$regexFind (agregación)

Campos del operador

Devuelve

Si el operador no encuentra una coincidencia, el resultado del operador es null.

Si el operador encuentra una coincidencia, el resultado del operador es un documento que contiene:

• la primera cadena coincidente en la entrada,

• el punto de códigoíndice (no índice de bytes) de la cadena coincidente en la entrada, y

• Una matriz de cadenas que corresponde a los grupos capturados por la cadena coincidente. Los grupos de captura se especifican con paréntesis sin escape () en el patrón de expresiones regulares.

{ "match" : <string>, "idx" : <num>, "captures" : <array of strings> }

librería PCRE

A partir de la versión 6.1, MongoDB utiliza la librería PCRE2 (Perl Compatible Regular Expressions) para implementar la coincidencia de patrones de expresiones regulares. Para obtener más información sobre PCRE2, consulta la documentación de PCRE.

$regexFind y intercalación

La coincidencia de cadenas $regexFind para siempre distingue entre mayúsculas y minúsculas y signos diacríticos. $regexFind ignora la intercalación especificada para la colección,, y el índice, si sedb.collection.aggregate() utiliza.

Por ejemplo, cree una colección con un nivel de intercalación de 1, lo que significa que la intercalación solo compara caracteres base e ignora diferencias como mayúsculas y minúsculas y diacríticos:

db.createCollection( "restaurants", { collation: { locale: "fr", strength: 1 } } )

Inserte los siguientes documentos:

db.restaurants.insertMany( [
   { _id: 1, category: "café", status: "Open" },
   { _id: 2, category: "cafe", status: "open" },
   { _id: 3, category: "cafE", status: "open" }
] )

A continuación se utiliza la intercalación de la colección para realizar una coincidencia que no distingue entre mayúsculas y minúsculas ni entre signos diacríticos:

db.restaurants.aggregate( [ { $match: { category: "cafe" } } ] )

[
   { _id: 1, category: 'café', status: 'Open' },
   { _id: 2, category: 'cafe', status: 'open' },
   { _id: 3, category: 'cafE', status: 'open' }
]

Sin embargo, $regexFind ignora la intercalación. Los siguientes ejemplos de coincidencias de patrones de expresiones regulares distinguen entre mayúsculas y minúsculas y entre diacríticos:

db.restaurants.aggregate( [
   {
      $addFields: {
         resultObject: { $regexFind: { input: "$category", regex: /cafe/ } }
      }
   }
] )
db.restaurants.aggregate( [
   {
      $addFields: {
         resultObject: { $regexFind: { input: "$category", regex: /cafe/ } }
      }
   }
],
   { collation: { locale: "fr", strength: 1 } } // Ignored in the $regexFind
)

Ambas operaciones devuelven lo siguiente:

{ "_id" : 1, "category" : "café", "resultObject" : null }
{ "_id" : 2, "category" : "cafe", "resultObject" : { "match" : "cafe", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "category" : "cafE", "resultObject" : null }

Debido a que la consulta ignora la intercalación, requiere una coincidencia exacta en la cadena category (incluyendo mayúsculas y minúsculas y tildes), lo que significa que solo coincide con el documento _id: 2.

Para realizar una coincidencia de patrones de expresiones regulares sin distinguir entre mayúsculas y minúsculas, utilice la opción. Consulte la i i opción para ver un ejemplo.

captures Comportamiento de salida

Si su patrón de expresión regular contiene grupos de captura y este encuentra una coincidencia en la entrada, la captures matriz en los resultados corresponde a los grupos capturados por la cadena coincidente. Los grupos de captura se especifican con paréntesis sin escape () en el patrón de expresión regular. La longitud de la captures matriz es igual al número de grupos de captura en el patrón y el orden de la matriz coincide con el orden en que aparecen los grupos de captura.

Cree una colección de muestra denominada contacts con los siguientes documentos:

db.contacts.insertMany([
  { "_id": 1, "fname": "Carol", "lname": "Smith", "phone": "718-555-0113" },
  { "_id": 2, "fname": "Daryl", "lname": "Doe", "phone": "212-555-8832" },
  { "_id": 3, "fname": "Polly", "lname": "Andrews", "phone": "208-555-1932" },
  { "_id": 4, "fname": "Colleen", "lname": "Duncan", "phone": "775-555-0187" },
  { "_id": 5, "fname": "Luna", "lname": "Clarke", "phone": "917-555-4414" }
])

La siguiente canalización aplica el patrón de expresión regular /(C(ar)*)ol/ al fname campo:

db.contacts.aggregate([
  {
    $project: {
      returnObject: {
        $regexFind: { input: "$fname", regex: /(C(ar)*)ol/ }
      }
    }
  }
])

