Na verdade, a outra resposta está errada. É possível fazer uma pesquisa em um campo DBref dentro do seu agregador, e você não precisa de mapreduce para isso.
Solução
db.A.aggregate([
{
$project: {
B_fk: {
$map: {
input: {
$map: {
input:"$bid",
in: {
$arrayElemAt: [{$objectToArray: "$$this"}, 1]
},
}
},
in: "$$this.v"}},
}
},
{
$lookup: {
from:"B",
localField:"B_fk",
foreignField:"_id",
as:"B"
}
}
])
resultado
{
"_id" : ObjectId("59bb79df1e9c00162566f581"),
"B_fk" : null,
"B" : [ ]
},
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"B_fk" : [
ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0"),
ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1")
],
"B" : [
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0"),
"status" : NumberInt("1"),
"seq" : NumberInt("0")
}
]
}
Explicação resumida
Faça um loop pelos DBRefs com $map, divida cada DBref em um array, mantenha apenas o campo $id, então livre-se do formato k:v com $$this.v, mantendo apenas o ObjectId e removendo todo o resto. Agora você pode pesquisar no ObjectId.
Explicação passo a passo
Dentro do agregador, um tipo DBRef BSON pode ser tratado como um objeto, com dois ou três campos (ref, id e db).
Se você fizer:
db.A.aggregate([
{
$project: {
First_DBref_as_array: {$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},
Second_DBref_as_array: {$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",1]}},
}
},
])
Este é o resultado:
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"First_DBref_as_array : [
{
"k" : "$ref",
"v" : "B"
},
{
"k" : "$id",
"v" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
}
],
"Second_DBref_as_array" : [
{
"k" : "$ref",
"v" : "B"
},
{
"k" : "$id",
"v" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
}
]
}
Depois de transformar um dbref em um array, você pode se livrar dos campos inúteis consultando apenas o valor no índice 1, assim:
db.A.aggregate([
{
$project: {
First_DBref_as_array: {$arrayElemAt: [{$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},1]},
Second_DBref_as_array: {$arrayElemAt: [{$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},1]},
}
},
])
resultado:
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"First_DBref_as_array" : {
"k" : "$id",
"v" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
},
"Second_DBref_as_array" : {
"k" : "$id",
"v" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
}
}
Então você pode finalmente chegar ao valor desejado apontando para "$myvalue.v", assim
db.A.aggregate([
{
$project: {
first_DBref_as_array: {$arrayElemAt: [{$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},1]},
second_DBref_as_array: {$arrayElemAt: [{$objectToArray:{$arrayElemAt:["$bid",0]}},1]},
}
},
{
$project: {
first_DBref_as_ObjectId: "$first_DBref_as_array.v",
second_DBref_as_ObjectId: "$second_DBref_as_array.v"
}
}
])
resultado:
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"first_DBref_as_ObjectId" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0"),
"second_DBref_as_ObjectId" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0")
}
Obviamente, em um pipeline normal, você não precisa de todas essas etapas redundantes, usando um $map aninhado, você pode obter o mesmo resultado de uma só vez:
db.A.aggregate([
{
$project: {
B_fk: { $map : {input: { $map: { input:"$bid",
in: { $arrayElemAt: [{$objectToArray: "$$this"}, 1 ]}, } },
in: "$$this.v"}},
}
},
])
resultado:
{
"_id" : ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1"),
"B_fk" : [
ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e0"),
ObjectId("582abcd85d2dfa67f44127e1")
]
}
Espero que a explicação seja clara o suficiente, se não, sinta-se à vontade para perguntar.
