ドキュメント配列の各要素を条件に一致させるMongoDBクエリ?
これには、MongoDBのevery()を使用できます。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう-
> db.arrayConditionDemo.insertOne({"Name":"John","Marks":[40,43,45]});
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5cbdbd06de8cc557214c0e1a")
}
> db.arrayConditionDemo.insertOne({"Name":"Mike","Marks":[45]});
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5cbdbd17de8cc557214c0e1b")
}
> db.arrayConditionDemo.insertOne({"Name":"Chris","Marks":[43,45,59,69,78,89]});
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5cbdbd3cde8cc557214c0e1c")
} find()メソッドを使用して、コレクションのすべてのドキュメントを表示します。クエリは次のとおりです-
> db.arrayConditionDemo.find().pretty();
これにより、次の出力が生成されます-
{
"_id" : ObjectId("5cbdbd06de8cc557214c0e1a"),
"Name" : "John",
"Marks" : [
40,
43,
45
]
}
{
"_id" : ObjectId("5cbdbd17de8cc557214c0e1b"),
"Name" : "Mike",
"Marks" : [
45
]
}
{
"_id" : ObjectId("5cbdbd3cde8cc557214c0e1c"),
"Name" : "Chris",
"Marks" : [
43,
45,
59,
69,
78,
89
]
} 以下は、ドキュメント配列の各要素を条件に一致させるためのクエリです-
> db.arrayConditionDemo.find("return this.Marks.every(function(m) { return (m >= 40 && m<= 100) })"); これにより、次の出力が生成されます-
{
"_id" : ObjectId("5cbdbd06de8cc557214c0e1a"),
"Name" : "John",
"Marks" : [
40,
43,
45
]
}
{
"_id" : ObjectId("5cbdbd17de8cc557214c0e1b"),
"Name" : "Mike",
"Marks" : [
45
]
}
{
"_id" : ObjectId("5cbdbd3cde8cc557214c0e1c"),
"Name" : "Chris",
"Marks" : [
43,
45,
59,
69,
78,
89
]
} -
配列フィールドを含むドキュメントに一致するMongoDBクエリ
配列フィールドを含むドキュメントを照合するには、$elemMatch演算子を使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo592.insertOne( ... { ... "id":101, ... "details" : [ ... { "Name" : "Chris", "Value
-
配列要素の集計で平均を取得するMongoDBクエリ?
配列要素の平均を取得するには、$avgを使用します。ドキュメントを使用してコレクションを作成しましょう- > db.demo584.insertOne({"Marks":[75,50,85,60,80]});{ "acknowledged" : true, "insertedId" : ObjectId("5e91d827fd2d90c177b5bcc2") } find()メソッドを使用してコレクションからすべてのドキュメントを表示する- > db