El patrón regex encuentra una coincidencia con fname valores Carol Colleeny:

{ "_id" : 1, "returnObject" : { "match" : "Carol", "idx" : 0, "captures" : [ "Car", "ar" ] } }
{ "_id" : 2, "returnObject" : null }
{ "_id" : 3, "returnObject" : null }
{ "_id" : 4, "returnObject" : { "match" : "Col", "idx" : 0, "captures" : [ "C", null ] } }
{ "_id" : 5, "returnObject" : null }

El patrón contiene el grupo de captura,(C(ar)*) que a su vez contiene el grupo (ar) anidado. Los elementos de la captures matriz corresponden a ambos grupos de captura. Si un documento coincidente no es capturado por un grupo (p. ej., Colleen y el (ar) grupo), reemplaza el grupo con un marcador de posición$regexFind nulo.

Como se muestra en el ejemplo anterior, la matriz captures contiene un elemento para cada grupo de captura (se usa null para los grupos sin captura). Considere el siguiente ejemplo, que busca números de teléfono con prefijos de la ciudad de Nueva York aplicando un or lógico de grupos de captura al campo phone. Cada grupo representa un prefijo de la ciudad de Nueva York:

db.contacts.aggregate([
  {
    $project: {
      nycContacts: {
        $regexFind: { input: "$phone", regex: /^(718).*|^(212).*|^(917).*/ }
      }
    }
  }
])

Para los documentos que coinciden con el patrón de expresión regular, la captures matriz incluye el grupo de captura coincidente y reemplaza cualquier grupo que no sea de captura null con:

{ "_id" : 1, "nycContacts" : { "match" : "718-555-0113", "idx" : 0, "captures" : [ "718", null, null ] } }
{ "_id" : 2, "nycContacts" : { "match" : "212-555-8832", "idx" : 0, "captures" : [ null, "212", null ] } }
{ "_id" : 3, "nycContacts" : null }
{ "_id" : 4, "nycContacts" : null }
{ "_id" : 5, "nycContacts" : { "match" : "917-555-4414", "idx" : 0, "captures" : [ null, null, "917" ] } }

$regexFind y sus opciones

Para ilustrar el comportamiento del operador como se analiza en este ejemplo, cree una colección de $regexFind muestra products con los siguientes documentos:

db.products.insertMany([
   { _id: 1, description: "Single LINE description." },
   { _id: 2, description: "First lines\nsecond line" },
   { _id: 3, description: "Many spaces before     line" },
   { _id: 4, description: "Multiple\nline descriptions" },
   { _id: 5, description: "anchors, links and hyperlinks" },
   { _id: 6, description: "métier work vocation" }
])

De forma predeterminada, realiza una coincidencia que distingue entre mayúsculas y minúsculas. $regexFind Por ejemplo, la siguiente agregación realiza una que distingue entre mayúsculas y $regexFind minúsculas en el description campo. El patrón de expresión regular /line/ no especifica ninguna agrupación:

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /line/ } } } }
])

La operación devuelve lo siguiente:

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 6, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 23, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 9, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

El siguiente patrón de expresión regular /lin(e|k)/ especifica una agrupación (e|k) en el patrón:

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /lin(e|k)/ } } } }
])

La operación devuelve lo siguiente:

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 6, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 23, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 9, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : { "match" : "link", "idx" : 9, "captures" : [ "k" ] } }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

En la opción de retorno, el idx campo es el índice del punto de código, no el índice del byte. Para ilustrarlo, considere el siguiente ejemplo que utiliza el patrón de expresión /tier/ regular:

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /tier/ } } } }
])

La operación devuelve lo siguiente, donde solo el último registro coincide con el patrón y el idx devuelto es 2 (en lugar de 3 si se usa un índice de bytes)

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : null }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : null }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : null }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation",
             "returnObject" : { "match" : "tier", "idx" : 2, "captures" : [ ] } }

// Specify i as part of the regex field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/i } }
// Specify i in the options field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/, options: "i" } }
{ $regexFind: { input: "$description", regex: "line", options: "i" } }

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /line/i } } } }
])

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : { "match" : "LINE", "idx" : 7, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 6, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 23, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 9, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

// Specify m as part of the regex field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/m } }
// Specify m in the options field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/, options: "m" } }
{ $regexFind: { input: "$description", regex: "line", options: "m" } }

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /^s/im } } } }
])

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : { "match" : "S", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "s", "idx" : 12, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : null }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : null }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

// Specify x in the options field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/, options: "x" } }
{ $regexFind: { input: "$description", regex: "line", options: "x" } }

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /lin(e|k) # matches line or link/, options:"x" } } } }
])

