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db.collection.distinct()

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 호환성
  • 구문
  • 옵션
  • 행동
  • 예제
db.collection.distinct(field, query, options)

중요

Mongo쉬 방법

이 페이지에서는 mongosh 메서드를 설명합니다. 이는 데이터베이스 명령이나 Node.js와 같은 언어별 드라이버에 대한 설명서가 아닙니다 .

데이터베이스 명령에 대해서는 distinct 명령을 참조하십시오.

MongoDB API 드라이버의 경우 언어별 MongoDB 드라이버 설명서를 참조하세요.

레거시 mongo 셸 문서는 해당 MongoDB 서버 릴리스 문서를 참조하세요.

Mongo 셸 V4.4

단일 컬렉션이나 뷰에서 지정된 필드에 대한 고유 값을 찾고 결과를 배열로 반환합니다.

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 db.collection.distinct() 사용할 수 있습니다.

  • MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스

이 메서드는 다음 매개변수를 사용합니다.

매개변수
유형
설명
field
문자열
고유값을 반환할 필드입니다.
query
문서
고유 값을 검색할 문서를 지정하는 쿼리입니다.
options
문서
선택 사항. 옵션을 지정하는 문서입니다. 옵션을 참조하세요.

참고

결과는 최대 BSON 크기보다 크지 않아야 합니다. 결과가 최대 BSON 크기를 초과하는 경우 aggregation pipeline을 사용하여 고유값 조회에 설명된 대로 aggregation pipeline을 사용하여 $group 연산자로 고유값을 검색합니다.

다음 다이어그램은 db.collection.distinct() 호출의 예시를 보여줍니다.

주석이 달린 고유 연산 다이어그램입니다.
{ collation: <document> }
필드
유형
설명
collation
문서

선택 사항.

작업에 사용할 데이터 정렬을 지정합니다.

데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다.

데이터 정렬 옵션의 구문은 다음과 같습니다:

collation: {
locale: <string>,
caseLevel: <boolean>,
caseFirst: <string>,
strength: <int>,
numericOrdering: <boolean>,
alternate: <string>,
maxVariable: <string>,
backwards: <boolean>
}

데이터 정렬을 지정할 때 locale 필드는 필수이고, 다른 데이터 정렬 필드는 모두 선택 사항입니다. 필드에 대한 설명은 데이터 정렬 문서를 참조하세요.

데이터 정렬이 지정되지 않았지만 컬렉션에 기본 데이터 정렬이 있는 경우( db.createCollection() 참조), 작업은 컬렉션에 지정된 데이터 정렬을 사용합니다.

컬렉션 또는 연산에 대한 데이터 정렬이 지정되지 않은 경우, MongoDB는 이전 버전에서 문자열 비교에 사용된 간단한 이진 비교를 사용합니다.

한 연산에 대해 여러 데이터 정렬을 지정할 수 없습니다. 예를 들어 필드별로 서로 다른 데이터 정렬을 지정할 수 없으며 정렬과 함께 찾기를 수행하는 경우 찾기 와 정렬에서 각각 다른 데이터 정렬을 사용하는 것은 허용되지 않습니다.

버전 3.4에 새로 추가되었습니다.

샤드 클러스터에서 distinct 명령은 고아 문서를 반환할 수 있습니다.

지정된 field 의 값이 배열인 경우 db.collection.distinct() 는 배열의 각 요소를 별도의 값으로 간주합니다.

예를 들어 필드의 값이 [ 1, [1], 1 ] 인 경우 db.collection.distinct()1, [1]1 를 별도의 값으로 간주합니다.

예제 는 배열 필드에 대한 고유 값 반환을 참조하세요.

가능한 경우 db.collection.distinct() 작업에서 인덱스를 사용할 수 있습니다.

인덱스는 db.collection.distinct() 작업도 포함 할 수 있습니다. 인덱스가 적용되는 쿼리에 대한 자세한 내용은 커버 쿼리 를 참조하세요.

