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$lookupAtlas Search$search クエリ を使用して を実行する方法

項目一覧

  • Atlas Search インデックスの作成
  • $search $lookupを実行し、コレクションを検索します

v6.0 以降、MongoDB$lookup 集計ステージは、$search オプション内で$lookuppipeline をサポートします。$lookupを使用すると、クエリ時に同じデータベース内の複数のコレクションを結合し、 $searchクエリを実行して検索をさらに絞り込むことができます。

注意

$lookupクエリは、Atlas Search がコレクション内の各ドキュメントのデータベースに対して完全なドキュメント検索を実行するため、あまりパフォーマンスが良くありません。 詳しくは、「 $lookup操作を削減する 」を参照してください。

このチュートリアルでは、 データベース内の コレクションと コレクションに対して、 を使用して クエリを実行する方法を説明します。$lookup$searchaccountscustomerssample_analytics次の手順が必要です。

  1. sample_analyticsデータベース内のaccountsコレクション用に、動的マッピングを使用して Atlas Search インデックスを設定します。

  2. $lookup$searchで クエリを実行し、customers コレクションから、CurrencyService InvestmentStockaccountsコレクション内の 製品と 製品の両方を購入したカスタマーを検索します。

開始する前に、Atlas クラスターが前提条件 に記載されている要件を満たしていることを確認してください。

注意

$lookup$searchクエリを実行するには、クラスターで MongoDB v 以降を実行する必要があります。6.0変換できない場合、Atlas Search は次のエラーメッセージを表示します。

$_internalSearchMongotRemote is not allowed within a $lookup's sub-pipeline.

詳細については、「クラスターのメジャー MongoDB バージョンのアップグレード 」を参照してください。

Atlas Search インデックスを作成するには、プロジェクトに対するProject Data Access Admin以上のアクセス権が必要です。

sample_analytics.accountsコレクション内のすべてのフィールドにlookup-with-search-tutorialという名前の Atlas Search インデックスを作成します。

1
  1. まだ表示されていない場合は、希望するプロジェクトを含む組織を選択しますナビゲーション バーのOrganizationsメニュー

  2. まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーのProjectsメニューから目的のプロジェクトを選択します。

  3. まだ表示されていない場合は、サイドバーの Clusters をクリックしてください。

    [ Clusters (クラスター) ] ページが表示されます。

2

GoAtlas Searchページには、サイドバー、Data Explorer 、またはクラスターの詳細ページから できます。

  1. サイドバーで、 Services見出しの下のAtlas Searchをクリックします。

  2. [ Select data sourceドロップダウンからクラスターを選択し、[ Go to Atlas Search ] をクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

  1. クラスターの [Browse Collections] ボタンをクリックします。

  2. データベースを展開し、コレクションを選択します。

  3. コレクションのSearch Indexesタブをクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

  1. クラスタの名前をクリックします。

  2. [Atlas Search] タブをクリックします。

    Atlas Searchページが表示されます。

3

[Create Search Index] をクリックします。

4
  • ガイドを利用する場合は、Atlas Search Visual Editor を選択します。

  • Raw インデックス定義を編集するには、Atlas Search JSON Editor を選択します。

5
  1. Index Nameフィールドにlookup-with-search-tutorialと入力します。

    インデックスにdefaultと名付けると、 $searchパイプライン ステージでindexパラメータを指定する必要がなくなります。 インデックスにカスタム名を付ける場合は、 indexパラメータでこの名前を指定する必要があります。

  2. Database and Collectionセクションで、 sample_analyticsデータベースを検索し、 accountsコレクションを選択します。

6

次のインデックス定義は、コレクション内のサポートされている型のフィールドを動的にインデックス化します。 インデックスを作成するには、 インターフェースで または を使用できます。Atlas SearchVisual EditorAtlas SearchJSON EditorAtlas user

  1. [Next] をクリックします。

  2. コレクションのデフォルトのインデックス定義を確認します。

  1. [Next] をクリックします。

  2. インデックスの定義を確認します。

    インデックス定義は、次のようになります。

    {
    "mappings": {
    "dynamic": true
    }
    }
  3. [Next] をクリックします。

7
8

インデックスが作成中であることを知らせるモーダル ウィンドウが表示されます。 [ Close ] ボタンをクリックします。

9

インデックスの構築には約 1 分かかります。 作成している間、 Status列にはBuild in Progressと表示されます。 作成が完了すると、 Status列にはActiveと表示されます。


➤ このページの [言語の選択] ドロップダウンメニューを使用して、このセクションの例の言語を設定します。


Atlas クラスターに接続し、 sample_analyticsデータベース内のインデックス付きコレクションに対してサンプル クエリを実行します。

1

ターミナル ウィンドウでmongoshを開き、クラスターに接続します。 接続の詳細な手順については、「 mongosh経由での接続 」を参照してください。

2

mongoshプロンプトで次のコマンドを実行します。

use sample_analytics
switched to db sample_analytics
3

次のクエリでは、次のステージを使用します。

  • $lookup 必要に応じて、次の操作を実行します。

    • customersaccountssample_analyticsカスタマーのアカウント IDaccounts purchasesに基づいて、 データベース内の コレクションと コレクションを結合し、 コレクションから一致するドキュメントを という名前の配列フィールドに返します。

