (err) {
        console.error(err);
    } else {
        console.log(users);
    }
});
```

#### 示例 4: 使用 `findOne` 查找特定用户

```javascript
User.findOne({ name: 'Alice' }, function(err, user) {
    if (err) {
        console.error(err);
    } else {
        console.log(user);
    }
});
```

### 步骤 4: 使用链式查询 (可选)

Mongoose 也支持链式查询，这使得构建复杂查询更加直观。

```javascript
User.find()
    .where('age').gt(20)
    .where('status').equals('active')
    .limit(10)
    .sort('-name')
    .exec(function(err, users) {
        if (err) {
            console.error(err);
        } else {
            console.log(users);
        }
    });
```

这些步骤展示了如何在 Mongoose 中构建和执行条件查询。通过这种方式，可以灵活地查询数据库，满足各种业务需求。

How to build a conditional query in Mongoose?

在 Mongoose 中，如果您的模型之间有引用关系，您可以使用 `populate()` 方法来查询引用的对象属性。这个方法允许您在查询结果中自动填充其他集合的文档。

### 示例场景

假设我们有两个模型：一个是 `User`，另一个是 `Post`。在 `Post` 模型中，我们存储了发帖用户的引用（即 `User` 的 ID）。

```javascript
const mongoose = require('mongoose');
const { Schema } = mongoose;

const userSchema = new Schema({
  name: String,
  email: String
});

const postSchema = new Schema({
  title: String,
  content: String,
  author: {
    type: Schema.Types.ObjectId,
    ref: 'User'
  }
});

const User = mongoose.model('User', userSchema);
const Post = mongoose.model('Post', postSchema);
```

### 查询引用的用户信息

现在，如果我们想要查询某个帖子及其作者的详细信息，我们可以在查询 `Post` 时使用 `populate()` 方法来填充 `author` 字段。

```javascript
Post.findById(postId)
  .populate('author')
  .exec((err, post) => {
    if (err) throw err;
    console.log(post.title); // 显示帖子的标题
    console.log(post.author.name); // 显示作者的名称
    console.log(post.author.email); // 显示作者的电子邮件
  });
```

### 选择性填充字段

如果您只对引用的用户的特定字段感兴趣，您可以在 `populate()` 方法中使用 `select` 选项来限制返回的字段。

```javascript
Post.findById(postId)
  .populate({
    path: 'author',
    select: 'name'
  })
  .exec((err, post) => {
    if (err) throw err;
    console.log(post.title); // 显示帖子的标题
    console.log(post.author.name); // 只显示作者的名称
    // 注意：由于我们没有选择 email，下面的属性会是 undefined
    console.log(post.author.email); // undefined
  });
```

### 总结

使用 Mongoose 的 `populate()` 方法可以有效地查询和管理 MongoDB 中的关联数据。这使得在处理复杂数据结构时，可以更方便地访问和显示数据。

How to query for a referenced object property in Mongoose?

在实际的开发场景中，动态连接多个 MongoDB 数据库是一个非常实用的需求，例如在处理多租户系统时。Mongoose 是一个强大的 MongoDB 对象模型工具，它能够支持同时连接到多个数据库。下面我将详细介绍如何使用 Mongoose 动态地连接到多个 MongoDB 数据库。

### 步骤 1: 安装和设置 Mongoose

首先，确保你的项目中已经安装了 Mongoose。如果还没有安装，可以通过 npm 来安装：

```bash
npm install mongoose
```

### 步骤 2: 创建动态连接函数

我们可以创建一个函数，该函数接收数据库的 URI（Uniform Resource Identifier）作为参数，然后使用这个 URI 来创建和返回一个数据库连接。

```javascript
const mongoose = require('mongoose');

const connectToDatabase = async (uri) => {
  const connection = await mongoose.createConnection(uri, { 
    useNewUrlParser: true, 
    useUnifiedTopology: true 
  });
  
  return connection;
};
```

### 步骤 3: 使用 Schema 和 Model

在 Mongoose 中，每个数据库连接可以使用不同的 schemas 和 models。因此，你可以为每个连接定义不同的模型。

