$regexFind（集計）

演算子フィールド

戻り値

演算子が一致するものを見つけられない場合、演算子の結果は null になります。

演算子の一致を見つけた場合、演算子の結果は次の内容を含むドキュメントになります。

• 入力された最初の一致文字列

• コード点 入力 内の一致する string のインデックス（バイト インデックス以外）、および

• マッチした文字列によってキャプチャされたグループに対応する文字列の配列。キャプチャ グループは、正規表現パターンで、エスケープされていない括弧 () を使用して指定されます。

{ "match" : <string>, "idx" : <num>, "captures" : <array of strings> }

PCRE ライブラリ

バージョン 6.1 以降、MongoDB では、正規表現パターン マッチングを実装するために PCRE 2（Perl Compatible Regular Expressions、Perl 互換正規表現）ライブラリが使用されます。PCRE2 の詳細については、PCRE ドキュメントを参照してください。

$regexFind と 照合

$regexFindは、コレクションに指定された照合、 db.collection.aggregate() 、およびインデックス（使用されている場合）を無視します。

たとえば、照合強度が1のサンプル コレクションを作成するとします（つまり、 基本文字のみを比較し、大文字と小文字や発音区別符号などの他の違いは無視します）。

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

次のドキュメントを挿入します。

db.myColl.insertMany([
   { _id: 1, category: "café" },
   { _id: 2, category: "cafe" },
   { _id: 3, category: "cafE" }
])

次の操作では、 コレクションの照合順序を使用して、大文字と小文字を区別せず、発音区別符号も区別しない一致が実行されます。

db.myColl.aggregate( [ { $match: { category: "cafe" } } ] )

この操作では、次の 3 つのドキュメントが返されます。

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

ただし、集計式$regexFindは照合を無視します。つまり、次の正規表現パターン一致の例では、大文字と小文字が区別され、発音区別符号も区別されます。

db.myColl.aggregate( [ { $addFields: { resultObject: { $regexFind: { input: "$category", regex: /cafe/ }  } } } ] )
db.myColl.aggregate(
   [ { $addFields: { resultObject: { $regexFind: { input: "$category", regex: /cafe/ }  } } } ],
   { collation: { locale: "fr", strength: 1 } }           // Ignored in the $regexFind
)

どちらの操作も以下を返します。

{ "_id" : 1, "category" : "café", "resultObject" : null }
{ "_id" : 2, "category" : "cafe", "resultObject" : { "match" : "cafe", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "category" : "cafE", "resultObject" : null }

大文字と小文字を区別しない正規表現パターン マッチングを実行するには、代わりにiオプションを使用します。 例については、 iオプションを参照してください。

captures 出力動作

正規表現パターンにキャプチャ グループが含まれており、パターンが入力内で一致を見つけた場合、結果内のcaptures配列は、一致する string によってキャプチャされたグループに対応します。 キャプチャ グループは、正規表現パターンで、エスケープされていない括弧()を使用して指定されています。 captures配列の長さは、パターン内のキャプチャ グループの数と等しく、配列の順序はキャプチャ グループが表示される順序と一致します。

下記のドキュメントを含む、contacts という名前のサンプル コレクションを作成します。

db.contacts.insertMany([
  { "_id": 1, "fname": "Carol", "lname": "Smith", "phone": "718-555-0113" },
  { "_id": 2, "fname": "Daryl", "lname": "Doe", "phone": "212-555-8832" },
  { "_id": 3, "fname": "Polly", "lname": "Andrews", "phone": "208-555-1932" },
  { "_id": 4, "fname": "Colleen", "lname": "Duncan", "phone": "775-555-0187" },
  { "_id": 5, "fname": "Luna", "lname": "Clarke", "phone": "917-555-4414" }
])

次のパイプラインは、正規表現パターン/(C(ar)*)ol/をfnameフィールドに適用します。

db.contacts.aggregate([
  {
    $project: {
      returnObject: {
        $regexFind: { input: "$fname", regex: /(C(ar)*)ol/ }
      }
    }
  }
])

正規表現パターンは、 fname値CarolとColleenとの一致を見つけます。

{ "_id" : 1, "returnObject" : { "match" : "Carol", "idx" : 0, "captures" : [ "Car", "ar" ] } }
{ "_id" : 2, "returnObject" : null }
{ "_id" : 3, "returnObject" : null }
{ "_id" : 4, "returnObject" : { "match" : "Col", "idx" : 0, "captures" : [ "C", null ] } }
{ "_id" : 5, "returnObject" : null }

パターンには、ネストされたグループ(ar)を含むキャプチャ グループ(C(ar)*)が含まれています。 captures配列内の要素は、2 つのキャプチャ グループに対応します。 一致するドキュメントがグループによってキャプチャされない場合（例: Colleenとグループ(ar)の場合）、 $regexFindはグループを null プレースホルダーに置き換えます。

