MongoDBで同じドキュメント内のフィールドを比較するクエリ方法($where演算子)
MongoDBでは、$where演算子を使うことで、同じドキュメント内の異なるフィールド同士を比較できます。この記事では、実際にコレクションとドキュメントを作成しながら、具体的な使い方を解説します。
サンプルコレクションの作成
まず、比較用のドキュメントを含むコレクションを作成します。以下のクエリを実行してください。
> db.queryInSameDocumentsDemo.insertOne({"StudentDetails":{"StudentName":"John"},"NewStudentDetails":{"StudentName":"Carol"}});
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5c90096ed3c9d04998abf017")
}
> db.queryInSameDocumentsDemo.insertOne({"StudentDetails":{"StudentName":"Bob"},"NewStudentDetails":{"StudentName":"Bob"}});
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5c900a435705caea966c5573")
}
この例では2つのドキュメントを挿入しています。1つ目は「StudentDetails.StudentName」が「John」、「NewStudentDetails.StudentName」が「Carol」。2つ目はどちらも「Bob」です。
登録済みドキュメントの確認
find()メソッドを使って、コレクション内のすべてのドキュメントを表示してみましょう。
> db.queryInSameDocumentsDemo.find().pretty();
実行結果は以下の通りです。
{
"_id" : ObjectId("5c90096ed3c9d04998abf017"),
"StudentDetails" : {
"StudentName" : "John"
},
"NewStudentDetails" : {
"StudentName" : "Carol"
}
}
{
"_id" : ObjectId("5c900a435705caea966c5573"),
"StudentDetails" : {
"StudentName" : "Bob"
},
"NewStudentDetails" : {
"StudentName" : "Bob"
}
}
ケース1:等価(==)演算子で比較する
同じドキュメント内のフィールドを比較するクエリです。ここでは等価(==)演算子を使用し、両方のフィールド値が一致するドキュメントのみを取得します。
> db.queryInSameDocumentsDemo.find( { $where: "this.StudentDetails.StudentName == this.NewStudentDetails.StudentName" } ).pretty();
実行結果は以下の通りです。2つのフィールド値が一致しているドキュメントだけが返されました。
{
"_id" : ObjectId("5c900a435705caea966c5573"),
"StudentDetails" : {
"StudentName" : "Bob"
},
"NewStudentDetails" : {
"StudentName" : "Bob"
}
}
ケース2:不等価(!=)演算子で比較する
次に、不等価(!=)演算子を使用した例です。2つのフィールド値が異なるドキュメントを取得します。
> db.queryInSameDocumentsDemo.find( { $where: "this.StudentDetails.StudentName != this.NewStudentDetails.StudentName" } ).pretty();
実行結果は以下の通りです。今度は値が異なるドキュメントのみが返されました。
{
"_id" : ObjectId("5c90096ed3c9d04998abf017"),
"StudentDetails" : {
"StudentName" : "John"
},
"NewStudentDetails" : {
"StudentName" : "Carol"
}
}
まとめ
$where演算子を使えば、JavaScriptの式でドキュメント内のフィールド同士を柔軟に比較できます。ただし、$whereは各ドキュメントに対してJavaScriptを実行するため、パフォーマンスが低下しやすい点には注意が必要です。大規模なコレクションを扱う場合は、集計フレームワークの$exprなどの利用も検討するとよいでしょう。
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