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`hasAncestor` 연산자

정의

hasAncestor

hasAncestor 연산자 ancestorPath에 지정한 embeddedDocuments 유형 필드 쿼리합니다. ancestorPath 은 returnScope에 지정한 필드 의 상위 항목입니다. returnScope 는 조회 하려는 중첩 수준을 포함하여 중첩된 필드 지정합니다.

배열 내의 객체를 독립적인 문서로 점수를 매기고 검색할 때 이 연산자 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

상위 필드를 필터링합니다(상위 중첩 수준).
형제 필드를 필터링합니다(동일한 중첩 수준).

구문

hasAncestor 연산자의 구문은 다음과 같습니다.

1 {
2   $search: {
3     "index": "<index name>", // optional, defaults to "default"
4     "hasAncestor": {
5       "ancestorPath": "<embeddedDocuments-type-higher-level-field>",
6       "operator": {
7         <operator-specification>
8       }
9     },
10     "returnScope": {
11       "path": "<embeddedDocuments-type-field-to-retrieve>"
12     }
13   }
14 }

필드

필드	유형	설명	필요성
`ancestorPath`	문자열	쿼리 에 사용된 중첩 필드 의 중간 조상인 `embeddedDocuments` 유형 필드 의 이름입니다. 연산자 평가하는 상위 문서 입니다.	필수 사항
`operator`	객체	`ancestorPath`에 지정된 `embeddedDocuments` 유형 필드 내의 중첩 필드 쿼리 데 사용하는 연산자입니다. 쿼리 경로는 중첩 수준에 관계없이 `ancestorPath`의 하위 경로여야 합니다. 상위 문서 필터하다 위한 검색 기준을 지정합니다. 연산자 사양 내에서는 `hasAncestor` 연산자 사용할 수 없습니다.	필수 사항

요구 사항:

이 연산자 사용하려면 다음을 수행해야 합니다.

앤세스터 필드를embeddedDocuments 유형으로 ancestorPath 인덱싱합니다. 쿼리 에서 이 필드 로 를 지정합니다. 필드 루트 수준에 있는 경우 hasRoot를 사용합니다.
쿼리 및 조회 할 문서 의 범위를 설정하다 하려면 returnScope 를 지정합니다.

예시

이 섹션의 예제에서는 sample_training.companies 데이터 세트를 사용합니다. 샘플 데이터 세트를 로드하고 컬렉션 에 인덱스 생성하는 경우 이 섹션에 설명된 샘플 쿼리를 시도할 수 있습니다.

샘플 인덱스

이 섹션의 쿼리는 다음 인덱스 사용합니다. 이 인덱스 정의는 다음을 수행하도록 MongoDB Search를 구성합니다.

컬렉션에서 동적으로 인덱싱할 수 있는 모든 필드를 자동으로 인덱싱합니다.
및 funding_rounds funding_rounds.investments 필드를 embeddedDocuments 유형으로 인덱싱합니다.
다음 필드를 mongot에 저장합니다.
- funding_rounds.investments.financial_org
- funding_rounds.investments.person

1 {
2   "mappings": {
3     "dynamic": true,
4     "fields": {
5       "funding_rounds": {
6         "dynamic": true,
7         "fields": {
8           "investments": [
9             {
10               "dynamic": true,
11               "storedSource": {
12                 "include": [
13                   "financial_org",
14                   "person"
15                 ]
16               },
17               "type": "embeddedDocuments"
18             }
19           ]
20         },
21         "type": "embeddedDocuments"
22       }
23     }
24   }
25 }

샘플 쿼리

다음 쿼리 equals 연산자 사용하여 2005 연도에 설립된 회사의 funding_rounds.founded_year 필드 검색하여 회사에 투자한 금융 조직 또는 개인과 같은 투자 세부 정보를 조회 .

1 db.companies.aggregate([
2   { 
3     "$search": { 
4       "returnStoredSource": true, 
5       "returnScope": { "path": "funding_rounds.investments" }, 
6       "hasAncestor": { 
7         "ancestorPath": "funding_rounds", 
8         "operator": { 
9           "equals": { 
10             "path": "funding_rounds.funded_year", 
11             "value": 2005 
12           } 
13         } 
14       } 
15     } 
16   }
17 ])

[
  {
    financial_org: {
      name: 'Frazier Technology Ventures',
      permalink: 'frazier-technology-ventures'
    },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'Trinity Ventures', permalink: 'trinity-ventures' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'Accel Partners', permalink: 'accel-partners' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: null,
    person: {
      first_name: 'Mark',
      last_name: 'Pincus',
      permalink: 'mark-pincus'
    }
  },
  {
    financial_org: null,
    person: {
      first_name: 'Reid',
      last_name: 'Hoffman',
      permalink: 'reid-hoffman'
    }
  },
  {
    financial_org: { name: 'First Round Capital', permalink: 'first-round-capital' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: null,
    person: {
      first_name: 'Ram',
      last_name: 'Shriram',
      permalink: 'ram-shriram'
    }
  },
  {
    financial_org: null,
    person: {
      first_name: 'Mitch',
      last_name: 'Kapor',
      permalink: 'mitch-kapor'
    }
  },
  {
    financial_org: null,
    person: { first_name: 'Ron', last_name: 'Conway', permalink: 'ron-conway' }
  },
  {
    financial_org: null,
    person: {
      first_name: 'Silvio',
      last_name: 'Scaglia',
      permalink: 'silvio-scaglia'
    }
  },
  {
    financial_org: {
      name: 'Shelter Capital Partners',
      permalink: 'shelter-capital-partners'
    },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'First Round Capital', permalink: 'first-round-capital' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: {
      name: 'Liberty Associated Partners',
      permalink: 'liberty-associated-partners'
    },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'Rose Tech Ventures', permalink: 'rose-tech-ventures' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'First Round Capital', permalink: 'first-round-capital' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'Lead Dog Ventures', permalink: 'lead-dog-ventures' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'Accel Partners', permalink: 'accel-partners' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'Benchmark', permalink: 'benchmark-2' },
    person: null
  },
  {
    financial_org: { name: 'Sequoia Capital', permalink: 'sequoia-capital' },
    person: null
  },
  { financial_org: null, person: null }
]

돌아가기

geoWithin

hasRoot

1	{
2	$search: {
3	"index": "<index name>", // optional, defaults to "default"
4	"hasAncestor": {
5	"ancestorPath": "<embeddedDocuments-type-higher-level-field>",
6	"operator": {
7	<operator-specification>
8	}
9	},
10	"returnScope": {
11	"path": "<embeddedDocuments-type-field-to-retrieve>"
12	}
13	}
14	}

1	{
2	"mappings": {
3	"dynamic": true,
4	"fields": {
5	"funding_rounds": {
6	"dynamic": true,
7	"fields": {
8	"investments": [
9	{
10	"dynamic": true,
11	"storedSource": {
12	"include": [
13	"financial_org",
14	"person"
15	]
16	},
17	"type": "embeddedDocuments"
18	}
19	]
20	},
21	"type": "embeddedDocuments"
22	}
23	}
24	}
25	}

1	db.companies.aggregate([
2	{
3	"$search": {
4	"returnStoredSource": true,
5	"returnScope": { "path": "funding_rounds.investments" },
6	"hasAncestor": {
7	"ancestorPath": "funding_rounds",
8	"operator": {
9	"equals": {
10	"path": "funding_rounds.funded_year",
11	"value": 2005
12	}
13	}
14	}
15	}
16	}
17	])