假设我的收藏中有以下文件:

{  
   "_id":ObjectId("562e7c594c12942f08fe4192"),
   "shapes":[  
      {  
         "shape":"square",
         "color":"blue"
      },
      {  
         "shape":"circle",
         "color":"red"
      }
   ]
},
{  
   "_id":ObjectId("562e7c594c12942f08fe4193"),
   "shapes":[  
      {  
         "shape":"square",
         "color":"black"
      },
      {  
         "shape":"circle",
         "color":"green"
      }
   ]
}

做查询:

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

Or

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

返回匹配的文档(文档1),但总是使用形状中的ALL数组项:

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

但是,我想只获得包含color=red的数组的文档(文档1):

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

我该怎么做呢?


当前回答

同样,你也可以求出倍数

db.getCollection('localData').aggregate([
    // Get just the docs that contain a shapes element where color is 'red'
  {$match: {'shapes.color': {$in : ['red','yellow'] } }},
  {$project: {
     shapes: {$filter: {
        input: '$shapes',
        as: 'shape',
        cond: {$in: ['$$shape.color', ['red', 'yellow']]}
     }}
  }}
])

其他回答

同样,你也可以求出倍数

db.getCollection('localData').aggregate([
    // Get just the docs that contain a shapes element where color is 'red'
  {$match: {'shapes.color': {$in : ['red','yellow'] } }},
  {$project: {
     shapes: {$filter: {
        input: '$shapes',
        as: 'shape',
        cond: {$in: ['$$shape.color', ['red', 'yellow']]}
     }}
  }}
])

MongoDB 2.2+中的新的聚合框架为Map/Reduce提供了一种替代方案。$unwind操作符可以用来将你的形状数组分离成一个可以匹配的文档流:

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"
  }}
)

结果:

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

另一种有趣的方法是使用$编校,这是MongoDB 2.6的新聚合特性之一。如果您使用的是2.6,则不需要$unwind,如果您使用的是大型数组,$unwind可能会导致性能问题。

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

$redact“根据存储在文档本身中的信息限制文档的内容”。所以它只会在文档内部运行。它基本上扫描你的文档从上到下,并检查它是否与你的if条件在$cond中匹配,如果有匹配,它将保留内容($$ descent)或删除($$PRUNE)。

在上面的例子中,第一个$match返回整个形状数组,$编校将其分解为预期的结果。

注意{$not:"$color"}是必要的,因为它也会扫描顶部的文档,如果$ react没有在顶部找到一个颜色字段,这将返回false,这可能会剥离整个文档,这是我们不想要的。

更好的是,您可以使用$slice在匹配的数组元素中查询,这有助于返回数组中的重要对象。

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

当您知道元素的索引时,$slice是有用的,但有时您需要 匹配条件的数组元素。您可以返回匹配的元素 使用$操作符。

对于MongoDB的新版本,略有不同。

对于db.collection.find,可以使用find的第二个参数,键为projection

db.collection.find({}, {projection: {name: 1, email: 0}});

你也可以使用.project()方法。 然而,它不是原生的MongoDB方法,它是大多数MongoDB驱动程序(如Mongoose, MongoDB Node.js驱动程序等)提供的方法。

db.collection.find({}).project({name: 1, email: 0});

如果你想用findOne,这和find是一样的

db.collection.findOne({}, {projection: {name: 1, email: 0}});

但是findOne没有.project()方法。