MongoDB koleksiyonundaki bir nesne dizisindeki yalnızca sorgulanan öğeyi alma

Koleksiyonumda aşağıdaki belgelerin bulunduğunu varsayalım:

{  
   "_id":ObjectId("562e7c594c12942f08fe4192"),
   "shapes":[  
      {  
         "shape":"square",
         "color":"blue"
      },
      {  
         "shape":"circle",
         "color":"red"
      }
   ]
},
{  
   "_id":ObjectId("562e7c594c12942f08fe4193"),
   "shapes":[  
      {  
         "shape":"square",
         "color":"black"
      },
      {  
         "shape":"circle",
         "color":"green"
      }
   ]
}

Sorgu yap:

db.test.find({"shapes.color": "red"}, {"shapes.color": 1})

Veya

db.test.find({shapes: {"$elemMatch": {color: "red"}}}, {"shapes.color": 1})

Eşleşen belgeyi (Belge 1) , ancak her zaman şu TÜM dizi öğeleriyle döndürür shapes:

{ "shapes": 
  [
    {"shape": "square", "color": "blue"},
    {"shape": "circle", "color": "red"}
  ] 
}

Ancak, belgeyi (Belge 1) yalnızca aşağıdakileri içeren diziyle almak istiyorum color=red:

{ "shapes": 
  [
    {"shape": "circle", "color": "red"}
  ] 
}

Bunu nasıl yapabilirim?

MongoDB 2.2'nin yeni $elemMatchprojeksiyon operatörü, iade edilen belgeyi yalnızca ilk eşleşen shapesöğeyi içerecek şekilde değiştirmenin başka bir yolunu sunar :

db.test.find(
    {"shapes.color": "red"}, 
    {_id: 0, shapes: {$elemMatch: {color: "red"}}});

İadeler:

{"shapes" : [{"shape": "circle", "color": "red"}]}

2.2 aylarında da kullanarak bunu yapabilirsiniz $ projection operatornereye, $bir projeksiyon nesne alan adı sorgudan alanın ilk eşleşen dizi öğesinin dizinini temsil eder. Aşağıdakiler yukarıdakiyle aynı sonuçları döndürür:

db.test.find({"shapes.color": "red"}, {_id: 0, 'shapes.$': 1});

MongoDB 3.2 Güncellemesi

3.2 sürümünden başlayarak, $filterprojeksiyon sırasında bir diziyi filtrelemek için yeni toplama operatörünü kullanabilirsiniz, bu da sadece birincisi yerine tüm eşleşmeleri dahil etme avantajına sahiptir .

db.test.aggregate([
    // Get just the docs that contain a shapes element where color is 'red'
    {$match: {'shapes.color': 'red'}},
    {$project: {
        shapes: {$filter: {
            input: '$shapes',
            as: 'shape',
            cond: {$eq: ['$$shape.color', 'red']}
        }},
        _id: 0
    }}
])

Sonuçlar:

[ 
    {
        "shapes" : [ 
            {
                "shape" : "circle",
                "color" : "red"
            }
        ]
    }
]

MongoDB 2.2+ içindeki yeni Toplama Çerçevesi , Harita / Küçültme'ye bir alternatif sunar. $unwindOperatör sizin ayırmak için kullanılabilir shapeseşleştirilebilir belgelerin akışına dizi:

db.test.aggregate(
  // Start with a $match pipeline which can take advantage of an index and limit documents processed
  { $match : {
     "shapes.color": "red"
  }},
  { $unwind : "$shapes" },
  { $match : {
     "shapes.color": "red"
  }}
)

Sonuçlar:

{
    "result" : [
        {
            "_id" : ObjectId("504425059b7c9fa7ec92beec"),
            "shapes" : {
                "shape" : "circle",
                "color" : "red"
            }
        }
    ],
    "ok" : 1
}

Bir başka ilginç yol ise MongoDB 2.6'nın yeni toplama özelliklerinden biri olan $ redact kullanmaktır . 2.6 kullanıyorsanız, büyük dizileriniz varsa performans sorunlarına neden olabilecek bir $ çözülmesine ihtiyacınız yoktur.

db.test.aggregate([
    { $match: { 
         shapes: { $elemMatch: {color: "red"} } 
    }},
    { $redact : {
         $cond: {
             if: { $or : [{ $eq: ["$color","red"] }, { $not : "$color" }]},
             then: "$$DESCEND",
             else: "$$PRUNE"
         }
    }}]);

$redact msgstr "dokümanların içeriğini dokümanlarda saklanan bilgilere dayanarak kısıtlar" . Böylece sadece belgenin içinde çalışır . Temel olarak belgenizi yukarıdan aşağıya doğru tarar ve ifiçinde bulunduğunuz durumla eşleşip eşleşmediğini denetler $cond, eşleşme varsa içeriği tutar ( $$DESCEND) veya kaldırır ( $$PRUNE).