    • サブパイプラインの$searchステージを使用して、 mustCurrencyServiceInvestmentStockの両方を優先して、 5000から10000の注文制限で購入したカスタマー アカウントを検索します。

  • $limitステージを使用して、出力を5の結果に制限します。

  • $project ステージを使用して、結果から指定されたフィールドを除外します。

db.customers.aggregate([
{
$lookup:{
"from": "accounts",
"localField": "accounts",
"foreignField": "account_id",
"as": "purchases",
"pipeline": [{
"$search": {
"index": "lookup-with-search-tutorial",
"compound": {
"must": [{
"queryString": {
"defaultPath": "products",
"query": "products: (CurrencyService AND InvestmentStock)"
}
}],
"should": [{
"range": {
"path": "limit",
"gte": 5000,
"lte": 10000
}
}]
}
}
},{
"$project": {
"_id": 0
}
}]
}
},{
"$limit": 5
},{
"$project": {
"_id": 0,
"address": 0,
"birthdate": 0,
"username": 0,
"tier_and_details": 0
}
}
])
[
{
name: 'Elizabeth Ray',
email: 'arroyocolton@gmail.com',
active: true,
accounts: [ 371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979 ],
purchases: [
{
account_id: 422649,
limit: 10000,
products: [ 'CurrencyService', 'InvestmentStock' ]
},
{
account_id: 324287,
limit: 10000,
products: [
'Commodity',
'CurrencyService',
'Derivatives',
'InvestmentStock'
]
},
{
account_id: 332179,
limit: 10000,
products: [
'Commodity',
'CurrencyService',
'InvestmentFund',
'Brokerage',
'InvestmentStock'
]
}
]
},
{
name: 'Lindsay Cowan',
email: 'cooperalexis@hotmail.com',
accounts: [ 116508 ],
purchases: []
},
{
name: 'Katherine David',
email: 'timothy78@hotmail.com',
accounts: [ 462501, 228290, 968786, 515844, 377292 ],
purchases: [
{
account_id: 228290,
limit: 10000,
products: [
'CurrencyService',
'InvestmentStock',
'InvestmentFund',
'Brokerage'
]
},
{
account_id: 515844,
limit: 10000,
products: [
'Commodity',
'CurrencyService',
'InvestmentFund',
'Brokerage',
'InvestmentStock'
]
}
]
},
{
name: 'Leslie Martinez',
email: 'tcrawford@gmail.com',
accounts: [ 170945, 951849 ],
purchases: []
},
{
name: 'Brad Cardenas',
email: 'dustin37@yahoo.com',
accounts: [ 721914, 817222, 973067, 260799, 87389 ],
purchases: [
{
account_id: 87389,
limit: 10000,
products: [ 'CurrencyService', 'InvestmentStock' ]
},
{
account_id: 260799,
limit: 10000,
products: [
'Brokerage',
'InvestmentStock',
'Commodity',
'CurrencyService'
]
}
]
}
]
1

MongoDB Compass を開き、クラスターに接続します。 接続の詳細な手順については、「 Compass 経由での接続 」を参照してください。

2

Database画面で、 sample_analyticsデータベースをクリックし、 customersコレクションをクリックします。

3

次のクエリでは、次のステージを使用します。

  • $lookup 必要に応じて、次の操作を実行します。

    • customersaccountssample_analyticsカスタマーのアカウント IDaccounts purchasesに基づいて、 データベース内の コレクションと コレクションを結合し、 コレクションから一致するドキュメントを という名前の配列フィールドに返します。

    • サブパイプラインの$searchステージを使用して、 mustCurrencyServiceInvestmentStockの両方を優先して、 5000から10000の注文制限で購入したカスタマー アカウントを検索します。

  • $limitステージを使用して、出力を5の結果に制限します。

  • $project ステージを使用して、結果から指定されたフィールドを除外します。

MongoDB Compass でこのクエリを実行するには:

  1. [Aggregations] タブをクリックします。

  2. Select...をクリックし、ドロップダウンからステージを選択し、そのステージのクエリを追加して、次の各パイプライン ステージを構成します。 ステージを追加するには、 Add Stageをクリックします。

    パイプラインステージ
    クエリ
    $lookup
    {
    from: "accounts",
    localField: "accounts",
    foreignField: "account_id",
    as: "purchases",
    pipeline: [
    {
    $search: {
    index: "lookup-with-search-tutorial",
    compound: {
    must: [
    {
    queryString: {
    defaultPath: "products",
    query:
    "products: (CurrencyService AND InvestmentStock)"
    }
    }
    ],
    should: [
    {
    range: {
    path: "limit",
    gte: 5000,
    lte: 10000,
    }
    }
    ]
    }
    }
    },
    {
    $project: {
    _id: 0,
    }
    }
    ]
    }
    $limit
    5
    $project
    {
    _id: 0,
    address: 0,
    birthdate: 0,
    username: 0,
    tier_and_details: 0,
    }

