MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리
- 샘플 데이터
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$size연산자를 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리 -
$where연산자를 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리 - 점 표기법을 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리
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$expr(3.6+)을 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리 -
집계
$facet연산자를 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리
배열 크기를 확인하거나 크기가 특정 길이보다 크거나 작은 요소를 찾아야 하는 프로젝트에서 작업할 때 $size, $where, $exists와 같은 MongoDB 연산자를 사용할 수 있습니다.
아래에 설명된 접근 방식은 어레이 길이 또는 어레이 크기 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
샘플 데이터
다음 데이터가 있다고 가정합니다. 이 샘플 데이터를 사용하여 MongoDB에서 특정 배열 크기의 문서를 쿼리합니다.
db.inventory.insertMany([
{ item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "reds"], book: { author:`xyz`, price:50, location:[`india`, `USA`, `nepal`]} },
{ item: "notebook", qty: 50, tags: ["reds", "blank"], book: { author:`xyz`, price:50, location:[`india`, `usa`]} },
{ item: "paper", qty: 100, tags: ["reds", "blank", "plain"], book: { author:`xyz`, price:50, location:[]}},
{ item: "planner", qty: 75, tags: ["blank", "reds"], book: { author:`xyz`, price:50, location:[`india`]} },
{ item: "postcard", qty: 45, tags: ["blue"], book:{} }
]);
$size 연산자를 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리
MongoDB의 배열 연산자 클래스는 배열을 참조하여 문서를 얻는 데 사용되는 많은 연산자로 구성됩니다. $size도 그 중 하나입니다. $size 연산자는 특정 크기의 배열 필드를 포함하는 문서를 가져오는 데 사용됩니다.
배열에서만 작동하며 숫자 값을 매개변수로 허용합니다.
다음은 $size 연산자의 기본 기능입니다.
- 배열 필드를 사용자가 지정한 크기와 비교하여 시작한 다음 계속됩니다.
- 이전 단계를 수행하는 필드가 포함된 문서를 검색합니다.
통사론:
{array-field: {$size: <length-of-array>}}
이 경우 array-field는 문서에서 원하는 필드의 이름이고 length-of-array는 길이와 일치하는 숫자입니다.
MongoDB에서 $size 연산자를 사용하는 방법을 볼 수 있는 몇 가지 예가 아래에 공유되어 있습니다.
태그 길이가 1인 요소 찾기
db.inventory.find({tags:{$size:1}})
출력:
books.location 길이가 1인 요소 찾기
db.inventory.find({books.location:{$size:1}}
출력:
$where 연산자를 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리
쿼리 시스템에 JavaScript 표현식 또는 전체 JavaScript 함수를 포함하는 문자열을 제공하려면 $where 연산자를 사용하십시오. 더 많은 유연성을 허용하지만 컬렉션의 모든 문서에 대해 JavaScript 표현식 또는 기능을 수행하려면 데이터베이스가 필요합니다.
this 또는 obj를 사용하여 JavaScript 표현식 또는 함수의 레코드를 참조하십시오.
통사론:
{ $where: <string|JavaScript Code> }
$where 연산자의 작업을 보여주기 위한 예제가 아래에 제공됩니다.
태그 길이가 1인 요소 찾기
db.inventory.find({tags:{$where:`this.tags.length == 1`}}
출력:
태그 길이가 1보다 크거나 같은 요소 찾기
db.inventory.find({tags:{$where:`this.tags.length >= 1`}}
books.location 길이가 1인 요소 찾기
you cannot check this with the help of $where
$where 쿼리 연산자는 최상위 문서에서만 사용하십시오. 중첩된 페이지 내에서는 작동하지 않습니다.
점 표기법을 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리
포함된 문서의 배열 요소 및 필드에 액세스하기 위해 MongoDB는 점 표기법을 사용합니다.
배열 요소에 액세스
0부터 시작하는 인덱스 위치로 배열 요소를 지정하거나 액세스하려면 배열 이름을 점(.) 및 0부터 시작하는 인덱스 위치와 연결한 다음 따옴표로 묶습니다.
통사론:
"<array>.<index>"
예를 들어 문서의 다음 필드를 고려하십시오.
{
...
contribs: [ "Turing machine", "Turing test", "Turingery" ],
...
}
점 표기법 "contribs.2"를 사용하여 contribs.2 배열에서 세 번째 구성원을 식별합니다.
태그 길이가 0보다 큰 요소 찾기
db.inventory.find({tags.0:{$exists:true`}}
It will look for elements with at least one tag // array with a zero-based index.
books.location 길이가 1보다 큰 요소 찾기
db.invantory.find({book.location.1: {$exists:true}}
// It looks for all components in whose book. There are at least two elements to a place.
$expr(3.6+)을 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리
통사론:
{ $expr: { <expression> } }
$tags 길이가 0보다 큰 문서 찾기
db.invantory.find({
$expr: {
$gt: [{ $size: { $ifNull: ["$tags", []] } }, 0]
}
})
$books.location 길이가 1보다 큰 요소 찾기
db.invantory.find({
$expr: {
$gt: [{ $size: { $ifNull: ["$book.location", []] } }, 1]
}
})
// $ifNull: ["$book.location", []] this is used to avoid any error if book.location is null
집계 $facet 연산자를 사용하여 MongoDB에서 배열 크기가 1보다 큰 문서 쿼리
이 연산자는 단일 단계에서 동일한 입력 문서 세트에 대한 수많은 집계를 처리합니다. 각 파이프라인에는 결과가 문서 배열로 저장되는 출력 문서에 해당 필드가 있습니다.