Yukarıdaki örnekte, önce $matchtüm shapesdiziyi döndürür ve $ redact diziyi beklenen sonuca indirir.

Not {$not:"$color"}buna da üst dokümanı taramak, çünkü gereklidir ve eğer $redactbir bulmazsa colorüst düzeyde alanını bu dönecektir falsebiz istemiyoruz belgenin tamamını şerit olabilir.

Dikkat: Bu cevap, MongoDB 2.2 ve sonraki sürümlerin yeni özellikleri kullanılmadan önce o zaman alakalı bir çözüm sunar . MongoDB'nin daha yeni bir sürümünü kullanıyorsanız diğer yanıtlara bakın.

Alan seçici parametresi tam özelliklerle sınırlıdır. Bir dizinin bir bölümünü seçmek için kullanılamaz, sadece dizinin tamamını seçmek için kullanılamaz. $ Pozisyon operatörünü kullanmayı denedim , ama işe yaramadı.

En kolay yol, istemcideki şekilleri filtrelemektir .

Doğrudan MongoDB'den doğru çıktıya gerçekten ihtiyacınız varsa , şekilleri filtrelemek için bir harita küçültme kullanabilirsiniz.

function map() {
  filteredShapes = [];

  this.shapes.forEach(function (s) {
    if (s.color === "red") {
      filteredShapes.push(s);
    }
  });

  emit(this._id, { shapes: filteredShapes });
}

function reduce(key, values) {
  return values[0];
}

res = db.test.mapReduce(map, reduce, { query: { "shapes.color": "red" } })

db[res.result].find()

Eşleşen dizi öğesini kullanarak sorgulamak daha iyi $slicebir dizi önemli nesneyi döndürmek için yararlıdır.

db.test.find({"shapes.color" : "blue"}, {"shapes.$" : 1})

$sliceöğenin dizinini bildiğinizde yardımcı olur, ancak bazen hangi dizi öğesinin ölçütlerinizle eşleştiğini istiyorsanız. Eşleşen elemanı işleçle döndürebilirsiniz $.

 db.getCollection('aj').find({"shapes.color":"red"},{"shapes.$":1})

ÇIKTILAR

{

   "shapes" : [ 
       {
           "shape" : "circle",
           "color" : "red"
       }
   ]
}

Mongodb'da bulmak için sözdizimi

    db.<collection name>.find(query, projection);

ve yazdığınız ikinci sorgu, yani

    db.test.find(
    {shapes: {"$elemMatch": {color: "red"}}}, 
    {"shapes.color":1})

bu $elemMatchişlemde sorgu bölümünde işleci kullandığınız halde , bu işleci projeksiyon bölümünde kullanırsanız, istenen sonucu elde edersiniz. Sorgunuzu şu şekilde yazabilirsiniz:

     db.users.find(
     {"shapes.color":"red"},
     {_id:0, shapes: {$elemMatch : {color: "red"}}})

Bu size istenen sonucu verecektir.

JohnnyHK'a teşekkürler .

Burada biraz daha karmaşık kullanım eklemek istiyorum.

// Document 
{ 
"_id" : 1
"shapes" : [
  {"shape" : "square",  "color" : "red"},
  {"shape" : "circle",  "color" : "green"}
  ] 
} 

{ 
"_id" : 2
"shapes" : [
  {"shape" : "square",  "color" : "red"},
  {"shape" : "circle",  "color" : "green"}
  ] 
} 


// The Query   
db.contents.find({
    "_id" : ObjectId(1),
    "shapes.color":"red"
},{
    "_id": 0,
    "shapes" :{
       "$elemMatch":{
           "color" : "red"
       } 
    }
}) 


//And the Result

{"shapes":[
    {
       "shape" : "square",
       "color" : "red"
    }
]}

Sorguyu çalıştırmanız yeterlidir

db.test.find(
{"shapes.color": "red"}, 
{shapes: {$elemMatch: {color: "red"}}});

bu sorgunun çıktısı

{
    "_id" : ObjectId("562e7c594c12942f08fe4192"),
    "shapes" : [ 
        {"shape" : "circle", "color" : "red"}
    ]
}

beklediğiniz gibi renkle eşleşen diziden tam alanı verir: 'kırmızı'.

