/query コマンド

クエリの生成

Mflix サンプル データベースのusersコレクションについて考えてみます。 コレクション内の各ドキュメントの構造は次のとおりです。

{
   _id: {
      "$oid": "59b99db4cfa9a34dcd7885b6"
   },
   name: "Kayden Washington",
   email: "KW@email.com",
   password: "11222021"
}

usersコレクションを含む配置に接続すると、 Github Copiload チャットにリクエストして、usersコレクション内の name 値が Kayden Washington であるドキュメントを検索するクエリを生成できます。

@MongoDB /query In the sample_mflix database, find a document in the
users collection with the name of Kayden Washington.

GithubGithub Connector チャットは、MongoDB GithubGithub Copirot 用のMongoDB拡張機能 を使用して、データベーススキーマに関する知識を使用して次のクエリを生成します。

use(`sample_mflix`);
db.getCollection('users').findOne({ name: 'Kayden Washington' });

Github Copilock 用のMongoDB拡張機能によってクエリが生成されたら、クエリを直接実行するか、プレイグラウンドでクエリを開くかを選択できます。

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Aggregation Pipeline をビルドする

Github Copirot 用のMongoDB拡張機能 を使用して集計パイプラインを構築することもできます。 Mflix サンプル データベース のusers コレクションについて考えてみましょう。コレクション内の各ドキュメントの構造は次のとおりです。

{
   _id: {
      "$oid": "59b99db4cfa9a34dcd7885b6"
   },
   name: "Kayden Washington",
   email: "KW@email.com",
   password: "11222021"
}

usersコレクションを含む配置に接続すると、 Github Copiload チャットに集計パイプラインの生成を求めることができます。

@MongoDB /query Generate an aggregation pipeline on the users
collection that first sorts documents alphabetically by name and then
removes the password field from each document.

Github Copirot 用のMongoDB拡張機能 では、次の集計パイプラインが生成されます。

use('sample_mflix');
db.getCollection('users').aggregate([
   { $sort: { name: 1 } },
   { $project: { password: 0 } }
]);

Github Copilock 用のMongoDB拡張機能によってクエリが生成されたら、パイプラインを直接実行するか、プレイグラウンドでパイプラインを開くかを選択できます。

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集計パイプラインで反復的にビルドすることもできます 。

@MongoDB /query Add a stage to my pipeline that adds a username field
to each document containing the user's email without the
email domain.

Github Copirot 用のMongoDB拡張機能では、次の集計パイプラインが返されます。

use('sample_mflix');
db.getCollection('users').aggregate([
   { $sort: { name: 1 } },
   { $project: { password: 0 } },
   { $addFields: { username: { $arrayElemAt: [{ $split: ["$email", "@"] }, 0] } } }
]);

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