```javascript
const userSchema = new mongoose.Schema({
  name: String,
  email: String,
  role: String
});

const createUserModel = (connection) => {
  return connection.model('User', userSchema);
};
```

### 步骤 4: 动态连接到多个数据库并使用模型

现在你可以根据需要连接到任意多个数据库，并为每个数据库实例化模型。

```javascript
async function main() {
  const dbConnection1 = await connectToDatabase('mongodb://localhost:27017/database1');
  const dbConnection2 = await connectToDatabase('mongodb://localhost:27017/database2');
  
  // 创建模型
  const User1 = createUserModel(dbConnection1);
  const User2 = createUserModel(dbConnection2);

  // 使用模型
  const user1 = new User1({ name: 'Alice', email: 'alice@example.com', role: 'admin' });
  const user2 = new User2({ name: 'Bob', email: 'bob@example.com', role: 'editor' });

  await user1.save();
  await user2.save();

  console.log('Users created in different databases.');
}

main();
```

### 总结

通过上面的步骤，我们可以看到 Mongoose 提供了灵活的方法来动态连接多个 MongoDB 数据库。这种方法特别适合处理具有多租户架构的应用程序，其中每个租户可能需要操作自己独立的数据库实例。

以上就是动态连接多个 MongoDB 数据库的具体实现方式。希望这能帮助你了解并应用在你的项目中！

在实际的开发场景中，动态连接多个 MongoDB 数据库是一个非常实用的需求，例如在处理多租户系统时。Mongoose 是一个强大的 MongoDB 对象模型工具，它能够支持同时连接到多个数据库。下面我将详细介绍如何使用 Mongoose 动态地连接到多个 MongoDB 数据库。

### 步骤 1: 安装和设置 Mongoose

首先，确保你的项目中已经安装了 Mongoose。如果还没有安装，可以通过 npm 来安装：

```bash
npm install mongoose
```

### 步骤 2: 创建动态连接函数

我们可以创建一个函数，该函数接收数据库的 URI（Uniform Resource Identifier）作为参数，然后使用这个 URI 来创建和返回一个数据库连接。

```javascript
const mongoose = require('mongoose');

const connectToDatabase = async (uri) => {
  const connection = await mongoose.createConnection(uri, { 
    useNewUrlParser: true, 
    useUnifiedTopology: true 
  });
  
  return connection;
};
```

### 步骤 3: 使用 Schema 和 Model

在 Mongoose 中，每个数据库连接可以使用不同的 schemas 和 models。因此，你可以为每个连接定义不同的模型。

```javascript
const userSchema = new mongoose.Schema({
  name: String,
  email: String,
  role: String
});

const createUserModel = (connection) => {
  return connection.model('User', userSchema);
};
```

### 步骤 4: 动态连接到多个数据库并使用模型

现在你可以根据需要连接到任意多个数据库，并为每个数据库实例化模型。

```javascript
async function main() {
  const dbConnection1 = await connectToDatabase('mongodb://localhost:27017/database1');
  const dbConnection2 = await connectToDatabase('mongodb://localhost:27017/database2');
  
  // 创建模型
  const User1 = createUserModel(dbConnection1);
  const User2 = createUserModel(dbConnection2);

  // 使用模型
  const user1 = new User1({ name: 'Alice', email: 'alice@example.com', role: 'admin' });
  const user2 = new User2({ name: 'Bob', email: 'bob@example.com', role: 'editor' });

  await user1.save();
  await user2.save();

  console.log('Users created in different databases.');
}

main();
```

### 总结

通过上面的步骤，我们可以看到 Mongoose 提供了灵活的方法来动态连接多个 MongoDB 数据库。这种方法特别适合处理具有多租户架构的应用程序，其中每个租户可能需要操作自己独立的数据库实例。 

以上就是动态连接多个 MongoDB 数据库的具体实现方式。

How to connect multiple mongodb database dynamically using mongoose?

在进行KeystoneJS模型的单元测试时，关键是理解您不仅仅在测试数据模型，而且还在测试与数据库的交互。以下是一种系统化的方法来进行KeystoneJS模型的单元测试：

### 1. 设置测试环境

首先，您需要设置一个适合进行单元测试的环境。这通常意味着设置一个独立的测试数据库，这样您在测试过程中做的任何数据操作都不会影响到生产数据库或开发数据库。

