/ /

/ /

객체 배열 쿼리, 필터링 및 조회

returnScope 옵션을 사용하여 쿼리 의 컨텍스트를 설정하다 하고 객체 배열을 개별 문서로 반환할 수 있습니다.

요구 사항:

returnScope를 사용하여 중첩된 객체를 개별 문서로 조회 하려면 다음을 수행해야 합니다.

객체 배열을 embeddedDocuments 유형으로 인덱싱합니다.
조회 하려는 중첩 필드에 대해 storedSource를 정의합니다.MongoDB Search는 에 정의된 필드만 반환합니다. storedSource
쿼리 에서 returnStoredSource 옵션을 로 설정합니다.true

구문

returnScope 쿼리에 다음 구문이 있습니다.

{
  $search: {
   "<operator>": {
      <operator-specification>,
   },
   "returnScope": {
      "path": "<embedded-documents-field-to-retrieve>"
   },
   "returnStoredSource": true
  }
}

{
  $searchMeta: {
   "returnScope": {
      "path": "<embedded-documents-field-to-retrieve>"
   },
   "returnStoredSource": true
  },
  "facet": {
    "<operator>": {
      <operator-specification>,
   },
    "facets": {
      <facet-definition>
    }
  }
}

쿼리 구문에 대해 자세히 알아보려면 $search 를 참조하세요.

행동

returnScope 옵션은 쿼리 에 대한 검색 컨텍스트를 설정합니다. 쿼리 에 returnScope 을 지정하면 MongoDB Search는 각 내장된 문서 개별 문서 인 것처럼 점수를 매기고, 정렬하고, 계산합니다.

고려 사항

연산자 사양에서 쿼리 하려는 필드 의 전체 경로를 지정해야 합니다.

returnScope 옵션을 사용하는 경우 MongoDB Search는 embeddedDocument 내에서 storedSource 로 구성한 필드만 반환합니다. embeddedDocument 경로 외부의 필드(예: 루트 수준의 필드)와 storedSource 로 구성되지 않은 필드는 반환되지 않습니다.

예시

다음 예는 쿼리에서 returnScope 옵션을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 sample_training.companies 샘플 데이터 세트를 사용합니다. 클러스터 에 데이터를 로드하고 컬렉션 의 필드에 샘플 인덱스 생성하는 경우 샘플 데이터에 대해 다음 쿼리를 시도할 수 있습니다.

샘플 인덱스

1 {
2   "mappings": { 
3     "dynamic": false,
4     "fields": { 
5       "funding_rounds": { 
6         "type": "embeddedDocuments",
7         "dynamic": true,
8         "fields": {
9           "investments": {
10             "type": "embeddedDocuments",
11             "dynamic": true
12           }
13         },
14         "storedSource": {
15           "include": [
16             "round_code", 
17             "raised_currency_code",
18             "raised_amount",
19             "investments.person",
20             "investments.financial_org"
21           ] 
22         },
23       } 
24     }
25   }
26 }

위의 인덱스 정의는 MongoDB Search를 다음과 같이 구성합니다.

funding_rounds 및 funding_rounds.investments 필드를 embeddedDocuments 유형으로 인덱싱합니다.
객체의 funding_rounds 및 funding_rounds.investments 배열 에 중첩된 동적으로 인덱싱할 수 있는 모든 필드를 인덱싱합니다.
다음 필드를 mongot에 저장합니다.
- funding_rounds.round_code
- funding_rounds.raised_currency_code
- funding_rounds.raised_amount
- funding_rounds.investments.person
- funding_rounds.investments.financial_org

연산자를 embeddedDocument 사용하여 funding_rounds 및 funding_rounds.investments 필드 모두에 대해 요소별 쿼리를 수행할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 returnScope 옵션을 사용하여 embeddedDocuments 필드를 개별 문서로 조회 몇 가지 샘플 쿼리를 보여줍니다.

sample_training.companies 컬렉션의 샘플 문서 구조

{
  ...,
  "funding_rounds": [
    {
      "id": <integer>,
      "round_code": "<string>",
      "source_url": "<string>",
      "source_description": "<string>",
      "raised_amount": <integer>,
      "raised_currency_code": "<string>",
      "funded_year": <integer>,
      "funded_month": "<string>",
      "funded_day": "<string>",
      "investments": [
         {
           "company": "<string>",
           "financial_org": {
             "name": "<string>",
             "permalink": "<string>"
           },
           "person": {
             "first_name": "<string>",
             "last_name": "<string>",
             "permalink": "<string>"
           }
         },
         ...
      ]
    },
    ...
  ],
  ...
}

샘플 쿼리

다음 섹션에서는 returnScope 옵션을 사용하여 mongot에 저장된 embeddedDocuments 유형 필드의 필드를 조회 샘플 쿼리를 보여 줍니다.