트랜잭션 내에서 고유한 작업을 수행합니다.

중요

대부분의 경우 분산 트랜잭션은 단일 문서 쓰기에 비해 더 큰 성능 비용이 발생하므로 분산 트랜잭션의 가용성이 효과적인 스키마 설계를 대체할 수는 없습니다. 대부분의 시나리오에서 비정규화된 데이터 모델 (내장된 문서 및 배열) 은 계속해서 데이터 및 사용 사례에 최적일 것입니다. 즉, 대부분의 시나리오에서 데이터를 적절하게 모델링하면 분산 트랜잭션의 필요성이 최소화됩니다.

추가 트랜잭션 사용 고려 사항(예: 런타임 제한 및 oplog 크기 제한)은 프로덕션 고려사항을 참조하세요.

MongoDB 4 부터 시작.2, db.collection.distinct() 를 발행한 클라이언트가 작업이 완료되기 전에 연결이 끊어지면 MongoDB는killOp를 사용하여 { db.collection.distinct() 를 종료로 표시합니다

복제본 세트 멤버에서 distinct 작업을 실행하려면 멤버가 PRIMARY 또는 SECONDARY 상태여야 합니다. 멤버가 다른 상태(예: STARTUP2)에 있는 경우 작업 오류가 발생합니다.

이 예제에서는 다음 문서가 포함된 inventory collection을 사용합니다.

{ "_id": 1, "dept": "A", "item": { "sku": "111", "color": "red" }, "sizes": [ "S", "M" ] }
{ "_id": 2, "dept": "A", "item": { "sku": "111", "color": "blue" }, "sizes": [ "M", "L" ] }
{ "_id": 3, "dept": "B", "item": { "sku": "222", "color": "blue" }, "sizes": "S" }
{ "_id": 4, "dept": "A", "item": { "sku": "333", "color": "black" }, "sizes": [ "S" ] }

다음 예제에서는 inventory 컬렉션의 모든 문서에서 dept 필드에 대한 고유 값을 반환합니다.

db.inventory.distinct( "dept" )

이 메서드는 다음과 같은 고유 dept 값의 배열을 반환합니다.

[ "A", "B" ]

다음 예시에서는 inventory collection의 모든 문서에서 item 필드에 포함된 sku 필드의 고유 값을 반환합니다.

db.inventory.distinct( "item.sku" )

이 메서드는 다음과 같은 고유 sku 값의 배열을 반환합니다.

[ "111", "222", "333" ]

다음도 참조하세요.

포함된 문서 내 필드 액세스에 대한 정보를 위한 점 표기법

다음 예제에서는 inventory 컬렉션의 모든 문서에서 sizes 필드에 대한 고유 값을 반환합니다.

db.inventory.distinct( "sizes" )

이 메서드는 다음과 같은 고유 sizes 값의 배열을 반환합니다.

[ "M", "S", "L" ]

distinct() 및 배열 필드에 대한 자세한 내용은 동작 섹션을 참조하세요.

다음 예시에서는 dept"A"인 문서에서 item 필드에 포함된 sku 필드의 고유 값을 반환합니다.

db.inventory.distinct( "item.sku", { dept: "A" } )

이 메서드는 다음과 같은 고유 sku 값의 배열을 반환합니다.

[ "111", "333" ]

버전 3.4에 새로 추가되었습니다.

데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다.

컬렉션 myColl에는 다음 문서가 있습니다.

{ _id: 1, category: "café", status: "A" }
{ _id: 2, category: "cafe", status: "a" }
{ _id: 3, category: "cafE", status: "a" }

다음 애그리게이션 작업에는 데이터 정렬 옵션이 포함됩니다.

db.myColl.distinct( "category", {}, { collation: { locale: "fr", strength: 1 } } )

필드에 대한 설명은 데이터 정렬 문서를 참조하세요.

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