AI 에이전트의 경우: 문서 인덱스는 https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/llms.txt에서 사용할 수 있으며, 모든 페이지의 마크다운 버전은 어떤 URL 경로에 .md를 추가하여 사용할 수 있습니다.
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배열 객체 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 조회하려면 다음을 수행해야 합니다.

  • 객체 배열을 embeddedDocuments 유형으로 인덱싱합니다.

  • 조회할 중첩 필드에 대해 storedSource를 정의합니다. MongoDB 검색은 storedSource에 정의된 필드만 반환합니다.

  • 쿼리에서 returnStoredSource 옵션을 true로 설정합니다.

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 쿼리의 검색 컨텍스트를 설정합니다. 쿼리에 returnScope를 지정하면, MongoDB 검색는 각 내장된 문서를 개별 문서처럼 점수화하고, 정렬하며, 개수를 셉니다.

고려 사항

returnScope 옵션을 사용할 때, MongoDB 검색은 embeddedDocument 내에서 storedSource로 구성된 필드만 반환합니다. embeddedDocument 경로 외부의 필드(예: 루트 수준의 필드) 및 storedSource로 설정되지 않은 필드는 반환되지 않습니다.

연산자 사양에서 쿼리 하려는 필드 의 전체 경로를 지정해야 합니다. returnScope 옵션을 사용하는 경우 모든 연산자 사양 경로가 returnScope.path 아래에 중첩되어 있는지 확인해야 합니다. returnScope.path 외부의 필드 쿼리 하려면 hasAncestor 또는 hasRoot 연산자 사용해야 합니다. 자세한 학습 은 다음을 참조하세요.

루트 문서 ID 조회

쿼리에서 returnScope 을(를) 사용하면 MongoDB Search가 searchRootDocumentId 메타데이터 필드를 채우게 됩니다. MongoDB 8.3 이상을 실행하는 클러스터에서 searchRootDocumentId 메타데이터 필드를 사용할 수 있습니다. 이 필드에는 반환된 각 내장된 문서가 포함된 루트 문서의 식별자가 포함되어 있습니다. 이 값을 프로젝하려면 searchRootDocumentId 키워드와 함께 $meta 표현식을 사용합니다.

MongoDB Search는 쿼리가 returnStoredSource: true 과 returnScope.path를 모두 설정한 경우에만 searchRootDocumentId 을 채우집니다. returnScope를 지정하지 않는 쿼리에서 searchRootDocumentId 를 참조하면 다음 오류가 발생하면서 쿼리가 실패합니다.

query requires $search root document id metadata, but it is not
available

다음을 수행하려면 searchRootDocumentId 을 사용합니다.

  • 하위 문서를 필터링한 후 상위 문서에서 필드를 가져올 수 있습니다.

  • 부모를 기준으로 하위 문서를 그룹화합니다.

다음의 경우 searchRootDocumentId 을(를) 사용하지 마십시오.

  • 일치하는 하위 문서의 필드만 필요합니다.

  • 이는 비용이 많이 들 수 있으므로 결과 세트의 모든 하위 문서에 대한 상위 문서를 반환하려고 합니다.

예시

다음 예제는 쿼리에서 returnScope 옵션을 사용하는 방법을 보여 줍니다. 이 예제에서는 sample_training.companies 샘플 데이터세트를 사용합니다. 클러스터에 데이터를 로드하고 컬렉션의 필드에 샘플 인덱스를 생성하면, 샘플 데이터에 대해 다음 쿼리를 실행할 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 검색하다를 다음과 같이 구성합니다.

  • funding_rounds 및 funding_rounds.investments 필드를 embeddedDocuments 유형으로 인덱싱합니다.

  • funding_rounds 및 funding_rounds.investments 객체 배열에 중첩된 모든 동적으로 인덱스할 수 있는 필드를 인덱싱합니다.

  • mongot에 다음 필드를 저장합니다.

    • funding_rounds.round_code

    • funding_rounds.raised_currency_code

    • funding_rounds.raised_amount

    • funding_rounds.investments.person

    • funding_rounds.investments.financial_org

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

샘플 문서 구조 from sample_training.companies 컬렉션
{
  ...,
  "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 필드에서 필드를 조회하는 샘플 쿼리를 보여줍니다.

간단한 쿼리

내장된 문서 필드를 쿼리하고 조회합니다.

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

1db.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 조회합니다.

다음 쿼리는 compound 연산자를 사용하여 동일한 쿼리에서 중첩된 embeddedDocuments 필드의 여러 수준을 검색합니다.

  • ``funding_rounds.raised_currency_code`` 가 USD

  • funding_rounds.investments.financial_org.name 을(를) Trinity Ventures와(과) 일치시켜야 합니다.

funding_rounds.investments에 있는 필드를 포함하여 funding_rounds 객체 배열 내에 저장된 모든 필드를 반환합니다. 결과 수를 funding_rounds개 문서로 제한합니다.

