埋め込みドキュメントの配列のクエリ
項目一覧
次の方法を使用して、MongoDB 内のドキュメントをクエリできます。
プログラミング言語のドライバー。
MongoDB Atlas UI 。 詳細については、「 MongoDB Atlas を使用したドキュメントの配列のクエリ」を参照してください。
➤ 右上の [言語選択] ドロップダウンメニューを使用して、以下の例の言語を設定するか、MongoDB Compass を選択します。
このページでは、mongosh
で db.collection.find()
メソッドを使用して行う、ネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例を示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは、MongoDB Compass を使用してネストされたドキュメントの配列に対するクエリ 操作の例えを示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは、 mongoc_collection_find_with_opts を使用してネストされたドキュメントの配列に対するクエリ 操作の例えを示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは MongoDB C# ドライバー で MongoCollection.Find() メソッドを使用してネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例えを示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは、 Collection.Find メソッド を MongoDB Go ドライバー での関数 。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは MongoDB Java Reactive Streams ドライバー で com.mongodb.reactivestreams.client.MongoCollection.find メソッドを使用した、ネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例えを示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは MongoDB Java 同期ドライバー で com.mongodb.client.MongoCollection.find メソッドを使用してネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例えを示します。
Tip
ドライバーが提供する com.mongodb.client.model.Filters ヘルパー メソッドを使用すると、フィルター ドキュメントの作成が簡単になります。このページでは、これらのメソッドを使用してフィルター ドキュメントを作成する例を紹介します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは MongoCollection.find() メソッド をMongoDB Kotlin コルーチン ドライバー で実行されるクエリ操作の例を取りあげます。
Tip
ドライバーが提供する com.mongodb.client.model.Filters ヘルパー メソッドを使用すると、フィルター ドキュメントの作成が簡単になります。このページでは、これらのメソッドを使用してフィルター ドキュメントを作成する例を紹介します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは、Motor ドライバーで motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorCollection.find
メソッドを使用して行う、ネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例を示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは、collection.find() メソッドをメソッドを使用した、MongoDB Node.js ドライバーでのクエリ操作の例を取り上げます。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは、MongoDB Perl Driverで MongoDB::Collection::find() メソッドを使用して行う、ネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例を示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは MongoDB PHP ライブラリ で MongoDB\\Collection::find()
メソッドを使用してネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例えを示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは、PyMongo Python ドライバーの pymongo.collection.Collection.find
メソッドを使用してネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例を示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは MongoDB Ruby ドライバー で Mongo::Collection#find() メソッドを使用してネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例えを示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
このページでは、collection.find() メソッドをMongoDB Scala ドライバーで使用して行う、ネストされたドキュメントの配列に対するクエリ操作の例を示します。
このページの例では、inventory
コレクションを使用しています。MongoDB インスタンスのテスト データベースに接続し、inventory
コレクションを作成します。
db.inventory.insertMany( [ { item: "journal", instock: [ { warehouse: "A", qty: 5 }, { warehouse: "C", qty: 15 } ] }, { item: "notebook", instock: [ { warehouse: "C", qty: 5 } ] }, { item: "paper", instock: [ { warehouse: "A", qty: 60 }, { warehouse: "B", qty: 15 } ] }, { item: "planner", instock: [ { warehouse: "A", qty: 40 }, { warehouse: "B", qty: 5 } ] }, { item: "postcard", instock: [ { warehouse: "B", qty: 15 }, { warehouse: "C", qty: 35 } ] } ]);