단순 쿼리

내장된 문서 필드를 쿼리하고 조회 조회 .

다음 range 쿼리(MongoDB 검색 연산자)를 사용하여 funding_rounds.raised_amount 필드 에 이상 및 5000000 이하 및 이하의 금액을 쿼리 . 옵션을 사용하여 10000000 쿼리 범위를 필드 funding_rounds 로 returnScope 설정합니다. 옵션을 사용하여 저장된 funding_rounds 객체의 배열 에 있는 필드를 포함하여 객체의 funding_rounds.investments 배열 내에 저장된 모든 필드를 returnStoredSource 반환합니다. 결과 수를 5 funding_rounds 문서로 제한합니다.

1 db.companies.aggregate(
2   {
3     "$search": {
4       "range": {
5         "path": "funding_rounds.raised_amount",
6         "gte": 5000000,
7         "lte": 10000000
8       },
9       "returnStoredSource": true,
10       "returnScope": {
11         "path": "funding_rounds"
12       }
13     }
14   },
15   {
16     "$limit": 5
17   }
18 )

[
  {
    round_code: 'a',
    raised_amount: 5250000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        financial_org: {
          name: 'Frazier Technology Ventures',
          permalink: 'frazier-technology-ventures'
        },
        person: null
      },
      {
        financial_org: { name: 'Trinity Ventures', permalink: 'trinity-ventures' },
        person: null
      }
    ]
  },
  {
    round_code: 'b',
    raised_amount: 9500000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        financial_org: { name: 'Accel Partners', permalink: 'accel-partners' },
        person: null
      },
      {
        financial_org: {
          name: 'Frazier Technology Ventures',
          permalink: 'frazier-technology-ventures'
        },
        person: null
      },
      {
        financial_org: { name: 'Trinity Ventures', permalink: 'trinity-ventures' },
        person: null
      }
    ]
  },
  {
    round_code: 'a',
    raised_amount: 5000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        financial_org: {
          name: 'Charles River Ventures',
          permalink: 'charles-river-ventures'
        },
        person: null
      },
      {
        financial_org: {
          name: 'Union Square Ventures',
          permalink: 'union-square-ventures'
        },
        person: null
      },
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Marc',
          last_name: 'Andreessen',
          permalink: 'marc-andreessen'
        }
      },
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Dick',
          last_name: 'Costolo',
          permalink: 'dick-costolo'
        }
      },
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Naval',
          last_name: 'Ravikant',
          permalink: 'naval-ravikant'
        }
      },
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Ron',
          last_name: 'Conway',
          permalink: 'ron-conway'
        }
      },
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Chris',
          last_name: 'Sacca',
          permalink: 'chris-sacca'
        }
      },
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Greg',
          last_name: 'Yaitanes',
          permalink: 'greg-yaitanes'
        }
      },
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Brian',
          last_name: 'Pokorny',
          permalink: 'brian-pokorny'
        }
      },
      {
        financial_org: { name: 'SV Angel', permalink: 'sv-angel' },
        person: null
      }
    ]
  },
  {
    round_code: 'e',
    raised_amount: 5166511,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: []
  },
  {
    round_code: 'b',
    raised_amount: 9000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        financial_org: {
          name: 'Charles River Ventures',
          permalink: 'charles-river-ventures'
        },
        person: null
      },
      {
        financial_org: { name: 'Redpoint Ventures', permalink: 'redpoint-ventures' },
        person: null
      },
      {
        financial_org: {
          name: 'The Kinsey Hills Group',
          permalink: 'kinsey-hills-group'
        },
        person: null
      }
    ]
  }
]

복합 쿼리

여러 내장된 문서 필드를 쿼리하고 조회 .

다음 쿼리 연산자를 사용하여 compound embeddedDocuments 동일한 쿼리 에서 여러 수준의 중첩된 필드를 검색 .