前の例に示すように、 captures配列には各キャプチャ グループの要素が含まれています（非キャプチャにはnullを使用）。 キャプチャ グループの論理orをphoneフィールドに適用して、ニューヨーク市のエリアコードで電話番号を検索する次の例を考えてみましょう。 各グループは、ニューヨーク市のエリアコードを表します。

db.contacts.aggregate([
  {
    $project: {
      nycContacts: {
        $regexFind: { input: "$phone", regex: /^(718).*|^(212).*|^(917).*/ }
      }
    }
  }
])

正規表現パターンに一致するドキュメントの場合、 captures配列には一致するキャプチャ グループが含まれ、キャプチャされていないグループはnullに置き換えられます。

{ "_id" : 1, "nycContacts" : { "match" : "718-555-0113", "idx" : 0, "captures" : [ "718", null, null ] } }
{ "_id" : 2, "nycContacts" : { "match" : "212-555-8832", "idx" : 0, "captures" : [ null, "212", null ] } }
{ "_id" : 3, "nycContacts" : null }
{ "_id" : 4, "nycContacts" : null }
{ "_id" : 5, "nycContacts" : { "match" : "917-555-4414", "idx" : 0, "captures" : [ null, null, "917" ] } }

$regexFind とそのオプション

この例で説明されている$regexFind演算子の動作を示すには、次のドキュメントを含むサンプル コレクションproductsを作成します。

db.products.insertMany([
   { _id: 1, description: "Single LINE description." },
   { _id: 2, description: "First lines\nsecond line" },
   { _id: 3, description: "Many spaces before     line" },
   { _id: 4, description: "Multiple\nline descriptions" },
   { _id: 5, description: "anchors, links and hyperlinks" },
   { _id: 6, description: "métier work vocation" }
])

デフォルトでは、 $regexFindは大文字と小文字を区別する一致を実行します。 たとえば、次の集計ではdescriptionフィールドで大文字と小文字を区別する$regexFindが実行されます。 正規表現パターン/line/ではグループは指定されていません。

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /line/ } } } }
])

この操作では、以下を返します。

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 6, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 23, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 9, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

次の正規表現パターン/lin(e|k)/は、パターン内にグループ化(e|k)を指定します。

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /lin(e|k)/ } } } }
])

この操作では、以下を返します。

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 6, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 23, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 9, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : { "match" : "link", "idx" : 9, "captures" : [ "k" ] } }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

返り値のオプションでは、idx フィールドはコード ポイント インデックスであり、バイト インデックスではありません。説明のために、正規表現パターン /tier/ を使用する次の例を考えてみましょう。

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /tier/ } } } }
])

この操作では、最後のレコードのみがパターンに一致し、返されたidxは2である（バイト インデックスを使用している場合は 3 ではなく）次の結果が返されます。

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : null }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : null }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : null }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation",
             "returnObject" : { "match" : "tier", "idx" : 2, "captures" : [ ] } }

// Specify i as part of the regex field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/i } }
// Specify i in the options field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/, options: "i" } }
{ $regexFind: { input: "$description", regex: "line", options: "i" } }

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /line/i } } } }
])

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : { "match" : "LINE", "idx" : 7, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 6, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 23, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 9, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

// Specify m as part of the regex field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/m } }
// Specify m in the options field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/, options: "m" } }
{ $regexFind: { input: "$description", regex: "line", options: "m" } }

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /^s/im } } } }
])

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : { "match" : "S", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "s", "idx" : 12, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : null }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : null }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

// Specify x in the options field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /line/, options: "x" } }
{ $regexFind: { input: "$description", regex: "line", options: "x" } }

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex: /lin(e|k) # matches line or link/, options:"x" } } } }
])

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 6, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 23, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "line", "idx" : 9, "captures" : [ "e" ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : { "match" : "link", "idx" : 9, "captures" : [ "k" ] } }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

// Specify s in the options field
{ $regexFind: { input: "$description", regex: /m.*line/, options: "s" } }
{ $regexFind: { input: "$description", regex: "m.*line", options: "s" } }

db.products.aggregate([
   { $addFields: { returnObject: { $regexFind: { input: "$description", regex:/m.*line/, options: "si"  } } } }
])

{ "_id" : 1, "description" : "Single LINE description.", "returnObject" : null }
{ "_id" : 2, "description" : "First lines\nsecond line", "returnObject" : null }
{ "_id" : 3, "description" : "Many spaces before     line", "returnObject" : { "match" : "Many spaces before     line", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 4, "description" : "Multiple\nline descriptions", "returnObject" : { "match" : "Multiple\nline", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 5, "description" : "anchors, links and hyperlinks", "returnObject" : null }
{ "_id" : 6, "description" : "métier work vocation", "returnObject" : null }