[ { "item": "journal", "instock": [ { "warehouse": "A", "qty": 5 }, { "warehouse": "C", "qty": 15 } ] }, { "item": "notebook", "instock": [ { "warehouse": "C", "qty": 5 } ] }, { "item": "paper", "instock": [ { "warehouse": "A", "qty": 60 }, { "warehouse": "B", "qty": 15 } ] }, { "item": "planner", "instock": [ { "warehouse": "A", "qty": 40 }, { "warehouse": "B", "qty": 5 } ] }, { "item": "postcard", "instock": [ { "warehouse": "B","qty": 15 }, { "warehouse": "C", "qty": 35 } ] } ]
MongoDB Compass でドキュメントを挿入する手順については、「ドキュメントの挿入」を参照してください。
mongoc_collection_t *collection; mongoc_bulk_operation_t *bulk; bson_t *doc; bool r; bson_error_t error; bson_t reply; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); bulk = mongoc_collection_create_bulk_operation_with_opts (collection, NULL); doc = BCON_NEW ( "item", BCON_UTF8 ("journal"), "instock", "[", "{", "warehouse", BCON_UTF8 ("A"), "qty", BCON_INT64 (5), "}","{", "warehouse", BCON_UTF8 ("C"), "qty", BCON_INT64 (15), "}", "]"); r = mongoc_bulk_operation_insert_with_opts (bulk, doc, NULL, &error); bson_destroy (doc); if (!r) { MONGOC_ERROR ("%s\n", error.message); goto done; } doc = BCON_NEW ( "item", BCON_UTF8 ("notebook"), "instock", "[", "{", "warehouse", BCON_UTF8 ("C"), "qty", BCON_INT64 (5), "}", "]"); r = mongoc_bulk_operation_insert_with_opts (bulk, doc, NULL, &error); bson_destroy (doc); if (!r) { MONGOC_ERROR ("%s\n", error.message); goto done; } doc = BCON_NEW ( "item", BCON_UTF8 ("paper"), "instock", "[", "{", "warehouse", BCON_UTF8 ("A"), "qty", BCON_INT64 (60), "}","{", "warehouse", BCON_UTF8 ("B"), "qty", BCON_INT64 (15), "}", "]"); r = mongoc_bulk_operation_insert_with_opts (bulk, doc, NULL, &error); bson_destroy (doc); if (!r) { MONGOC_ERROR ("%s\n", error.message); goto done; } doc = BCON_NEW ( "item", BCON_UTF8 ("planner"), "instock", "[", "{", "warehouse", BCON_UTF8 ("A"), "qty", BCON_INT64 (40), "}","{", "warehouse", BCON_UTF8 ("B"), "qty", BCON_INT64 (5), "}", "]"); r = mongoc_bulk_operation_insert_with_opts (bulk, doc, NULL, &error); bson_destroy (doc); if (!r) { MONGOC_ERROR ("%s\n", error.message); goto done; } doc = BCON_NEW ( "item", BCON_UTF8 ("postcard"), "instock", "[", "{", "warehouse", BCON_UTF8 ("B"), "qty", BCON_INT64 (15), "}","{", "warehouse", BCON_UTF8 ("C"), "qty", BCON_INT64 (35), "}", "]"); r = mongoc_bulk_operation_insert_with_opts (bulk, doc, NULL, &error); bson_destroy (doc); if (!r) { MONGOC_ERROR ("%s\n", error.message); goto done; } /* "reply" is initialized on success or error */ r = (bool) mongoc_bulk_operation_execute (bulk, &reply, &error); if (!r) { MONGOC_ERROR ("%s\n", error.message); }
var documents = new[] { new BsonDocument { { "item", "journal" }, { "instock", new BsonArray { new BsonDocument { { "warehouse", "A" }, { "qty", 5 } }, new BsonDocument { { "warehouse", "C" }, { "qty", 15 } } } } }, new BsonDocument { { "item", "notebook" }, { "instock", new BsonArray { new BsonDocument { { "warehouse", "C" }, { "qty", 5 } } } } }, new BsonDocument { { "item", "paper" }, { "instock", new BsonArray { new BsonDocument { { "warehouse", "A" }, { "qty", 60 } }, new BsonDocument { { "warehouse", "B" }, { "qty", 15 } } } } }, new BsonDocument { { "item", "planner" }, { "instock", new BsonArray { new BsonDocument { { "warehouse", "A" }, { "qty", 40 } }, new BsonDocument { { "warehouse", "B" }, { "qty", 5 } } } } }, new BsonDocument { { "item", "postcard" }, { "instock", new BsonArray { new BsonDocument { { "warehouse", "B" }, { "qty", 15 } }, new BsonDocument { { "warehouse", "C" }, { "qty", 35 } } } } } }; collection.InsertMany(documents);