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 6, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 23, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 9, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : { "match" : "link", "idx" : 9, "captures" : [ "k" ] } }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

// Specify s in the options field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /m.*line/, options: "s" } }
{ $regexFind: { input: "$description", regex: "m.*line", options: "s" } }

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex:/m.*line/, options: "si"  } } } }
])

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : null }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "Many spaces before     line", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "Multiple\nline", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

Utilice $regexFind para analizar el correo electrónico a partir de una cadena

Cree una colección de muestra feedback con los siguientes documentos:

db.feedback.insertMany([
   { "_id" : 1, comment: "Hi, I'm just reading about MongoDB -- aunt.arc.tica@example.com"  },
   { "_id" : 2, comment: "I wanted to concatenate a string" },
   { "_id" : 3, comment: "How do I convert a date to string? cam@mongodb.com" },
   { "_id" : 4, comment: "It's just me. I'm testing.  fred@MongoDB.com" }
])

La siguiente agregación utiliza el $regexFind para extraer el correo electrónico del campo comment (sin distinguir entre mayúsculas y minúsculas).

db.feedback.aggregate( [
    { $addFields: {
       "email": { $regexFind: { input: "$comment", regex: /[a-z0-9_.+-]+@[a-z0-9_.+-]+\.[a-z0-9_.+-]+/i } }
    } },
    { $set: { email: "$email.match"} }
] )

Primera etapa

La etapa usa la etapa para agregar un nuevo $addFields campo email al documento. El nuevo campo contiene el resultado de ejecutar la operación en $regexFind el comment campo:

{ "_id" : 1, "comment" : "Hi, I'm just reading about MongoDB -- aunt.arc.tica@example.com", "email" : { "match" : "aunt.arc.tica@example.com", "idx" : 38, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 2, "comment" : "I wanted to concatenate a string", "email" : null }
{ "_id" : 3, "comment" : "I can't find how to convert a date to string. cam@mongodb.com", "email" : { "match" : "cam@mongodb.com", "idx" : 46, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 4, "comment" : "It's just me. I'm testing.  fred@MongoDB.com", "email" : { "match" : "fred@MongoDB.com", "idx" : 28, "captures" : [ ] } }

Segunda etapa

La etapa usa la etapa para restablecer $set al email "$email.match" valor actual. Si el valor actual de email es nulo, el nuevo valor de email se establece en nulo.

{ "_id" : 1, "comment" : "Hi, I'm just reading about MongoDB -- aunt.arc.tica@example.com", "email" : "aunt.arc.tica@example.com" }
{ "_id" : 2, "comment" : "I wanted to concatenate a string" }
{ "_id" : 3, "comment" : "I can't find how to convert a date to string. cam@mongodb.com", "email" : "cam@mongodb.com" }
{ "_id" : 4, "comment" : "It's just me. I'm testing.  fred@MongoDB.com", "email" : "fred@MongoDB.com" }

Aplicar $regexFind a los elementos de cadena de una matriz

Cree una colección de muestra contacts con los siguientes documentos:

db.contacts.insertMany([
   { "_id" : 1, name: "Aunt Arc Tikka", details: [ "+672-19-9999", "aunt.arc.tica@example.com" ] },
   { "_id" : 2, name: "Belle Gium",  details: [ "+32-2-111-11-11", "belle.gium@example.com" ] },
   { "_id" : 3, name: "Cam Bo Dia",  details: [ "+855-012-000-0000", "cam.bo.dia@example.com" ] },
   { "_id" : 4, name: "Fred", details: [ "+1-111-222-3333" ] }
])

La siguiente agregación utiliza para convertir $regexFind la details matriz en un documento incrustado con email phone campos y:

db.contacts.aggregate( [
   { $unwind: "$details" },
   { $addFields: {
      "regexemail": { $regexFind: { input: "$details", regex: /^[a-z0-9_.+-]+@[a-z0-9_.+-]+\.[a-z0-9_.+-]+$/, options: "i" } },
      "regexphone": { $regexFind: { input: "$details", regex: /^[+]{0,1}[0-9]*\-?[0-9_\-]+$/ } }
   } },
   { $project: { _id: 1, name: 1, details: { email: "$regexemail.match", phone: "$regexphone.match" } } },
   { $group: { _id: "$_id", name: { $first: "$name" }, details: { $mergeObjects: "$details"} } },
   { $sort: { _id: 1 } }
])

Primera etapa

La etapa divide la matriz en documentos $unwinds separados:

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : "+672-19-9999" }
{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : "aunt.arc.tica@example.com" }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : "+32-2-111-11-11" }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : "belle.gium@example.com" }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : "+855-012-000-0000" }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : "cam.bo.dia@example.com" }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : "+1-111-222-3333" }