$regexFindを使用して string からのメールを解析します

次のドキュメントを含む feedback のサンプル コレクションを作成します。

db.feedback.insertMany([
   { "_id" : 1, comment: "Hi, I'm just reading about MongoDB -- aunt.arc.tica@example.com"  },
   { "_id" : 2, comment: "I wanted to concatenate a string" },
   { "_id" : 3, comment: "How do I convert a date to string? cam@mongodb.com" },
   { "_id" : 4, comment: "It's just me. I'm testing.  fred@MongoDB.com" }
])

次の集計では、$regexFindを使用してcommentフィールドから電子メールを抽出します（大文字と小文字は区別されません）。

db.feedback.aggregate( [
    { $addFields: {
       "email": { $regexFind: { input: "$comment", regex: /[a-z0-9_.+-]+@[a-z0-9_.+-]+\.[a-z0-9_.+-]+/i } }
    } },
    { $set: { email: "$email.match"} }
] )

第 1 ステージ

このステージでは、 $addFieldsステージを使用してドキュメントに新しいフィールドemailを追加します。 新しいフィールドには、 commentフィールドで$regexFindを実行した結果が含まれます。

{ "_id" : 1, "comment" : "Hi, I'm just reading about MongoDB -- aunt.arc.tica@example.com", "email" : { "match" : "aunt.arc.tica@example.com", "idx" : 38, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 2, "comment" : "I wanted to concatenate a string", "email" : null }
{ "_id" : 3, "comment" : "I can't find how to convert a date to string. cam@mongodb.com", "email" : { "match" : "cam@mongodb.com", "idx" : 46, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 4, "comment" : "It's just me. I'm testing.  fred@MongoDB.com", "email" : { "match" : "fred@MongoDB.com", "idx" : 28, "captures" : [ ] } }

第 2 ステージ

ステージは $set ステージを使用して email を現在の "$email.match" 値にリセットします。email の現在の値が null の場合、email の新しい値は null に設定します。

{ "_id" : 1, "comment" : "Hi, I'm just reading about MongoDB -- aunt.arc.tica@example.com", "email" : "aunt.arc.tica@example.com" }
{ "_id" : 2, "comment" : "I wanted to concatenate a string" }
{ "_id" : 3, "comment" : "I can't find how to convert a date to string. cam@mongodb.com", "email" : "cam@mongodb.com" }
{ "_id" : 4, "comment" : "It's just me. I'm testing.  fred@MongoDB.com", "email" : "fred@MongoDB.com" }

配列の文字列要素への の適用$regexFind

次のドキュメントを含む contacts のサンプル コレクションを作成します。

db.contacts.insertMany([
   { "_id" : 1, name: "Aunt Arc Tikka", details: [ "+672-19-9999", "aunt.arc.tica@example.com" ] },
   { "_id" : 2, name: "Belle Gium",  details: [ "+32-2-111-11-11", "belle.gium@example.com" ] },
   { "_id" : 3, name: "Cam Bo Dia",  details: [ "+855-012-000-0000", "cam.bo.dia@example.com" ] },
   { "_id" : 4, name: "Fred", details: [ "+1-111-222-3333" ] }
])

次の集計では、$regexFind を使用して、details 配列を email フィールドと phone フィールドを含む埋め込みドキュメントに変換します。

db.contacts.aggregate( [
   { $unwind: "$details" },
   { $addFields: {
      "regexemail": { $regexFind: { input: "$details", regex: /^[a-z0-9_.+-]+@[a-z0-9_.+-]+\.[a-z0-9_.+-]+$/, options: "i" } },
      "regexphone": { $regexFind: { input: "$details", regex: /^[+]{0,1}[0-9]*\-?[0-9_\-]+$/ } }
   } },
   { $project: { _id: 1, name: 1, details: { email: "$regexemail.match", phone: "$regexphone.match" } } },
   { $group: { _id: "$_id", name: { $first: "$name" }, details: { $mergeObjects: "$details"} } },
   { $sort: { _id: 1 } }
])

第 1 ステージ

$unwinds のステージは配列を個別のドキュメントに:

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : "+672-19-9999" }
{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : "aunt.arc.tica@example.com" }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : "+32-2-111-11-11" }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : "belle.gium@example.com" }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : "+855-012-000-0000" }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : "cam.bo.dia@example.com" }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : "+1-111-222-3333" }

第 2 ステージ

このステージでは、$addFieldsステージを使用して、電話番号と電子メールの$regexFindの結果を含む新しいフィールドをドキュメントに追加します。

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : "+672-19-9999", "regexemail" : null, "regexphone" : { "match" : "+672-19-9999", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : "aunt.arc.tica@example.com", "regexemail" : { "match" : "aunt.arc.tica@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ ] }, "regexphone" : null }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : "+32-2-111-11-11", "regexemail" : null, "regexphone" : { "match" : "+32-2-111-11-11", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : "belle.gium@example.com", "regexemail" : { "match" : "belle.gium@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ ] }, "regexphone" : null }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : "+855-012-000-0000", "regexemail" : null, "regexphone" : { "match" : "+855-012-000-0000", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : "cam.bo.dia@example.com", "regexemail" : { "match" : "cam.bo.dia@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ ] }, "regexphone" : null }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : "+1-111-222-3333", "regexemail" : null, "regexphone" : { "match" : "+1-111-222-3333", "idx" : 0, "captures" : [ ] } }

第 3 ステージ

このステージは、$project ステージを使用して、_id フィールド、name フィールド、details フィールドを含むドキュメントを出力します。details フィールドは、email フィールドと phone フィールドを持つドキュメントに設定され、その値はそれぞれ regexemail フィールドと regexphone フィールドから決定されます。

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : { "phone" : "+672-19-9999" } }
{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : { "email" : "aunt.arc.tica@example.com" } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : { "phone" : "+32-2-111-11-11" } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : { "email" : "belle.gium@example.com" } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : { "phone" : "+855-012-000-0000" } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : { "email" : "cam.bo.dia@example.com" } }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : { "phone" : "+1-111-222-3333" } }

第 4 ステージ

このステージでは、$group ステージを使用して、入力ドキュメントを _id 値ごとにグループ化します。このステージでは、$mergeObjects 式を使用して details ドキュメントをマージします。

{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : { "phone" : "+855-012-000-0000", "email" : "cam.bo.dia@example.com" } }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : { "phone" : "+1-111-222-3333" } }
{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : { "phone" : "+672-19-9999", "email" : "aunt.arc.tica@example.com" } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : { "phone" : "+32-2-111-11-11", "email" : "belle.gium@example.com" } }

第 5 ステージ

このステージでは、$sort ステージを使用して、ドキュメントを _id フィールドでソートします。

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "details" : { "phone" : "+672-19-9999", "email" : "aunt.arc.tica@example.com" } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "details" : { "phone" : "+32-2-111-11-11", "email" : "belle.gium@example.com" } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "details" : { "phone" : "+855-012-000-0000", "email" : "cam.bo.dia@example.com" } }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "details" : { "phone" : "+1-111-222-3333" } }

キャプチャされたグループを使用してユーザー名を解析します

次のドキュメントを含む employees のサンプル コレクションを作成します。

db.employees.insertMany([
   { "_id" : 1, name: "Aunt Arc Tikka", "email" : "aunt.tica@example.com" },
   { "_id" : 2, name: "Belle Gium", "email" : "belle.gium@example.com" },
   { "_id" : 3, name: "Cam Bo Dia", "email" : "cam.dia@example.com" },
   { "_id" : 4, name: "Fred"  }
])

従業員の電子メールの形式は <firstname>.<lastname>@example.com です。$regexFind の結果で返される captured フィールドを使用して、従業員のユーザー名を解析できます。

db.employees.aggregate( [
    { $addFields: {
       "username": { $regexFind: { input: "$email", regex: /^([a-z0-9_.+-]+)@[a-z0-9_.+-]+\.[a-z0-9_.+-]+$/, options: "i" } },
    } },
    { $set: { username: { $arrayElemAt:  [ "$username.captures", 0 ] } } }
] )

第 1 ステージ

このステージでは、 $addFieldsステージを使用してドキュメントに新しいフィールドusernameを追加します。 新しいフィールドには、 emailフィールドで$regexFindを実行した結果が含まれます。

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "email" : "aunt.tica@example.com", "username" : { "match" : "aunt.tica@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ "aunt.tica" ] } }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "email" : "belle.gium@example.com", "username" : { "match" : "belle.gium@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ "belle.gium" ] } }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "email" : "cam.dia@example.com", "username" : { "match" : "cam.dia@example.com", "idx" : 0, "captures" : [ "cam.dia" ] } }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "username" : null }

第 2 ステージ

このステージは、$set ステージを使用して、username を "$username.captures" 配列の 0 番目の要素にリセットします。username の現在の値が null の場合、username の新しい値は null に設定します。

{ "_id" : 1, "name" : "Aunt Arc Tikka", "email" : "aunt.tica@example.com", "username" : "aunt.tica" }
{ "_id" : 2, "name" : "Belle Gium", "email" : "belle.gium@example.com", "username" : "belle.gium" }
{ "_id" : 3, "name" : "Cam Bo Dia", "email" : "cam.dia@example.com", "username" : "cam.dia" }
{ "_id" : 4, "name" : "Fred", "username" : null }