Получить только запрошенный элемент в массиве объектов в коллекции MongoDB

Новая Агрегирующая структура в MongoDB 2.2+ предоставляет альтернативу Map/Reduce. Оператор $unwind может использоваться для разделения вашего массива shapes на поток документов, который можно сопоставить:

db.test.aggregate(
  // Start with a $match pipeline which can take advantage of an index and limit documents processed
  { $match : {
     "shapes.color": "red"
  }},
  { $unwind : "$shapes" },
  { $match : {
     "shapes.color": "red"
  }}
)

Результаты в:

{
    "result" : [
        {
            "_id" : ObjectId("504425059b7c9fa7ec92beec"),
            "shapes" : {
                "shape" : "circle",
                "color" : "red"
            }
        }
    ],
    "ok" : 1
}

Предостережение: Этот ответ представляет собой решение, которое было актуальным в то время, до того, как были введены новые возможности MongoDB 2.2 и выше. См. Другие ответы, если вы используете более новую версию MongoDB.

Параметр выбора поля ограничен полными свойствами. Он не может использоваться для выбора части массива, только для всего массива. Я попытался использовать $positional operator, но это не сработало.

Самый простой способ - просто отфильтровать фигуры в клиенте.

Если вам действительно нужен правильный вывод непосредственно из MongoDB, вы можете использовать сокращение карты для фильтрации фигур.

function map() {
  filteredShapes = [];

  this.shapes.forEach(function (s) {
    if (s.color === "red") {
      filteredShapes.push(s);
    }
  });

  emit(this._id, { shapes: filteredShapes });
}

function reduce(key, values) {
  return values[0];
}

res = db.test.mapReduce(map, reduce, { query: { "shapes.color": "red" } })

db[res.result].find()

Другим интересным способом является $redact, который является одной из новых функций агрегации MongoDB 2.6. Если вы используете 2.6, вам не нужно развязывать $unwind, что может вызвать проблемы с производительностью, если у вас большие массивы.

db.test.aggregate([
    { $match: { 
         shapes: { $elemMatch: {color: "red"} } 
    }},
    { $redact : {
         $cond: {
             if: { $or : [{ $eq: ["$color","red"] }, { $not : "$color" }]},
             then: "$$DESCEND",
             else: "$$PRUNE"
         }
    }}]);

$redact "ограничивает содержимое документов на основе информации, хранящейся в самих документах". Таким образом, он будет работать только внутри документа. Он в основном сканирует верхнюю часть документа в нижней части и проверяет, соответствует ли это вашему условию if, которое находится в $cond, если есть совпадение, оно будет либо сохранять содержимое ($$DESCEND), либо удалять ($$PRUNE).

В приведенном выше примере первый $match возвращает весь массив shapes, а $redact привязывает его к ожидаемому результату.

Обратите внимание, что {$not:"$color"} необходимо, так как он также сканирует верхний документ, а если $redact не найдет поле color на верхнем уровне, это вернет false, что может лишить весь документ которые мы не хотим.

Лучше вы можете запросить в соответствующем элементе массива с помощью $slice полезно ли возвращать значительный объект в массив.

db.test.find({"shapes.color" : "blue"}, {"shapes.$" : 1})

$slice полезно, когда вы знаете индекс элемента, но иногда вы хотите какой бы элемент массива не соответствовал вашим критериям. Вы можете вернуть соответствующий элемент с оператором $.

 db.getCollection('aj').find({"shapes.color":"red"},{"shapes.$":1})

ВЫХОДЫ

{

   "shapes" : [ 
       {
           "shape" : "circle",
           "color" : "red"
       }
   ]
}

Синтаксис поиска в mongodb равен

    db.<collection name>.find(query, projection);

и второй запрос, который вы написали, то есть

    db.test.find(
    {shapes: {"$elemMatch": {color: "red"}}}, 
    {"shapes.color":1})

в этом вы использовали оператор $elemMatch в части запроса, тогда как если вы используете этот оператор в проекционной части, вы получите желаемый результат. Вы можете записать свой запрос как

     db.users.find(
     {"shapes.color":"red"},
     {_id:0, shapes: {$elemMatch : {color: "red"}}})

Это даст вам желаемый результат.

Благодаря JohnnyHK.

Здесь я просто хочу добавить более сложное использование.

// Document 
{ 
"_id" : 1
"shapes" : [
  {"shape" : "square",  "color" : "red"},
  {"shape" : "circle",  "color" : "green"}
  ] 
} 

{ 
"_id" : 2
"shapes" : [
  {"shape" : "square",  "color" : "red"},
  {"shape" : "circle",  "color" : "green"}
  ] 
} 


// The Query   
db.contents.find({
    "_id" : ObjectId(1),
    "shapes.color":"red"
},{
    "_id": 0,
    "shapes" :{
       "$elemMatch":{
           "color" : "red"
       } 
    }
}) 


//And the Result

{"shapes":[
    {
       "shape" : "square",
       "color" : "red"
    }
]}

Вам просто нужно запустить запрос

db.test.find(
{"shapes.color": "red"}, 
{shapes: {$elemMatch: {color: "red"}}});

вывод этого запроса

{
    "_id" : ObjectId("562e7c594c12942f08fe4192"),
    "shapes" : [ 
        {"shape" : "circle", "color" : "red"}
    ]
}

как вы ожидали, это даст точное поле из массива, соответствующее цвету: "красный".

вместе с $project будет более подходящим, чтобы другие мудрые элементы соответствия были сгруппированы вместе с другими элементами документа.

db.test.aggregate(
  { "$unwind" : "$shapes" },
  { "$match" : {
     "shapes.color": "red"
  }},
{"$project":{
"_id":1,
"item":1
}}
)

db.test.find( {"shapes.color": "red"}, {_id: 0})