MongoDBコレクションのオブジェクト配列内の照会された要素のみを取得します

私のコレクションに次のドキュメントがあるとします。

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

クエリを実行します。

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

または

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

一致したドキュメント（ドキュメント1）を返しますが、常にすべての配列項目が含まれshapesます。

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

ただし、以下を含む配列でのみドキュメント（ドキュメント1）を取得したいと思いますcolor=red。

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

これどうやってするの？

MongoDB 2.2の新しい$elemMatch射影演算子は、最初に一致したshapes要素のみを含むように返されたドキュメントを変更する別の方法を提供します。

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

戻り値：

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

2.2 $ projection operatorでは、を使用してこれを行うこともできます。$射影オブジェクトのフィールド名は、クエリからのフィールドの最初に一致する配列要素のインデックスを表します。以下は、上記と同じ結果を返します。

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

MongoDB 3.2アップデート

3.2リリース以降では、新しい$filter集計演算子を使用して、射影中に配列をフィルタリングできます。これには、最初のものだけでなく、すべての一致を含めるという利点があります。

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
    }}
])

結果：

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

MongoDB 2.2以降の新しい集約フレームワークは、Map / Reduceの代替手段を提供します。$unwindオペレータは、あなた分離するために使用することができるshapes一致させることができる書類の流れの中に配列を：

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"
  }}
)

結果：

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

別の興味深い方法は、$ redactを使用することです。これは、MongoDB 2.6の新しい集約機能の1つです。2.6を使用している場合、大きな配列がある場合にパフォーマンスの問題を引き起こす可能性がある$ unwindは必要ありません。

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

$redact 「ドキュメント自体に格納されている情報に基づいてドキュメントの内容を制限します」。したがって、ドキュメントの内部でのみ実行されます。基本的にドキュメントを上から下にスキャンし、にあるif条件と一致するかどうかをチェックします。一致する$cond場合は、content（$$DESCEND）またはremove（$$PRUNE）を保持します。

上記の例では、最初に配列$match全体を返し、shapes$ redactはそれを期待される結果まで削除します。

{$not:"$color"}必要なことに注意してください。これは、最上位のドキュメントもスキャンするためです。最上位のフィールドが$redact見つからない場合は、ドキュメント全体が取り除かれる可能性colorがあるためfalse、これが返されます。

注意：この回答は、MongoDB 2.2以降の新機能が導入される前の、当時関連していたソリューションを提供します。より新しいバージョンのMongoDBを使用している場合は、他の回答を参照してください。

フィールドセレクターパラメーターは、完全なプロパティに制限されています。配列全体ではなく、配列の一部を選択するために使用することはできません。$位置演算子を使ってみましたが、うまくいきませんでした。

最も簡単な方法は、クライアントの形状をフィルターするだけです。

MongoDBから直接正しい出力が本当に必要な場合は、map-reduceを使用して形状をフィルタリングできます。

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()

配列$sliceの重要なオブジェクトを返すと、配列要素の一致を照会できるので便利です。

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

$slice要素のインデックスがわかっている場合に役立ちますが、条件に一致する配列要素が必要になる場合があります。$演算子を使用して、一致する要素を返すことができます。

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

出力

{

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

mongodbでのfindの構文は次のとおりです。

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

そして、あなたが書いた2番目のクエリ、つまり

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

この例では$elemMatch、クエリパーツで演算子を使用していますが、この演算子をプロジェクションパーツで使用すると、目的の結果が得られます。次のようにクエリを書き留めることができます

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

これにより、望ましい結果が得られます。

JohnnyHKに感謝します。

ここでは、さらに複雑な使用法を追加したいだけです。

// 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"
    }
]}

クエリを実行するだけです

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

このクエリの出力は

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

予想通り、color： 'red'に一致する配列からの正確なフィールドを提供します。

$ projectと共に、他の賢明なマッチング要素がドキュメント内の他の要素と結合されます。

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

同様に、あなたは複数のために見つけることができます

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})

集計関数を使用して$project、ドキュメント内の特定のオブジェクトフィールドを取得する

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

結果：

{
    "_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")
        }
    ]
}

質問は9.6年前に行われましたが、これは多くの人々に非常に役立ちました。私もその1人です。ご質問、ヒント、回答をありがとうございました。ここで答えの1つからピックアップします。次の方法は、親ドキュメントの他のフィールドを投影するためにも使用できることがわかりました。これは、誰かに役立つかもしれません。

次のドキュメントでは、従業員（emp＃7839）の休暇履歴が2020年に設定されているかどうかを確認する必要がありました。休暇履歴は、親従業員ドキュメント内の埋め込みドキュメントとして実装されます。

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
                }
        ]
}