``funding_rounds.raised_currency_code``와 일치해야 합니다. USD
funding_rounds.investments.financial_org.name 을(를) Trinity Ventures와(과) 일치시켜야 합니다.

funding_rounds.investments의 필드를 포함하여 객체의 funding_rounds 배열 내부에 저장된 모든 필드를 반환합니다. 결과 수를 5 funding_rounds 문서로 제한합니다.

1 db.companies.aggregate(
2   {
3     "$search": {
4       "compound": {
5         "must": [{
6           "text": {
7             "path": "funding_rounds.raised_currency_code",
8             "query": "usd"
9           }
10         }],
11         "should": [{
12           "phrase": {
13             "path": "funding_rounds.investments.financial_org",
14             "query": "Trinity Ventures",
15           }
16         }]
17       },
18       "returnStoredSource": true,
19       "returnScope": {
20         "path": "funding_rounds"
21       }
22     }
23   },
24   {
25     "$limit": 5
26   }
27 )

[
  {
    round_code: 'a',
    raised_amount: 5250000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        financial_org: {
          name: 'Frazier Technology Ventures',
          permalink: 'frazier-technology-ventures'
        },
        person: null
      },
      {
        financial_org: { name: 'Trinity Ventures', permalink: 'trinity-ventures' },
        person: null
      }
    ]
  },
  {
    round_code: 'b',
    raised_amount: 9500000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        financial_org: { name: 'Accel Partners', permalink: 'accel-partners' },
        person: null
      },
      {
        financial_org: {
          name: 'Frazier Technology Ventures',
          permalink: 'frazier-technology-ventures'
        },
        person: null
      },
      {
        financial_org: { name: 'Trinity Ventures', permalink: 'trinity-ventures' },
        person: null
      }
    ]
  },
  {
    round_code: 'c',
    raised_amount: 25000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        financial_org: { name: 'DAG Ventures', permalink: 'dag-ventures' },
        person: null
      },
      {
        financial_org: { name: 'Accel Partners', permalink: 'accel-partners' },
        person: null
      },
      {
        financial_org: { name: 'Trinity Ventures', permalink: 'trinity-ventures' },
        person: null
      },
      {
        financial_org: {
          name: 'Frazier Technology Ventures',
          permalink: 'frazier-technology-ventures'
        },
        person: null
      }
    ]
  },
  {
    round_code: 'angel',
    raised_amount: 500000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Peter',
          last_name: 'Thiel',
          permalink: 'peter-thiel'
        }
      },
      {
        financial_org: null,
        person: {
          first_name: 'Reid',
          last_name: 'Hoffman',
          permalink: 'reid-hoffman'
        }
      }
    ]
  },
  {
    round_code: 'a',
    raised_amount: 12700000,
    raised_currency_code: 'USD',
    investments: [
      {
        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'
        }
      }
    ]
  }
]

돌아가기

searchSequenceToken

추적

1	{
2	"mappings": {
3	"dynamic": false,
4	"fields": {
5	"funding_rounds": {
6	"type": "embeddedDocuments",
7	"dynamic": true,
8	"fields": {
9	"investments": {
10	"type": "embeddedDocuments",
11	"dynamic": true
12	}
13	},
14	"storedSource": {
15	"include": [
16	"round_code",
17	"raised_currency_code",
18	"raised_amount",
19	"investments.person",
20	"investments.financial_org"
21	]
22	},
23	}
24	}
25	}
26	}

1	db.companies.aggregate(
2	{
3	"$search": {
4	"range": {
5	"path": "funding_rounds.raised_amount",
6	"gte": 5000000,
7	"lte": 10000000
8	},
9	"returnStoredSource": true,
10	"returnScope": {
11	"path": "funding_rounds"
12	}
13	}
14	},
15	{
16	"$limit": 5
17	}
18	)

1	db.companies.aggregate(
2	{
3	"$search": {
4	"compound": {
5	"must": [{
6	"text": {
7	"path": "funding_rounds.raised_currency_code",
8	"query": "usd"
9	}
10	}],
11	"should": [{
12	"phrase": {
13	"path": "funding_rounds.investments.financial_org",
14	"query": "Trinity Ventures",
15	}
16	}]
17	},
18	"returnStoredSource": true,
19	"returnScope": {
20	"path": "funding_rounds"
21	}
22	}
23	},
24	{
25	"$limit": 5
26	}
27	)