Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# \$1lookup
<a name="lookup"></a>

Die `$lookup` Aggregationsphase in Amazon DocumentDB ermöglicht es Ihnen, einen Left Outer Join zwischen zwei Sammlungen durchzuführen. Mit diesem Vorgang können Sie Daten aus mehreren Sammlungen auf der Grundlage übereinstimmender Feldwerte kombinieren. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Daten aus verwandten Sammlungen in Ihre Abfrageergebnisse integrieren müssen.

**Parameter**
+ `from`: Der Name der Sammlung, mit der die Verknüpfung durchgeführt werden soll.
+ `localField`: Das Feld aus den Eingabedokumenten, das mit dem abgeglichen werden soll`foreignField`.
+ `foreignField`: Das Feld aus den Dokumenten in der `from` Sammlung, mit dem abgeglichen werden soll`localField`.
+ `as`: Der Name des neuen Felds, das zu den Ausgabedokumenten hinzugefügt werden soll, die die passenden Dokumente aus der `from` Sammlung enthalten.

## Beispiel (MongoDB Shell)
<a name="lookup-examples"></a>

Das folgende Beispiel zeigt einen einfachen `$lookup` Vorgang, bei dem Daten aus der `orders` Sammlung mit der `customers` Sammlung verknüpft werden.

**Erstellen Sie Beispieldokumente**

```
db.customers.insertMany([
  { _id: 1, name: "Alice" },
  { _id: 2, name: "Bob" },
  { _id: 3, name: "Charlie" }
]);

db.orders.insertMany([
  { _id: 1, customer_id: 1, total: 50 },
  { _id: 2, customer_id: 1, total: 100 },
  { _id: 3, customer_id: 2, total: 75 }
]);
```

**Beispiel für eine Abfrage**

```
db.customers.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "orders",           
      localField: "_id",        
      foreignField: "customer_id", 
      as: "orders" 
    }
  }
]);
```

**Ausgabe**

```
[
  {
    _id: 1,
    name: 'Alice',
    orders: [
      { _id: 2, customer_id: 1, total: 100 },
      { _id: 1, customer_id: 1, total: 50 }
    ]
  },
  { _id: 3, name: 'Charlie', orders: [] },
  {
    _id: 2,
    name: 'Bob',
    orders: [ { _id: 3, customer_id: 2, total: 75 } ]
  }
]
```

## Codebeispiele
<a name="lookup-code"></a>

Um ein Codebeispiel für die Verwendung des `$lookup` Befehls anzuzeigen, wählen Sie die Registerkarte für die Sprache, die Sie verwenden möchten:

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#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');

  await client.connect();

  const db = client.db('test');

  const result = await db.collection('customers').aggregate([
    {
      $lookup: {
        from: 'orders',
        localField: '_id',
        foreignField: 'customer_id',
        as: 'orders'
      }
    }
  ]).toArray();

  console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
  await client.close();
}

example();
```

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')

    db = client.test
    
    collection = db.customers

    pipeline = [
        {
            "$lookup": {
                "from": "orders",
                "localField": "_id",
                "foreignField": "customer_id",
                "as": "orders"
            }
        }
    ]

    result = collection.aggregate(pipeline)

    for doc in result:
        print(doc)

    client.close()

example()
```

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