    Auto Preview有効にした場合、MongoDB Compass は$projectパイプライン ステージの横に次のドキュメントを表示します。

    name: Elizabeth Ray
    email: arroyocolton@gmail.com
    active: True
    accounts: Array (6)
    purchases: Array (3)
    name: "Lindsay Cowan"
    email: "cooperalexis@hotmail.com"
    accounts: Array (1)
    purchases: Array (empty)
    name: "Katherine David"
    email: "timothy78@hotmail.com"
    accounts: Array (5)
    urchases: Array (2)
    name: "Leslie Martinez"
    email: "tcrawford@gmail.com"
    accounts: Array (2)
    purchases: Array (empty)
    name: "Brad Cardenas"
    email: "dustin37@yahoo.com"
    accounts: Array (5)
    purchases: Array (2)
4

MongoDB Compass では、結果で返されるドキュメントの、オブジェクト内のすべてのフィールドと配列内のすべての値が表示されない場合があります。 すべてのフィールドと値を表示するには、結果内の フィールドを展開します。

1
  1. lookup-with-search という新しいディレクトリを作成し、dotnet new コマンドでプロジェクトを初期化します。

    mkdir lookup-with-search
    cd lookup-with-search
    dotnet new console
  2. .NET/C# ドライバーを依存関係としてプロジェクトに追加します。

    dotnet add package MongoDB.Driver
2

次のクエリでは、次のステージを使用します。

  • $lookup 必要に応じて、次の操作を実行します。

    • customersaccountssample_analyticsカスタマーのアカウント IDaccounts purchasesに基づいて、 データベース内の コレクションと コレクションを結合し、 コレクションから一致するドキュメントを という名前の配列フィールドに返します。

    • サブパイプラインの$searchステージを使用して、 mustCurrencyServiceInvestmentStockの両方を優先して、 5000から10000の注文制限で購入したカスタマー アカウントを検索します。

  • $limitステージを使用して、出力を5の結果に制限します。

  • $project ステージを使用して、結果から指定されたフィールドを除外します。

1using MongoDB.Bson;
2using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4using MongoDB.Driver;
5using MongoDB.Driver.Core;
6using MongoDB.Driver.Search;
7
8public class LookupWithSearch{
9
10 static void Main(string[] args) {// allow automapping of the camelCase database fields to our MovieDocument
11 var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() };
12 ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
13
14 // connect to your Atlas cluster
15 var mongoClient = new MongoClient("<connection-string>");
16
17 // define namespace
18 var analyticsDatabase = mongoClient.GetDatabase("sample_analytics");
19 var accountsCollection = analyticsDatabase.GetCollection<AccountDocument>("accounts");
20 var customersCollection = analyticsDatabase.GetCollection<CustomerDocument>("customers");
21
22 // define pipeline stages
23 var lookupStage = new BsonDocument("$lookup", new BsonDocument{
24 { "from", "accounts" }, { "localField", "accounts" }, { "foreignField", "account_id" },
25 { "as", "purchases" }, { "pipeline", new BsonArray{
26 new BsonDocument("$search", new BsonDocument{
27 { "index", "lookup-with-search-tutorial" }, { "compound", new BsonDocument{
28 { "must", new BsonArray{
29 new BsonDocument("queryString", new BsonDocument{
30 { "defaultPath", "products" }, { "query", "products: (CurrencyService AND InvestmentStock)" }
31 })
32 }},
33 { "should", new BsonArray{
34 new BsonDocument("range", new BsonDocument{
35 { "path", "limit" }, { "gte", 5000 }, { "lte", 10000 }
36 })
37 }}
38 }}
39 })
40 }}
41 });
42 var projectStage1 = new BsonDocument("$project", new BsonDocument("_id", 0));
43 var limitStage = new BsonDocument("$limit", 5);
44 var projectStage2 = new BsonDocument("$project", new BsonDocument{
45 { "_id", 0 }, { "address", 0 }, { "birthdate", 0 }, { "username", 0 }, { "tier_and_details", 0 }
46 });
47 var aggregationPipeline = new List<BsonDocument> {lookupStage, projectStage1, limitStage, projectStage2};
48
49 // run pipeline
50 var results = customersCollection.Aggregate<BsonDocument>(aggregationPipeline).ToList();
51
52 // print results
53 foreach (var acct in results) {
54 Console.WriteLine(acct.ToJson());
55 }
56 }
57}
58
59// define fields in the accounts collection
60[BsonIgnoreExtraElements]
61public class AccountDocument {
62 [BsonId]
63 [BsonRepresentation(BsonType.ObjectId)]
64 [BsonElement("_id")]
65 public string Id { get; set; }
66
67 [BsonElement("account_id")]
68 public int AccountId { get; set; }
69
70 [BsonElement("limit")]
71 public int Limit { get; set; }
72}
73
74// define fields in the customers collection
75[BsonIgnoreExtraElements]
76public class CustomerDocument {
77 [BsonId]
78 [BsonRepresentation(BsonType.ObjectId)]
79 [BsonElement("_id")]
80 public ObjectId Id { get; set; }
81
82 [BsonElement("name")]
83 public string Name { get; set; }
84
85 [BsonElement("email")]
86 public string Email { get; set; }
87
88 [BsonElement("active")]
89 public bool Active { get; set; }
90
91 [BsonElement("accounts")]
92 public List<int> Accounts { get; set; }
93}
94
95// define new array field for matching documents
96public class CustomerLookedUp: CustomerDocument{
97 public List<CustomerDocument> Purchases { get; set; }
98}
3