$facet 단계를 사용하면 단일 집계 단계 내에서 여러 차원 또는 패싯에 걸쳐 데이터를 특성화하는 다면 집계를 생성할 수 있습니다. 다면적 집계는 데이터 검색 및 분석을 돕기 위해 여러 필터 및 분류를 제공합니다.
예를 들어 소매업체는 패싯을 사용하여 제품 가격, 제조업체, 크기 등을 기반으로 필터를 만들어 검색 결과를 줄이는 경우가 많습니다.
입력 문서는 $facet 단계로 한 번만 전송됩니다. $facet를 사용하면 여러 번 검색할 필요 없이 동일한 입력 문서 세트에 대한 수많은 집계가 가능합니다.
통사론:
{ $facet:
{
<outputField1>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
<outputField2>: [ <stage1>, <stage2>, ... ],
...
}
}
각 파이프라인의 출력 필드 이름을 입력합니다.
$facet의 각 하위 파이프라인은 동일한 입력 문서 세트를 수신합니다. 이러한 하위 파이프라인은 서로 독립적이며 각각에 의해 생성된 문서 배열은 출력 문서의 다른 필드에 저장됩니다.
동일한 $facet 단계 내에서 한 하위 파이프라인의 출력을 다른 하위 파이프라인의 입력으로 사용할 수 없습니다. $facet 뒤에 추가 단계를 추가하고 추가 집계가 필요한 경우 원하는 하위 파이프라인 출력의 필드 이름 outputField>를 표시합니다.
$facet 단계에서 인덱스 사용
하위 파이프라인이 $match를 활용하거나 $facet가 파이프라인의 초기 단계인 경우에도 $facet 단계와 해당 하위 파이프라인은 인덱스를 사용할 수 없습니다. 실행 중에 $facet 단계는 항상 COLLSCAN을 수행합니다.
재고가 다음 삽화 컬렉션에 저장되어 있는 온라인 상점을 고려하십시오.
{ "_id" : 1, "title" : "The Pillars of Society", "artists" : "Grosz", "year" : 1926,
"price" : NumberDecimal("199.99"),
"tags" : [ "painting", "satire", "Expressionism", "caricature" ] }
{ "_id" : 2, "title" : "Melancholy III", "artists" : "Munch", "year" : 1902,
"price" : NumberDecimal("280.00"),
"tags" : [ "woodcut", "Expressionism" ] }
{ "_id" : 3, "title" : "Dancer", "artists" : "Miro", "year" : 1925,
"price" : NumberDecimal("76.04"),
"tags" : [ "oil", "Surrealism", "painting" ] }
{ "_id" : 4, "title" : "The Great Wave off Kanagawa", "artists" : "Hokusai",
"price" : NumberDecimal("167.30"),
"tags" : [ "woodblock", "ukiyo-e" ] }
{ "_id" : 5, "title" : "The Persistence of Memory", "artist" : "Dali", "year" : 1931,
"price" : NumberDecimal("483.00"),
"tags" : [ "Surrealism", "painting", "oil" ] }
{ "_id" : 6, "title" : "Composition VII", "artist" : "Kandinsky", "year" : 1913,
"price" : NumberDecimal("385.00"),
"tags" : [ "oil", "painting", "abstract" ] }
{ "_id" : 7, "title" : "The Scream", "artist" : "Munch", "year" : 1893,
"tags" : [ "Expressionism", "painting", "oil" ] }
{ "_id" : 8, "title" : "Blue Flower", "artist" : "O`Keefe", "year" : 1918,
"price" : NumberDecimal("118.42"),
"tags" : [ "abstract", "painting" ] }
다음 절차는 MongoDB의 패싯 기능을 활용하여 소비자에게 태그, 가격 및 생성 연도로 구성된 매장의 재고를 보여줍니다. 이 $facet 단계는 $sortByCount, $bucket 또는 $bucketAuto.를 사용하여 이 다각적인 집계를 수행하는 세 개의 하위 파이프라인으로 구성됩니다.
artwork의 입력 문서는 작업 시작 시 데이터베이스에서 한 번만 검색됩니다.
예:
db.artwork.aggregate( [
{
$facet: {
"categorizedByTags": [
{ $unwind: "$tags" },
{ $sortByCount: "$tags" }
],
"categorizedByPrice": [
// Filter out documents without a price e.g., _id: 7
{ $match: { price: { $exists: 1 } } },
{
$bucket: {
groupBy: "$price",
boundaries: [ 0, 150, 200, 300, 400 ],
default: "Other",
output: {
"count": { $sum: 1 },
"titles": { $push: "$title" }
}
}
}
],
"categorizedByYears(Auto)": [
{
$bucketAuto: {
groupBy: "$year",
buckets: 4
}
}
]
}
}
])
출력:
