集約パイプラインを使用してMongoDBのレコードをフェッチする

MongoDBアグリゲーションパイプラインにはステージがあります。各ステージは、ドキュメントがパイプラインを通過するときにドキュメントを変換します。

まず、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.demo218.insertOne({"Name":"Chris","Branch":"CS",Marks:[65,78,36,90]});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e3e5f4903d395bdc2134712")
}
> db.demo218.insertOne({"Name":"David","Branch":"ME",Marks:[56,45,42,51]});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e3e5f6203d395bdc2134713")
}
> db.demo218.insertOne({"Name":"Chris","Branch":"CS",Marks:[78,65,89]});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e3e5f6c03d395bdc2134714")
}

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.demo218.find();

これにより、次の出力が生成されます-

{ "_id" : ObjectId("5e3e5f4903d395bdc2134712"), "Name" : "Chris", "Branch" : "CS", "Marks" : [ 65, 78, 36, 90 ] }
{ "_id" : ObjectId("5e3e5f6203d395bdc2134713"), "Name" : "David", "Branch" : "ME", "Marks" : [ 56, 45, 42, 51 ] }
{ "_id" : ObjectId("5e3e5f6c03d395bdc2134714"), "Name" : "Chris", "Branch" : "CS", "Marks" : [ 78, 65, 89 ] }

以下は、集約パイプラインのクエリです-

> db.demo218.aggregate([
...   { "$unwind": "$Marks" },
...   { "$match":
...      {
...         "Branch": "CS",
...         "Marks": { "$gt": 88 }
...      }
...   },
...   { "$group":
...      {
...         "_id": "$_id",
...         "Branch": { "$first": "$Branch" },
...         "Marks": { "$first": "$Marks" }
...      }
...   }
...])

これにより、次の出力が生成されます-

{ "_id" : ObjectId("5e3e5f6c03d395bdc2134714"), "Branch" : "CS", "Marks" : 89 }
{ "_id" : ObjectId("5e3e5f4903d395bdc2134712"), "Branch" : "CS", "Marks" : 90 }