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

4
dotnet run lookup-with-search.csproj
{
"name" : "Elizabeth Ray",
"email" : "arroyocolton@gmail.com",
"active" : true,
"accounts" : [371138, 324287, 276528, 332179, 422649,
387979],
"purchases" : [
{
"_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee58162402"),
"account_id" : 422649,
"limit" : 10000,
"products" : ["CurrencyService", "InvestmentStock"]
},
{
"_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee581623a9"),
"account_id" : 324287,
"limit" : 10000,
"products" : ["Commodity", "CurrencyService", "Derivatives", "InvestmentStock"]
},
{
"_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee58162400"),
"account_id" : 332179,
"limit" : 10000,
"products" : ["Commodity", "CurrencyService", "InvestmentFund", "Brokerage", "InvestmentStock"]
}
]
}
{
"name" : "Lindsay Cowan",
"email" : "cooperalexis@hotmail.com",
"accounts" : [116508],
"purchases" : []
}
{
"name" : "Katherine David",
"email" : "timothy78@hotmail.com",
"accounts" : [462501, 228290, 968786, 515844, 377292],
"purchases" : [
{
"_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee581623c9"),
"account_id" : 228290,
"limit" : 10000,
"products" : ["CurrencyService", "InvestmentStock", "InvestmentFund", "Brokerage"] },
{
"_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee581623cb"),
"account_id" : 515844,
"limit" : 10000,
"products" : ["Commodity", "CurrencyService", "InvestmentFund", "Brokerage", "InvestmentStock"]
}
]
}
{
"name" : "Leslie Martinez",
"email" : "tcrawford@gmail.com",
"accounts" : [170945, 951849],
"purchases" : []
}
{
"name" : "Brad Cardenas",
"email" : "dustin37@yahoo.com",
"accounts" : [721914, 817222, 973067, 260799, 87389],
"purchases" : [
{
"_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee581623d6"),
"account_id" : 87389,
"limit" : 10000,
"products" : ["CurrencyService", "InvestmentStock"] },
{
"_id" : ObjectId("5ca4bbc7a2dd94ee581623d5"),
"account_id" : 260799,
"limit" : 10000,
"products" : ["Brokerage", "InvestmentStock", "Commodity", "CurrencyService"]
}
]
}
1
2

次のクエリでは、次のステージを使用します。

  • $lookup 必要に応じて、次の操作を実行します。

    • customersaccountssample_analyticsカスタマーのアカウント IDaccounts purchasesに基づいて、 データベース内の コレクションと コレクションを結合し、 コレクションから一致するドキュメントを という名前の配列フィールドに返します。

    • サブパイプラインの$searchステージを使用して、 mustCurrencyServiceInvestmentStockの両方を優先して、 5000から10000の注文制限で購入したカスタマー アカウントを検索します。

  • $limitステージを使用して、出力を5の結果に制限します。

  • $project ステージを使用して、結果から指定されたフィールドを除外します。

1package main
2import (
3 "context"
4 "fmt"
5 "time"
6
7 "go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
8 "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
9 "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
10)
11
12func main() {
13 var err error
14 // connect to the Atlas cluster
15 ctx := context.Background()
16 client, err := mongo.Connect(ctx, options.Client().ApplyURI("<connection-string>"))
17 if err != nil {
18 panic(err)
19 }
20 defer client.Disconnect(ctx)
21 // set namespace
22 collection := client.Database("sample_analytics").Collection("customers")
23 // define pipeline
24 lookupStage := bson.D{{"$lookup", bson.D{
25 {"from", "accounts"},
26 {"localField", "accounts"},
27 {"foreignField", "account_id"},
28 {"as", "purchases"},
29 {"pipeline", bson.A{
30 bson.D{
31 {"$search", bson.D{
32 {"index", "lookup-with-search-tutorial"},
33 {"compound", bson.D{
34 {"must", bson.A{
35 bson.D{{"queryString", bson.D{
36 {"defaultPath", "products"},
37 {"query", "products: (CurrencyService AND InvestmentStock)"},
38 }}},
39 }},
40 {"should", bson.A{
41 bson.D{{"range", bson.D{
42 {"path", "limit"},
43 {"gte", 5000},
44 {"lte", 10000},
45 }}},
46 }},
47 }},
48 }},
49 },
50 bson.D{{"$project", bson.D{
51 {"_id", 0},
52 {"address", 0},
53 {"birthdate", 0},
54 {"username", 0},
55 {"tier_and_details", 0},
56 }}},
57 }},
58 }}}
59 limitStage := bson.D{{"$limit", 5}}
60 projectStage := bson.D{{"$project", bson.D{
61 {"name", 1},
62 {"email", 1},
63 {"active", 1},
64 {"accounts", 1},
65 {"purchases", 1},
66 }}}
67 // specify the amount of time the operation can run on the server
68 opts := options.Aggregate().SetMaxTime(5 * time.Second)
69 // run pipeline
70 cursor, err := collection.Aggregate(ctx, mongo.Pipeline{lookupStage, limitStage, projectStage}, opts)
71 if err != nil {
72 panic(err)
73 }
74 // print results
75 var results []bson.D
76 if err = cursor.All(context.TODO(), &results); err != nil {
77 panic(err)
78 }
79 for _, result := range results {
80 fmt.Println(result)
81 }
82}
3

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

4
go run lookup-with-search-query.go
[{_id ObjectID("5ca4bbcea2dd94ee58162a68")} {name Elizabeth Ray} {email arroyocolton@gmail.com} {active true} {accounts [371138 324287 276528 332179 422649 387979]} {purchases [[{account_id 422649} {limit 10000} {products [CurrencyService InvestmentStock]}] [{account_id 324287} {limit 10000} {products [Commodity CurrencyService Derivatives InvestmentStock]}] [{account_id 332179} {limit 10000} {products [Commodity CurrencyService InvestmentFund Brokerage InvestmentStock]}]]}]
[{_id ObjectID("5ca4bbcea2dd94ee58162a69")} {name Lindsay Cowan} {email cooperalexis@hotmail.com} {accounts [116508]} {purchases []}]
[{_id ObjectID("5ca4bbcea2dd94ee58162a6a")} {name Katherine David} {email timothy78@hotmail.com} {accounts [462501 228290 968786 515844 377292]} {purchases [[{account_id 228290} {limit 10000} {products [CurrencyService InvestmentStock InvestmentFund Brokerage]}] [{account_id 515844} {limit 10000} {products [Commodity CurrencyService InvestmentFund Brokerage InvestmentStock]}]]}]
[{_id ObjectID("5ca4bbcea2dd94ee58162a6b")} {name Leslie Martinez} {email tcrawford@gmail.com} {accounts [170945 951849]} {purchases []}]
[{_id ObjectID("5ca4bbcea2dd94ee58162a6c")} {name Brad Cardenas} {email dustin37@yahoo.com} {accounts [721914 817222 973067 260799 87389]} {purchases [[{account_id 87389} {limit 10000} {products [CurrencyService InvestmentStock]}] [{account_id 260799} {limit 10000} {products [Brokerage InvestmentStock Commodity CurrencyService]}]]}]
1
junit
4.11以降のバージョン
mongodb-driver-sync
4.3.0以降のバージョン
slf4j-log4j12
1.7.30以降のバージョン
2
3

次のクエリでは、次のステージを使用します。

  • $lookup 必要に応じて、次の操作を実行します。

    • customersaccountssample_analyticsカスタマーのアカウント IDaccounts purchasesに基づいて、 データベース内の コレクションと コレクションを結合し、 コレクションから一致するドキュメントを という名前の配列フィールドに返します。

    • サブパイプラインの$searchステージを使用して、 mustCurrencyServiceInvestmentStockの両方を優先して、 5000から10000の注文制限で購入したカスタマー アカウントを検索します。