docs := []interface{}{ bson.D{ {"item", "journal"}, {"instock", bson.A{ bson.D{ {"warehouse", "A"}, {"qty", 5}, }, bson.D{ {"warehouse", "C"}, {"qty", 15}, }, }}, }, bson.D{ {"item", "notebook"}, {"instock", bson.A{ bson.D{ {"warehouse", "C"}, {"qty", 5}, }, }}, }, bson.D{ {"item", "paper"}, {"instock", bson.A{ bson.D{ {"warehouse", "A"}, {"qty", 60}, }, bson.D{ {"warehouse", "B"}, {"qty", 15}, }, }}, }, bson.D{ {"item", "planner"}, {"instock", bson.A{ bson.D{ {"warehouse", "A"}, {"qty", 40}, }, bson.D{ {"warehouse", "B"}, {"qty", 5}, }, }}, }, bson.D{ {"item", "postcard"}, {"instock", bson.A{ bson.D{ {"warehouse", "B"}, {"qty", 15}, }, bson.D{ {"warehouse", "C"}, {"qty", 35}, }, }}, }, } result, err := coll.InsertMany(context.TODO(), docs)
Publisher<Success> insertManyPublisher = collection.insertMany(asList( Document.parse("{ item: 'journal', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 5 }, { warehouse: 'C', qty: 15 } ] }"), Document.parse("{ item: 'notebook', instock: [ { warehouse: 'C', qty: 5 } ] }"), Document.parse("{ item: 'paper', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 60 }, { warehouse: 'B', qty: 15 } ] }"), Document.parse("{ item: 'planner', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 40 }, { warehouse: 'B', qty: 5 } ] }"), Document.parse("{ item: 'postcard', instock: [ { warehouse: 'B', qty: 15 }, { warehouse: 'C', qty: 35 } ] }") ));
collection.insertMany(asList( Document.parse("{ item: 'journal', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 5 }, { warehouse: 'C', qty: 15 } ] }"), Document.parse("{ item: 'notebook', instock: [ { warehouse: 'C', qty: 5 } ] }"), Document.parse("{ item: 'paper', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 60 }, { warehouse: 'B', qty: 15 } ] }"), Document.parse("{ item: 'planner', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 40 }, { warehouse: 'B', qty: 5 } ] }"), Document.parse("{ item: 'postcard', instock: [ { warehouse: 'B', qty: 15 }, { warehouse: 'C', qty: 35 } ] }") ));
collection.insertMany( listOf( Document("item", "journal") .append("instock", listOf( Document("warehouse", "A").append("qty", 5), Document("warehouse", "C").append("qty", 15) )), Document("item", "notebook") .append("instock", listOf( Document("warehouse", "C").append("qty", 5) )), Document("item", "paper") .append("instock", listOf( Document("warehouse", "A").append("qty", 60), Document("warehouse", "B").append("qty", 15) )), Document("item", "planner") .append("instock", listOf( Document("warehouse", "A").append("qty", 40), Document("warehouse", "B").append("qty", 5) )), Document("item", "postcard") .append("instock", listOf( Document("warehouse", "B").append("qty", 15), Document("warehouse", "C").append("qty", 35) )), ) )
# Subdocument key order matters in a few of these examples so we have # to use bson.son.SON instead of a Python dict. from bson.son import SON await db.inventory.insert_many( [ { "item": "journal", "instock": [ SON([("warehouse", "A"), ("qty", 5)]), SON([("warehouse", "C"), ("qty", 15)]), ], }, {"item": "notebook", "instock": [SON([("warehouse", "C"), ("qty", 5)])]}, { "item": "paper", "instock": [ SON([("warehouse", "A"), ("qty", 60)]), SON([("warehouse", "B"), ("qty", 15)]), ], }, { "item": "planner", "instock": [ SON([("warehouse", "A"), ("qty", 40)]), SON([("warehouse", "B"), ("qty", 5)]), ], }, { "item": "postcard", "instock": [ SON([("warehouse", "B"), ("qty", 15)]), SON([("warehouse", "C"), ("qty", 35)]), ], }, ] )
await db.collection('inventory').insertMany([ { item: 'journal', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 5 }, { warehouse: 'C', qty: 15 } ] }, { item: 'notebook', instock: [{ warehouse: 'C', qty: 5 }] }, { item: 'paper', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 60 }, { warehouse: 'B', qty: 15 } ] }, { item: 'planner', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 40 }, { warehouse: 'B', qty: 5 } ] }, { item: 'postcard', instock: [ { warehouse: 'B', qty: 15 }, { warehouse: 'C', qty: 35 } ] } ]);
# Subdocument key order matters in this example so we have # to use Tie::IxHash instead of a regular, unordered Perl hash. $db->coll("inventory")->insert_many( [ { item => "journal", instock => [ Tie::IxHash->new( warehouse => "A", qty => 5 ), Tie::IxHash->new( warehouse => "C", qty => 15 ) ] }, { item => "notebook", instock => [ Tie::IxHash->new( warehouse => "C", qty => 5 ) ] }, { item => "paper", instock => [ Tie::IxHash->new( warehouse => "A", qty => 60 ), Tie::IxHash->new( warehouse => "B", qty => 15 ) ] }, { item => "planner", instock => [ Tie::IxHash->new( warehouse => "A", qty => 40 ), Tie::IxHash->new( warehouse => "B", qty => 5 ) ] }, { item => "postcard", instock => [ Tie::IxHash->new( warehouse => "B", qty => 15 ), Tie::IxHash->new( warehouse => "C", qty => 35 ) ] } ] );
$insertManyResult = $db->inventory->insertMany([ [ 'item' => 'journal', 'instock' => [ ['warehouse' => 'A', 'qty' => 5], ['warehouse' => 'C', 'qty' => 15], ], ], [ 'item' => 'notebook', 'instock' => [ ['warehouse' => 'C', 'qty' => 5], ], ], [ 'item' => 'paper', 'instock' => [ ['warehouse' => 'A', 'qty' => 60], ['warehouse' => 'B', 'qty' => 15], ], ], [ 'item' => 'planner', 'instock' => [ ['warehouse' => 'A', 'qty' => 40], ['warehouse' => 'B', 'qty' => 5], ], ], [ 'item' => 'postcard', 'instock' => [ ['warehouse' => 'B', 'qty' => 15], ['warehouse' => 'C', 'qty' => 35], ], ], ]);
# Subdocument key order matters in a few of these examples so we have # to use bson.son.SON instead of a Python dict. from bson.son import SON db.inventory.insert_many( [ { "item": "journal", "instock": [ SON([("warehouse", "A"), ("qty", 5)]), SON([("warehouse", "C"), ("qty", 15)]), ], }, {"item": "notebook", "instock": [SON([("warehouse", "C"), ("qty", 5)])]}, { "item": "paper", "instock": [ SON([("warehouse", "A"), ("qty", 60)]), SON([("warehouse", "B"), ("qty", 15)]), ], }, { "item": "planner", "instock": [ SON([("warehouse", "A"), ("qty", 40)]), SON([("warehouse", "B"), ("qty", 5)]), ], }, { "item": "postcard", "instock": [ SON([("warehouse", "B"), ("qty", 15)]), SON([("warehouse", "C"), ("qty", 35)]), ], }, ] )
client[:inventory].insert_many([{ item: 'journal', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 5 }, { warehouse: 'C', qty: 15 }] }, { item: 'notebook', instock: [ { warehouse: 'C', qty: 5 }] }, { item: 'paper', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 60 }, { warehouse: 'B', qty: 15 }] }, { item: 'planner', instock: [ { warehouse: 'A', qty: 40 }, { warehouse: 'B', qty: 5 }] }, { item: 'postcard', instock: [ { warehouse: 'B', qty: 15 }, { warehouse: 'C', qty: 35 }] } ])
collection.insertMany(Seq( Document("""{ item: "journal", instock: [ { warehouse: "A", qty: 5 }, { warehouse: "C", qty: 15 } ] }"""), Document("""{ item: "notebook", instock: [ { warehouse: "C", qty: 5 } ] }"""), Document("""{ item: "paper", instock: [ { warehouse: "A", qty: 60 }, { warehouse: "B", qty: 15 } ] }"""), Document("""{ item: "planner", instock: [ { warehouse: "A", qty: 40 }, { warehouse: "B", qty: 5 } ] }"""), Document("""{ item: "postcard", instock: [ { warehouse: "B", qty: 15 }, { warehouse: "C", qty: 35 } ] }""") )).execute()
配列にネストされたドキュメントのクエリ
次の例えでは instock
配列の要素が、指定されたドキュメントと一致するすべてのドキュメントを選択します。
db.inventory.find( { "instock": { warehouse: "A", qty: 5 } } )
次のフィルターを Compass のクエリバーにコピーし、[Find] ボタンをクリックします。
{ "instock": { warehouse: "A", qty: 5 } }
mongoc_collection_t *collection; bson_t *filter; mongoc_cursor_t *cursor; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); filter = BCON_NEW ( "instock", "{", "warehouse", BCON_UTF8 ("A"), "qty", BCON_INT64 (5), "}"); cursor = mongoc_collection_find_with_opts (collection, filter, NULL, NULL);
var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.AnyEq("instock", new BsonDocument { { "warehouse", "A" }, { "qty", 5 } }); var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find( context.TODO(), bson.D{ {"instock", bson.D{ {"warehouse", "A"}, {"qty", 5}, }}, })
FindPublisher<Document> findPublisher = collection.find(eq("instock", Document.parse("{ warehouse: 'A', qty: 5 }")));
FindIterable<Document> findIterable = collection.find(eq("instock", Document.parse("{ warehouse: 'A', qty: 5 }")));
val findFlow = collection .find(eq("instock", Document.parse("{ warehouse: 'A', qty: 5 }")))
cursor = db.inventory.find({"instock": SON([("warehouse", "A"), ("qty", 5)])})
const cursor = db.collection('inventory').find({ instock: { warehouse: 'A', qty: 5 } });
# Subdocument key order matters in this example so we have # to use Tie::IxHash instead of a regular, unordered Perl hash. $cursor = $db->coll("inventory")->find( { instock => Tie::IxHash->new( warehouse => "A", qty => 5 ) } );
$cursor = $db->inventory->find(['instock' => ['warehouse' => 'A', 'qty' => 5]]);
cursor = db.inventory.find({"instock": SON([("warehouse", "A"), ("qty", 5)])})
client[:inventory].find(instock: { warehouse: 'A', qty: 5 })
var findObservable = collection.find(equal("instock", Document("warehouse" -> "A", "qty" -> 5)))
埋め込みやネストされたドキュメント全体での等価一致には、フィールドの順序も含めて、指定されたドキュメントと完全に一致する必要があります。たとえば、次のクエリは inventory
コレクション内のどのドキュメントにも一致しません。
db.inventory.find( { "instock": { qty: 5, warehouse: "A" } } )
mongoc_collection_t *collection; bson_t *filter; mongoc_cursor_t *cursor; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); filter = BCON_NEW ( "instock", "{", "qty", BCON_INT64 (5), "warehouse", BCON_UTF8 ("A"), "}"); cursor = mongoc_collection_find_with_opts (collection, filter, NULL, NULL);
var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.AnyEq("instock", new BsonDocument { { "qty", 5 }, { "warehouse", "A" } }); var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find( context.TODO(), bson.D{ {"instock", bson.D{ {"qty", 5}, {"warehouse", "A"}, }}, })
findPublisher = collection.find(eq("instock", Document.parse("{ qty: 5, warehouse: 'A' }")));
findIterable = collection.find(eq("instock", Document.parse("{ qty: 5, warehouse: 'A' }")));
val findFlow = collection .find(eq("instock", Document.parse("{ qty: 5, warehouse: 'A' }")))
cursor = db.inventory.find({"instock": SON([("qty", 5), ("warehouse", "A")])})
const cursor = db.collection('inventory').find({ instock: { qty: 5, warehouse: 'A' } });
# Subdocument key order matters in this example so we have # to use Tie::IxHash instead of a regular, unordered Perl hash. $cursor = $db->coll("inventory")->find( { instock => Tie::IxHash->new( qty => 5, warehouse => "A" ) } );
$cursor = $db->inventory->find(['instock' => ['qty' => 5, 'warehouse' => 'A']]);
cursor = db.inventory.find({"instock": SON([("qty", 5), ("warehouse", "A")])})
client[:inventory].find(instock: { qty: 5, warehouse: 'A' } )
findObservable = collection.find(equal("instock", Document("qty" -> 5, "warehouse" -> "A")))
ドキュメントの配列内のフィールドにクエリ条件を指定
ドキュメントの配列に埋め込まれたフィールドにクエリ条件を指定
配列にネストされているドキュメントのインデックス位置がわからない場合は、配列フィールドの名前とドット(.
