Получить только запрашиваемый элемент в массиве объектов в коллекции MongoDB

Предположим, у вас есть следующие документы в моей коллекции:

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

Сделать запрос:

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

Или

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

Возвращает соответствующий документ (Документ 1) , но всегда со всеми элементами массива в shapes:

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

Однако я хотел бы получить документ (Документ 1) только с массивом, который содержит color=red:

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

Как я могу это сделать?

Новый $elemMatchоператор проекции MongoDB 2.2 предоставляет другой способ изменить возвращаемый документ, чтобы он содержал только первый соответствующий shapesэлемент:

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

Возвращает:

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

В 2.2 вы также можете сделать это, используя $ projection operator, где $имя поля в объекте проекции представляет индекс первого соответствующего элемента массива поля из запроса. Следующее возвращает те же результаты, что и выше:

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

MongoDB 3.2 Обновление

Начиная с версии 3.2, вы можете использовать новый $filterоператор агрегирования для фильтрации массива во время проецирования, который имеет преимущество в том, что включает все совпадения, а не только первое.

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
    }}
])

Результаты:

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

Новая структура агрегации в MongoDB 2.2+ предоставляет альтернативу Map / Reduce. $unwindОператор может быть использован для разделения вашего shapesмассива в поток документов , которые могут быть отмечены:

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"
  }}
)

Результаты в:

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

Другой интересный способ - использовать $ redact , который является одной из новых функций агрегирования в MongoDB 2.6 . Если вы используете 2.6, вам не нужен $ unwind, который может вызвать проблемы с производительностью, если у вас большие массивы.

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

$redact «ограничивает содержание документов на основе информации, хранящейся в самих документах» . Так что он будет работать только внутри документа . Он в основном сканирует ваш документ сверху донизу и проверяет, соответствует ли оно вашему ifусловию $cond, если оно совпадает, или он будет сохранять content ( $$DESCEND) или remove ( $$PRUNE).

В приведенном выше примере сначала $matchвозвращается весь shapesмассив, а $ redact сокращает его до ожидаемого результата.

Обратите внимание, что {$not:"$color"}это необходимо, поскольку он также будет сканировать верхний документ, а если $redactне найдет colorполе на верхнем уровне, он вернется, falseчто может привести к удалению всего документа, который нам не нужен.

Внимание: этот ответ предоставляет решение, которое было актуально в то время , до того, как были представлены новые функции MongoDB 2.2 и выше. Смотрите другие ответы, если вы используете более свежую версию MongoDB.

Параметр селектора поля ограничен полными свойствами. Его нельзя использовать для выбора части массива, только всего массива. Я пытался использовать $ позиционный оператор , но это не сработало.

Самый простой способ - просто отфильтровать фигуры в клиенте .

Если вам действительно нужен правильный вывод непосредственно из MongoDB, вы можете использовать map-lower для фильтрации фигур.

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()

Лучше сделать запрос в соответствующем элементе массива, используя $sliceего, чтобы вернуть значимый объект в массив.

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

$sliceполезно, когда вы знаете индекс элемента, но иногда вы хотите, чтобы какой-либо элемент массива соответствовал вашим критериям. Вы можете вернуть соответствующий элемент с $оператором.

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

ВЫХОДЫ

{

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

Синтаксис для поиска в mongodb:

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

и второй запрос, который вы написали, то есть

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

в этом вы использовали $elemMatchоператор в части запроса, тогда как, если вы используете этот оператор в части проекции, вы получите желаемый результат. Вы можете записать свой запрос как

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

Это даст вам желаемый результат.

Спасибо JohnnyHK .

Здесь я просто хочу добавить более сложное использование.

// 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"
    }
]}

Вам просто нужно запустить запрос

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

вывод этого запроса

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

как вы и ожидали, он даст точное поле из массива, соответствующее цвету: «красный».

вместе с $ project будет более уместно, если другие подходящие элементы будут объединены с другими элементами в документе.

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

Точно так же вы можете найти для нескольких

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})

Используйте функцию агрегации и $projectдля получения конкретного поля объекта в документе

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

результат:

{
    "_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")
        }
    ]
}

Хотя вопрос был задан 9,6 года назад, это оказало огромную помощь многим людям, и я был одним из них. Спасибо всем за все ваши вопросы, советы и ответы. Подняв один из ответов здесь ... Я обнаружил, что следующий метод также может быть использован для проецирования других полей в родительском документе. Это может быть полезно для кого-то.

Для следующего документа необходимо было выяснить, имеет ли сотрудник (emp # 7839) историю отпусков, установленную на 2020 год. История отпусков реализована как встроенный документ в родительском документе Employee.

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
                }
        ]
}