  • $limitステージを使用して、出力を5の結果に制限します。

  • $project ステージを使用して、結果から指定されたフィールドを除外します。

1import static com.mongodb.client.model.Aggregates.limit;
2import static com.mongodb.client.model.Aggregates.project;
3import static com.mongodb.client.model.Projections.*;
4import java.util.Arrays;
5import com.mongodb.client.MongoClient;
6import com.mongodb.client.MongoClients;
7import com.mongodb.client.MongoCollection;
8import com.mongodb.client.MongoDatabase;
9import org.bson.Document;
10
11public class LookupWithSearchQuery {
12
13 public static void main(String[] args) {
14 // connect to your Atlas cluster
15 String uri = "<connection-string>";
16
17 try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
18 // set namespace
19 MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_analytics");
20 MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("customers");
21
22 // define pipeline
23 Document agg = new Document("$lookup",
24 new Document("from", "accounts")
25 .append("localField", "accounts")
26 .append("foreignField", "account_id")
27 .append("as", "purchases")
28 .append("pipeline", Arrays.asList(new Document("$search",
29 new Document("index", "lookup-with-search-tutorial")
30 .append("compound",
31 new Document("must", Arrays.asList(new Document("queryString",
32 new Document("defaultPath", "products")
33 .append("query", "products: (CurrencyService AND InvestmentStock)"))))
34 .append("should", Arrays.asList(new Document("range",
35 new Document("path", "limit")
36 .append("gte", 5000L)
37 .append("lte", 10000L)
38 )))
39 )
40 ),
41 new Document("$limit", 5L),
42 new Document("$project",
43 new Document("_id", 0L)
44 .append("address", 0L)
45 .append("birthdate", 0L)
46 .append("username", 0L)
47 .append("tier_and_details", 0L)
48 )))
49 );
50 // run pipeline and print results
51 collection.aggregate(Arrays.asList(agg,
52 limit(5),
53 project(fields(excludeId(), include("name", "email", "active", "accounts", "purchases")))
54 ))
55 .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));
56 }
57 }
58}

注意

Maven 環境でサンプル コードを実行するには、 ファイルのインポート ステートメントの上に次のコードを追加します。

package com.mongodb.drivers;
4

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

5
javac LookupWithSearchQuery.java
java LookupWithSearchQuery
{"name": "Elizabeth Ray", "email": "arroyocolton@gmail.com", "active": true, "accounts": [371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979], "purchases": [{"account_id": 422649, "limit": 10000, "products": ["CurrencyService", "InvestmentStock"]}, {"account_id": 324287, "limit": 10000, "products": ["Commodity", "CurrencyService", "Derivatives", "InvestmentStock"]}, {"account_id": 332179, "limit": 10000, "products": ["Commodity", "CurrencyService", "InvestmentFund", "Brokerage", "InvestmentStock"]}]}
{"name": "Lindsay Cowan", "email": "cooperalexis@hotmail.com", "accounts": [116508], "purchases": []}
{"name": "Katherine David", "email": "timothy78@hotmail.com", "accounts": [462501, 228290, 968786, 515844, 377292], "purchases": [{"account_id": 228290, "limit": 10000, "products": ["CurrencyService", "InvestmentStock", "InvestmentFund", "Brokerage"]}, {"account_id": 515844, "limit": 10000, "products": ["Commodity", "CurrencyService", "InvestmentFund", "Brokerage", "InvestmentStock"]}]}
{"name": "Leslie Martinez", "email": "tcrawford@gmail.com", "accounts": [170945, 951849], "purchases": []}
{"name": "Brad Cardenas", "email": "dustin37@yahoo.com", "accounts": [721914, 817222, 973067, 260799, 87389], "purchases": [{"account_id": 87389, "limit": 10000, "products": ["CurrencyService", "InvestmentStock"]}, {"account_id": 260799, "limit": 10000, "products": ["Brokerage", "InvestmentStock", "Commodity", "CurrencyService"]}]}
1
mongodb-driver-kotlin-coroutine
4.10.0以降のバージョン
2
3

次のクエリでは、次のステージを使用します。

  • $lookup 必要に応じて、次の操作を実行します。

    • customersaccountssample_analyticsカスタマーのアカウント IDaccounts purchasesに基づいて、 データベース内の コレクションと コレクションを結合し、 コレクションから一致するドキュメントを という名前の配列フィールドに返します。

    • サブパイプラインの$searchステージを使用して、 mustCurrencyServiceInvestmentStockの両方を優先して、 5000から10000の注文制限で購入したカスタマー アカウントを検索します。

  • $limitステージを使用して、出力を5の結果に制限します。

  • $project ステージを使用して、結果から指定されたフィールドを除外します。

1import com.mongodb.client.model.Aggregates.limit
2import com.mongodb.client.model.Aggregates.project
3import com.mongodb.client.model.Projections.*
4import com.mongodb.kotlin.client.coroutine.MongoClient
5import kotlinx.coroutines.runBlocking
6import org.bson.Document
7import java.util.*
8
9fun main() {
10 // connect to your Atlas cluster
11 val uri = "<connection-string>"
12 val mongoClient = MongoClient.create(uri)
13
14 // set namespace
15 val database = mongoClient.getDatabase("sample_analytics")
16 val collection = database.getCollection<Document>("customers")
17
18 runBlocking {
19 // define pipeline
20 val agg = Document(
21 "\$lookup",
22 Document("from", "accounts")
23 .append("localField", "accounts")
24 .append("foreignField", "account_id")
25 .append("as", "purchases")
26 .append(
27 "pipeline", Arrays.asList(
28 Document(
29 "\$search",
30 Document("index", "lookup-with-search-tutorial")
31 .append(
32 "compound",
33 Document(
34 "must", Arrays.asList(
35 Document(
36 "queryString",
37 Document("defaultPath", "products")
38 .append("query", "products: (CurrencyService AND InvestmentStock)")
39 )
40 )
41 )
42 .append(
43 "should", Arrays.asList(
44 Document(
45 "range",
46 Document("path", "limit")
47 .append("gte", 5000)
48 .append("lte", 10000)
49 )
50 )
51 )
52 )
53 ),
54 Document("\$limit", 5),
55 Document(
56 "\$project",
57 Document("_id", 0)
58 .append("address", 0)
59 .append("birthdate", 0)
60 .append("username", 0)
61 .append("tier_and_details", 0)
62 )
63 )
64 )
65 )
66
67 // run pipeline and print results
68 val resultsFlow = collection.aggregate<Document>(
69 listOf(
70 agg,
71 limit(5),
72 project(fields(excludeId(), include("name", "email", "active", "accounts", "purchases")))
73 )
74 )
75 resultsFlow.collect { println(it) }
76 }
77 mongoClient.close()
78}
4