```javascript
const keystone = require('keystone');

beforeAll(async () => {
    keystone.init({
        'name': 'my-test-app',
        'mongo': 'mongodb://localhost/my-test-app',
        // 其他必要的配置...
    });
    await keystone.mongoose.connect();
    await keystone.import('models');
});
```

### 2. 编写单元测试

单元测试应该专注于模型逻辑的各个方面，例如字段验证、关系、方法和静态函数等。

#### 示例：测试模型字段验证

假设您有一个用户模型，其中的邮箱字段是必填的，您可以编写一个测试来验证这一点。

```javascript
const User = keystone.list('User');

describe('User model test', () => {
    test('should validate that email field is required', async () => {
        const user = new User.model();
        
        try {
            await user.save();
        } catch (error) {
            expect(error.errors.email).toBeDefined();
            expect(error.errors.email.kind).toBe('required');
        }
    });
});
```

#### 示例：测试模型方法

如果您的模型有自定义方法，如计算用户的全名，可以这样测试：

```javascript
describe('User full name method', () => {
    test('should return the full name of the user', () => {
        const user = new User.model({
            firstName: 'John',
            lastName: 'Doe'
        });
        
        expect(user.getFullName()).toBe('John Doe');
    });
});
```

### 3. 模拟外部依赖

如果您的模型与外部系统或服务有交互（如发送电子邮件），您应该使用如 jest 的 `mock` 功能来模拟这些依赖。

```javascript
jest.mock('emailService');

const emailService = require('emailService');
const User = keystone.list('User');

describe('User registration', () => {
    test('should send a welcome email on registration', async () => {
        const user = new User.model({ email: 'test@example.com' });
        await user.save();
        expect(emailService.sendWelcomeEmail).toHaveBeenCalledWith('test@example.com');
    });
});
```

### 4. 清理和重置环境

每个测试运行结束后，应该清理测试环境以避免测试间的数据干扰。

```javascript
afterEach(async () => {
    await keystone.mongoose.connection.db.dropDatabase();
});

afterAll(async () => {
    await keystone.mongoose.disconnect();
});
```

通过这样的步骤，您可以系统地为KeystoneJS模型编写有效、可维护的单元测试。

How do I unit test keystonejs models?

在 Mongoose 中，每个模型都有一个与其相关联的 schema，schema 定义了文档的结构和配置，包括索引。如果你想要获取一个模型的已定义索引，你可以通过访问模型的 schema 的 `indexes` 方法来实现。

下面是一个具体的步骤和例子，展示如何在 Mongoose 中获取已定义的索引：

假设我们有一个用户模型定义如下：

```javascript
const mongoose = require('mongoose');
const { Schema } = mongoose;

const userSchema = new Schema({
  username: { type: String, unique: true },
  email: { type: String, unique: true },
  age: Number
});

// 添加复合索引
userSchema.index({ username: 1, age: -1 });

const User = mongoose.model('User', userSchema);
```

在这个例子中，我们为 `username` 和 `email` 字段定义了唯一索引，并为 `username` 和 `age` 定义了一个复合索引。

现在，如果我们想要获取这个模型的所有已定义的索引，可以使用以下代码：

```javascript
const indexes = User.schema.indexes();
console.log(indexes);
```

这将输出类似于以下内容：

```plaintext
[
  [{ username: 1 }, { unique: true, background: true }],
  [{ email: 1 }, { unique: true, background: true }],
  [{ username: 1, age: -1 }, { background: true }]
]
```

如上所示，`indexes()` 方法返回一个数组，其中每个元素都是另一个包含两个元素的数组。第一个元素是索引的键和方向，第二个元素是索引的选项（例如 `unique` 和 `background`）。

这个方法可以非常有效地帮助我们理解数据库模型中的索引情况，对于优化查询和保证数据的完整性都非常有用。

Mongoose相关问题