1db.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'
        }
      }
    ]
  }
]

상위 요소별로 하위 요소 그룹화

searchRootDocumentId 메타 필드를 사용하여 부모별로 하위를 그룹합니다.

다음 쿼리는 range (MongoDB Search 연산자) 를 사용하여 funding_rounds.raised_amount 필드에서 5000000 이상이고 10000000 이하인 값을 쿼리하기 위해 쿼리 범위를 returnScope 옵션을 사용하여 funding_rounds 필드로 설정합니다. searchRootDocumentId 메타 필드를 그룹 키로 사용하여 각 모회사 하위의 일치하는 funding_rounds 를 그룹화합니다. 그리고 avgRaisedAmount 필드에서 회사별 평균 raised_amount 을 계산합니다. 결과를 avgRaisedAmount 로 내림차순으로 정렬합니다. 그리고 결과 수를 10 회사로 제한합니다.

1db.companies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "returnStoredSource": true,
5      "returnScope": {
6        "path": "funding_rounds"
7      },
8      "range": {
9        "path": "funding_rounds.raised_amount",
10        "gte": 5000000,
11        "lte": 10000000
12      }
13    }
14  },
15  {
16    "$group": {
17      "_id": { "$meta": "searchRootDocumentId" },
18      "funding_rounds": {
19        "$push": {
20          "round_code": "$round_code",
21          "raised_amount": "$raised_amount",
22          "raised_currency_code": "$raised_currency_code"
23        }
24      },
25      "avgRaisedAmount": { "$avg": "$raised_amount" }
26    }
27  },
28  { "$sort": { "avgRaisedAmount": -1 } },
29  { "$limit": 10 }
30])
[
  {
    _id: ObjectId('52cdef7d4bab8bd675298f82'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'a',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7e4bab8bd67529af80'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'b',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7f4bab8bd67529be3d'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'a',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7f4bab8bd67529c52d'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'unattributed',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7e4bab8bd67529ab31'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'c',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      },
      {
        round_code: 'a',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7e4bab8bd67529aa94'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'b',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7f4bab8bd67529be6f'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'a',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7c4bab8bd6752985cb'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'd',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7d4bab8bd675299fd1'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'c',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  },
  {
    _id: ObjectId('52cdef7f4bab8bd67529c2c8'),
    funding_rounds: [
      {
        round_code: 'debt_round',
        raised_amount: 10000000,
        raised_currency_code: 'USD'
      }
    ],
    avgRaisedAmount: 10000000
  }
]

필터링 후 부모 필드 가져오기

내장된 문서 필드를 필터링한 후 상위 문서 에서 필드를 조회합니다.

다음 쿼리는 range (MongoDB Search 연산자) 를 사용하여 funding_rounds.raised_amount 필드에서 5000000 이상이고 10000000 이하인 값을 쿼리합니다. returnScope 옵션을 사용하여 쿼리 범위를 funding_rounds 필드로 설정합니다. 일치하는 funding_rounds 를 raised_amount 로 내림차순 정렬하고 결과를 상위 10 펀딩 라운드로 제한합니다. 그 다음 searchRootDocumentId 메타 필드를 사용하여 각 펀딩 라운드를 companies 컬렉션의 모회사에 다시 연결하고 펀딩 라운드의 round_code, raised_amount 및 raised_currency_code 필드와 함께 회사의 name 를 반환합니다.

1db.companies.aggregate([
2  {
3    "$search": {
4      "returnStoredSource": true,
5      "returnScope": {
6        "path": "funding_rounds"
7      },
8      "range": {
9        "path": "funding_rounds.raised_amount",
10        "gte": 5000000,
11        "lte": 10000000
12      }
13    }
14  },
15  { "$sort": { "raised_amount": -1 } },
16  { "$limit": 10 },
17  { "$addFields": { "root_id": { "$meta": "searchRootDocumentId" } } },
18  {
19    "$lookup": {
20      "from": "companies",
21      "localField": "root_id",
22      "foreignField": "_id",
23      "as": "company"
24    }
25  },
26  { "$unwind": "$company" },
27  {
28    "$project": {
29      "_id": 0,
30      "round_code": 1,
31      "raised_amount": 1,
32      "raised_currency_code": 1,
33      "company.name": 1
34    }
35  }
36])
[
  {
    round_code: 'partial',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'WeFi' }
  },
  {
    round_code: 'b',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'LinkedIn' }
  },
  {
    round_code: 'a',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'Lotame' }
  },
  {
    round_code: 'c',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'OpenX' }
  },
  {
    round_code: 'b',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'AddThis' }
  },
  {
    round_code: 'a',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'Terabitz' }
  },
  {
    round_code: 'b',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'Six Apart' }
  },
  {
    round_code: 'a',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'Snocap' }
  },
  {
    round_code: 'b',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'Wikia' }
  },
  {
    round_code: 'unattributed',
    raised_amount: 10000000,
    raised_currency_code: 'USD',
    company: { name: 'Mashery' }
  }
]

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searchSequenceToken

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