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

5

IDE でLookupWithSearchQuery.ktプログラムを実行すると、次のドキュメントが出力されます。

Document{{name=Elizabeth Ray, email=arroyocolton@gmail.com, active=true, accounts=[371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979], purchases=[Document{{account_id=422649, limit=10000, products=[CurrencyService, InvestmentStock]}}, Document{{account_id=324287, limit=10000, products=[Commodity, CurrencyService, Derivatives, InvestmentStock]}}, Document{{account_id=332179, limit=10000, products=[Commodity, CurrencyService, InvestmentFund, Brokerage, InvestmentStock]}}]}}
Document{{name=Lindsay Cowan, email=cooperalexis@hotmail.com, accounts=[116508], purchases=[]}}
Document{{name=Katherine David, email=timothy78@hotmail.com, accounts=[462501, 228290, 968786, 515844, 377292], purchases=[Document{{account_id=228290, limit=10000, products=[CurrencyService, InvestmentStock, InvestmentFund, Brokerage]}}, Document{{account_id=515844, limit=10000, products=[Commodity, CurrencyService, InvestmentFund, Brokerage, InvestmentStock]}}]}}
Document{{name=Leslie Martinez, email=tcrawford@gmail.com, accounts=[170945, 951849], purchases=[]}}
Document{{name=Brad Cardenas, email=dustin37@yahoo.com, accounts=[721914, 817222, 973067, 260799, 87389], purchases=[Document{{account_id=87389, limit=10000, products=[CurrencyService, InvestmentStock]}}, Document{{account_id=260799, limit=10000, products=[Brokerage, InvestmentStock, Commodity, CurrencyService]}}]}}
1
2

次のクエリでは、次のステージを使用します。

  • $lookup 必要に応じて、次の操作を実行します。

    • customersaccountssample_analyticsカスタマーのアカウント IDaccounts purchasesに基づいて、 データベース内の コレクションと コレクションを結合し、 コレクションから一致するドキュメントを という名前の配列フィールドに返します。

    • サブパイプラインの$searchステージを使用して、 mustCurrencyServiceInvestmentStockの両方を優先して、 5000から10000の注文制限で購入したカスタマー アカウントを検索します。

  • $limitステージを使用して、出力を5の結果に制限します。

  • $project ステージを使用して、結果から指定されたフィールドを除外します。

1const MongoClient = require("mongodb").MongoClient;
2const assert = require("assert");
3
4const agg = [
5 {
6 '$lookup': {
7 'from': 'accounts',
8 'localField': 'accounts',
9 'foreignField': 'account_id',
10 'as': 'purchases',
11 'pipeline': [
12 {
13 '$search': {
14 'index': 'lookup-with-search-tutorial',
15 'compound': {
16 'must': [
17 {
18 'queryString': {
19 'defaultPath': 'products',
20 'query': 'products: (CurrencyService AND InvestmentStock)'
21 }
22 }
23 ],
24 'should': [
25 {
26 'range': {
27 'path': 'limit',
28 'gte': 5000,
29 'lte': 10000
30 }
31 }
32 ]
33 }
34 }
35 }, {
36 '$project': {
37 '_id': 0
38 }
39 }
40 ]
41 }
42 }, {
43 '$limit': 5
44 }, {
45 '$project': {
46 '_id': 0,
47 'address': 0,
48 'birthdate': 0,
49 'username': 0,
50 'tier_and_details': 0
51 }
52 }
53 ];
54
55MongoClient.connect(
56 "<connection-string>",
57 { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true },
58 async function (connectErr, client) {
59 assert.equal(null, connectErr);
60 const coll = client.db("sample_analytics").collection("customers");
61 let cursor = await coll.aggregate(agg);
62 await cursor.forEach((doc) => console.log(doc));
63 client.close();
64 }
65);
3