Segunda etapa

La etapa utiliza la etapa para agregar nuevos campos al $addFields $regexFind documento que contiene el resultado de para el número de teléfono y el correo electrónico:

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : "+672-19-9999", "regexemail" : null, "regexphone" : { "match" : "+672-19-9999", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : "aunt.arc.tica@example.com", "regexemail" : { "match" : "aunt.arc.tica@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ ] }, "regexphone" : null }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : "+32-2-111-11-11", "regexemail" : null, "regexphone" : { "match" : "+32-2-111-11-11", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : "belle.gium@example.com", "regexemail" : { "match" : "belle.gium@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ ] }, "regexphone" : null }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : "+855-012-000-0000", "regexemail" : null, "regexphone" : { "match" : "+855-012-000-0000", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : "cam.bo.dia@example.com", "regexemail" : { "match" : "cam.bo.dia@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ ] }, "regexphone" : null }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : "+1-111-222-3333", "regexemail" : null, "regexphone" : { "match" : "+1-111-222-3333", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }

Tercera etapa

La etapa utiliza la etapa para generar documentos con $project los _id campos,name details y. El details campo se establece en un documento con email los phone campos y, cuyos valores se determinan a partir de los regexemail regexphone campos y, respectivamente.

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : { "phone" : "+672-19-9999" } }
{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : { "email" : "aunt.arc.tica@example.com" } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : { "phone" : "+32-2-111-11-11" } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : { "email" : "belle.gium@example.com" } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : { "phone" : "+855-012-000-0000" } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : { "email" : "cam.bo.dia@example.com" } }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : { "phone" : "+1-111-222-3333" } }

Cuarta Etapa

La etapa utiliza la etapa para agrupar los documentos de entrada por $group su _id valor. La etapa utiliza la expresión para fusionar $mergeObjects los details documentos.

{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : { "phone" : "+855-012-000-0000", "email" : "cam.bo.dia@example.com" } }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : { "phone" : "+1-111-222-3333" } }
{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : { "phone" : "+672-19-9999", "email" : "aunt.arc.tica@example.com" } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : { "phone" : "+32-2-111-11-11", "email" : "belle.gium@example.com" } }

Quinta Etapa

La etapa utiliza la etapa $sort para ordenar los documentos por el campo _id.

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : { "phone" : "+672-19-9999", "email" : "aunt.arc.tica@example.com" } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : { "phone" : "+32-2-111-11-11", "email" : "belle.gium@example.com" } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : { "phone" : "+855-012-000-0000", "email" : "cam.bo.dia@example.com" } }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : { "phone" : "+1-111-222-3333" } }

Usar agrupaciones capturadas para analizar el nombre de usuario

Cree una colección de muestra employees con los siguientes documentos:

db.employees.insertMany([
   { "_id" : 1, name: "Aunt Arc Tikka", "email" : "aunt.tica@example.com" },
   { "_id" : 2, name: "Belle Gium", "email" : "belle.gium@example.com" },
   { "_id" : 3, name: "Cam Bo Dia", "email" : "cam.dia@example.com" },
   { "_id" : 4, name: "Fred"  }
])

El correo electrónico del empleado tiene el <firstname>.<lastname>@example.com formato. Usando el captured campo devuelto en los $regexFind resultados, puede analizar los nombres de usuario de los empleados.

db.employees.aggregate( [
    { $addFields: {
       "username": { $regexFind: { input: "$email", regex: /^([a-z0-9_.+-]+)@[a-z0-9_.+-]+\.[a-z0-9_.+-]+$/, options: "i" } },
    } },
    { $set: { username: { $arrayElemAt:  [ "$username.captures", 0 ] } } }
] )

Primera etapa

La etapa usa la etapa para agregar un nuevo $addFields campo username al documento. El nuevo campo contiene el resultado de ejecutar la operación en $regexFind el email campo:

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "email" : "aunt.tica@example.com", "username" : { "match" : "aunt.tica@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ "aunt.tica" ] } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "email" : "belle.gium@example.com", "username" : { "match" : "belle.gium@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ "belle.gium" ] } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "email" : "cam.dia@example.com", "username" : { "match" : "cam.dia@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ "cam.dia" ] } }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "username" : null }

Segunda etapa

La etapa utiliza la etapa para restablecer $set al username elemento cero de la "$username.captures" matriz. Si el valor actual de username es nulo, el nuevo valor de username se establece en nulo.

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "email" : "aunt.tica@example.com", "username" : "aunt.tica" }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "email" : "belle.gium@example.com", "username" : "belle.gium" }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "email" : "cam.dia@example.com", "username" : "cam.dia" }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "username" : null }