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集計パイプライン ステージ

$documents（式演算子）

定義

$documents

バージョン 6.0 で追加。

入力値からリテラル ドキュメントを返します。

構文

$documents ステージの形式は次のとおりです。

{ $documents: <expression> }

制限

  • $documentsはデータベースレベルの集計パイプラインでのみ使用できます。

  • 集計パイプラインの最初のステージとして$documentsを使用する必要があります。

の使用例 については以下を参照してください。

動作

$documents は、オブジェクトの配列に変換される任意の有効な 式 を受け入れます。 これには以下が含まれます。

  • システム変数（ $$NOWや$$SEARCH_METAなど

  • $let 式

  • $lookup式からのスコープ内の変数

現在のドキュメントに解決されない式$myFieldや$$ROOTなど）はエラーになります。

例

パイプライン ステージのテスト

テスト コレクションを作成せずに、パイプライン ステージのテストとデバッグ データを作成します。

db.aggregate(
   [
      { $documents: [ { x: 10 }, { x: 2 }, { x: 5 } ] },
      { $bucketAuto: { groupBy: "$x", buckets: 4 } }
   ]
)

集計式ではコレクションを指定しません。 強調表示された$documentsステージの入力データを$bucketAutoステージへの入力として使用します。

[
  { _id: { min: 2, max: 5 }, count: 1 },
  { _id: { min: 5, max: 10 }, count: 1 },
  { _id: { min: 10, max: 10 }, count: 1 }
]

$documents$lookupステージでの ステージの使用

$documentsを使用してコレクション内のドキュメントを他のデータと相関させ、 $lookupの出力を変更します。

locationsコレクションを作成します。

db.locations.insertMany(
   [
      { zip: 94301, name: "Palo Alto" },
      { zip: 10019, name: "New York" }
   ]
 )

ドキュメントを変換するためのデータソースとして$documentsを使用します。

db.locations.aggregate(
   [
      { $match: {} },
      { $lookup:
         {
            localField: "zip",
            foreignField: "zip_id",
            as: "city_state",
            pipeline:
              [
                 { $documents:
                    [
                       { zip_id: 94301, name: "Palo Alto, CA" },
                       { zip_id: 10019, name: "New York, NY" }
                    ]
                 }
              ]
         }
      }
   ]
 )

出力は、 locationsコレクション内のデータと$documentsパイプライン ステージ内の値を相関させます。

[
   {
      _id: ObjectId("618949d60f7bfd5f5689490d"),
      zip: 94301,
      name: 'Palo Alto',
      city_state: [ { zip_id: 94301, name: 'Palo Alto, CA' } ]
   },
   {
      _id: ObjectId("618949d60f7bfd5f5689490e"),
      zip: 10019,
      name: 'New York',
      city_state: [ { zip_id: 10019, name: 'New York, NY' } ]
   }
]

  • zipフィールドはzip_idフィールドに対応します

  • asパラメータは新しい出力フィールドを作成します

MongoDB .NET/ C#ドライバーを使用して$documents ステージを集計パイプラインに追加するには、 オブジェクトでDocuments() PipelineDefinitionメソッドを呼び出します。

次の例では、3 つのドキュメントを作成するパイプラインステージを作成しています。

var documentArray = new[]
{
    new BsonDocument {{ "title", "The Shawshank Redemption" }},
    new BsonDocument {{ "title", "Back to the Future" }},
    new BsonDocument {{ "title", "Jurassic Park" }},
};
var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<NoPipelineInput>()
    .Documents(documentArray);

MongoDB Node.jsドライバーを使用して $documents ステージを集計パイプラインに追加するには、パイプラインオブジェクトで $documents 演算子を使用します。

次の例では、3 つのドキュメントを作成するパイプラインステージを作成しています。次に、この例では集計パイプラインを実行します。

const pipeline = [
  {
    $documents: [
      { "title": "The Shawshank Redemption" },
      { "title": "Back to the Future" },
      { "title": "Jurassic Park" }
    ]
  }
];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);
return cursor;

詳細

$lookup 構文を使用するサブクエリの詳細については、簡潔なシンタックスを使用した相関サブクエリ を参照してください

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$densify

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$facet

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