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

4

次のコマンドを実行して、コレクションをクエリします。

node lookup-with-search-query.js
{
name: 'Elizabeth Ray',
email: 'arroyocolton@gmail.com',
active: true,
accounts: [ 371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979 ],
purchases: [
{ account_id: 422649, limit: 10000, products: [Array] },
{ account_id: 324287, limit: 10000, products: [Array] },
{ account_id: 332179, limit: 10000, products: [Array] }
]
}
{
name: 'Lindsay Cowan',
email: 'cooperalexis@hotmail.com',
accounts: [ 116508 ],
purchases: []
}
{
name: 'Katherine David',
email: 'timothy78@hotmail.com',
accounts: [ 462501, 228290, 968786, 515844, 377292 ],
purchases: [
{ account_id: 228290, limit: 10000, products: [Array] },
{ account_id: 515844, limit: 10000, products: [Array] }
]
}
{
name: 'Leslie Martinez',
email: 'tcrawford@gmail.com',
accounts: [ 170945, 951849 ],
purchases: []
}
{
name: 'Brad Cardenas',
email: 'dustin37@yahoo.com',
accounts: [ 721914, 817222, 973067, 260799, 87389 ],
purchases: [
{ account_id: 87389, limit: 10000, products: [Array] },
{ account_id: 260799, limit: 10000, products: [Array] }
]
}
1
2

次のクエリでは、次のステージを使用します。

  • $lookup 必要に応じて、次の操作を実行します。

    • customersaccountssample_analyticsカスタマーのアカウント IDaccounts purchasesに基づいて、 データベース内の コレクションと コレクションを結合し、 コレクションから一致するドキュメントを という名前の配列フィールドに返します。

    • サブパイプラインの$searchステージを使用して、 mustCurrencyServiceInvestmentStockの両方を優先して、 5000から10000の注文制限で購入したカスタマー アカウントを検索します。

  • $limitステージを使用して、出力を5の結果に制限します。

  • $project ステージを使用して、結果から指定されたフィールドを除外します。

1import datetime
2import pymongo
3
4# connect to your Atlas cluster
5client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
6
7# define pipeline
8pipeline = [
9 {
10 '$lookup': {
11 'from': 'accounts',
12 'localField': 'accounts',
13 'foreignField': 'account_id',
14 'as': 'purchases',
15 'pipeline': [
16 {
17 '$search': {
18 'index': 'lookup-with-search-tutorial',
19 'compound': {
20 'must': [
21 {
22 'queryString': {
23 'defaultPath': 'products',
24 'query': 'products: (CurrencyService AND InvestmentStock)'
25 }
26 }
27 ],
28 'should': [
29 {
30 'range': {
31 'path': 'limit',
32 'gte': 5000,
33 'lte': 10000
34 }
35 }
36 ]
37 }
38 }
39 },
40 { '$project': { '_id': 0 } }
41 ]
42 }
43 },
44 { '$limit': 5 },
45 {
46 '$project': {
47 '_id': 0,
48 'address': 0,
49 'birthdate': 0,
50 'username': 0,
51 'tier_and_details': 0
52 }
53 }
54]
55
56# run pipeline
57result = client['sample_analytics']['customers'].aggregate(pipeline)
58
59# print results
60for i in result:
61 print(i)
3

接続stringにデータベースユーザーの認証情報が含まれていることを確認します。 詳しくは、「ドライバーによる接続 」を参照してください。

4
python lookup-with-search-query.py
{'name': 'Elizabeth Ray', 'email': 'arroyocolton@gmail.com', 'active': True, 'accounts': [371138, 324287, 276528, 332179, 422649, 387979], 'purchases': [{'account_id': 422649, 'limit': 10000, 'products': ['CurrencyService', 'InvestmentStock']}, {'account_id': 324287, 'limit': 10000, 'products': ['Commodity', 'CurrencyService', 'Derivatives', 'InvestmentStock']}, {'account_id': 332179, 'limit': 10000, 'products': ['Commodity', 'CurrencyService', 'InvestmentFund', 'Brokerage', 'InvestmentStock']}]}
{'name': 'Lindsay Cowan', 'email': 'cooperalexis@hotmail.com', 'accounts': [116508], 'purchases': []}
{'name': 'Katherine David', 'email': 'timothy78@hotmail.com', 'accounts': [462501, 228290, 968786, 515844, 377292], 'purchases': [{'account_id': 228290, 'limit': 10000, 'products': ['CurrencyService', 'InvestmentStock', 'InvestmentFund', 'Brokerage']}, {'account_id': 515844, 'limit': 10000, 'products': ['Commodity', 'CurrencyService', 'InvestmentFund', 'Brokerage', 'InvestmentStock']}]}
{'name': 'Leslie Martinez', 'email': 'tcrawford@gmail.com', 'accounts': [170945, 951849], 'purchases': []}
{'name': 'Brad Cardenas', 'email': 'dustin37@yahoo.com', 'accounts': [721914, 817222, 973067, 260799, 87389], 'purchases': [{'account_id': 87389, 'limit': 10000, 'products': ['CurrencyService', 'InvestmentStock']}, {'account_id': 260799, 'limit': 10000, 'products': ['Brokerage', 'InvestmentStock', 'Commodity', 'CurrencyService']}]}

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