$ projesi ile birlikte daha akıllıca olacak diğer akıllıca eşleşen öğeleri belgedeki diğer öğeleri ile birlikte kulüp olacak.

db.test.aggregate(
  { "$unwind" : "$shapes" },
  { "$match" : {
     "shapes.color": "red"
  }},
{"$project":{
"_id":1,
"item":1
}}
)

Aynı şekilde çoklu

db.getCollection('localData').aggregate([
    // Get just the docs that contain a shapes element where color is 'red'
  {$match: {'shapes.color': {$in : ['red','yellow'] } }},
  {$project: {
     shapes: {$filter: {
        input: '$shapes',
        as: 'shape',
        cond: {$in: ['$$shape.color', ['red', 'yellow']]}
     }}
  }}
])

db.test.find( {"shapes.color": "red"}, {_id: 0})

Toplama işlevini kullanma ve $projectbelgede belirli bir nesne alanı elde etme

db.getCollection('geolocations').aggregate([ { $project : { geolocation : 1} } ])

sonuç:

{
    "_id" : ObjectId("5e3ee15968879c0d5942464b"),
    "geolocation" : [ 
        {
            "_id" : ObjectId("5e3ee3ee68879c0d5942465e"),
            "latitude" : 12.9718313,
            "longitude" : 77.593551,
            "country" : "India",
            "city" : "Chennai",
            "zipcode" : "560001",
            "streetName" : "Sidney Road",
            "countryCode" : "in",
            "ip" : "116.75.115.248",
            "date" : ISODate("2020-02-08T16:38:06.584Z")
        }
    ]
}

Soru 9.6 yıl önce sorulmasına rağmen, bu çok sayıda insana çok yardımcı oldu, ben de onlardan biri oldum. Tüm sorularınız, önerileriniz ve cevaplarınız için herkese teşekkürler. Buradaki cevaplardan birinden alıyorum .. Aşağıdaki yöntemin üst belgedeki diğer alanları da yansıtmak için kullanılabileceğini buldum.

Aşağıdaki belge için, bir çalışanın (emp # 7839) izin geçmişinin 2020 yılı için ayarlanıp ayarlanmadığını bulmak gerekiyordu. İzin geçmişi, üst Çalışan belgesi içinde gömülü bir belge olarak uygulanır.

db.employees.find( {"leave_history.calendar_year": 2020}, 
    {leave_history: {$elemMatch: {calendar_year: 2020}},empno:true,ename:true}).pretty()


{
        "_id" : ObjectId("5e907ad23997181dde06e8fc"),
        "empno" : 7839,
        "ename" : "KING",
        "mgrno" : 0,
        "hiredate" : "1990-05-09",
        "sal" : 100000,
        "deptno" : {
                "_id" : ObjectId("5e9065f53997181dde06e8f8")
        },
        "username" : "none",
        "password" : "none",
        "is_admin" : "N",
        "is_approver" : "Y",
        "is_manager" : "Y",
        "user_role" : "AP",
        "admin_approval_received" : "Y",
        "active" : "Y",
        "created_date" : "2020-04-10",
        "updated_date" : "2020-04-10",
        "application_usage_log" : [
                {
                        "logged_in_as" : "AP",
                        "log_in_date" : "2020-04-10"
                },
                {
                        "logged_in_as" : "EM",
                        "log_in_date" : ISODate("2020-04-16T07:28:11.959Z")
                }
        ],
        "leave_history" : [
                {
                        "calendar_year" : 2020,
                        "pl_used" : 0,
                        "cl_used" : 0,
                        "sl_used" : 0
                },
                {
                        "calendar_year" : 2021,
                        "pl_used" : 0,
                        "cl_used" : 0,
                        "sl_used" : 0
                }
        ]
}