)とネストされたドキュメント内のフィールド名を連結します。
次の例では、値が 20
以下のフィールド qty
を含む埋め込みドキュメントが、instock
配列に少なくとも 1 つあるドキュメントをすべて選択します。
db.inventory.find( { 'instock.qty': { $lte: 20 } } )
次のフィルターを Compass のクエリ バーにコピーし、[Find] をクリックします。
{ 'instock.qty': { $lte: 20 } }
mongoc_collection_t *collection; bson_t *filter; mongoc_cursor_t *cursor; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); filter = BCON_NEW ( "instock.qty", "{", "$lte", BCON_INT64 (20), "}"); cursor = mongoc_collection_find_with_opts (collection, filter, NULL, NULL);
var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Lte("instock.qty", 20); var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find( context.TODO(), bson.D{ {"instock.qty", bson.D{ {"$lte", 20}, }}, })
findPublisher = collection.find(lte("instock.qty", 20));
findIterable = collection.find(lte("instock.qty", 20));
val findFlow = collection .find(lte("instock.qty", 20))
cursor = db.inventory.find({"instock.qty": {"$lte": 20}})
const cursor = db.collection('inventory').find({ 'instock.qty': { $lte: 20 } });
$cursor = $db->coll("inventory")->find( { 'instock.qty' => { '$lte' => 20 } } );
$cursor = $db->inventory->find(['instock.qty' => ['$lte' => 20]]);
cursor = db.inventory.find({"instock.qty": {"$lte": 20}})
client[:inventory].find('instock.qty' => { '$lte' => 20 })
findObservable = collection.find(lte("instock.qty", 20))
配列インデックスを使用して埋め込みドキュメント内のフィールドをクエリ
ドット表記を使用すると、配列の特定のインデックスや位置にあるドキュメント内のフィールドのクエリ条件を指定できます。配列は 0 から始まるインデックスを使用します。
注意
ドット表記を使用してクエリを実行する場合、フィールドとインデックスは引用符で囲む必要があります。
次の例では、フィールド qty
の値が 20
以下のドキュメントが、instock
配列の最初の要素として含まれているドキュメントをすべて選択します。
db.inventory.find( { 'instock.0.qty': { $lte: 20 } } )
次のフィルターを Compass のクエリ バーにコピーし、[Find] をクリックします。
{ 'instock.0.qty': { $lte: 20 } }
mongoc_collection_t *collection; bson_t *filter; mongoc_cursor_t *cursor; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); filter = BCON_NEW ( "instock.0.qty", "{", "$lte", BCON_INT64 (20), "}"); cursor = mongoc_collection_find_with_opts (collection, filter, NULL, NULL);
var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Lte("instock.0.qty", 20); var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find( context.TODO(), bson.D{ {"instock.0.qty", bson.D{ {"$lte", 20}, }}, })
findPublisher = collection.find(lte("instock.0.qty", 20));
findIterable = collection.find(lte("instock.0.qty", 20));
val findFlow = collection .find(lte("instock.0.qty", 20))
cursor = db.inventory.find({"instock.0.qty": {"$lte": 20}})
const cursor = db.collection('inventory').find({ 'instock.0.qty': { $lte: 20 } });
$cursor = $db->coll("inventory")->find( { 'instock.0.qty' => { '$lte' => 20 } } );
$cursor = $db->inventory->find(['instock.0.qty' => ['$lte' => 20]]);
cursor = db.inventory.find({"instock.0.qty": {"$lte": 20}})
client[:inventory].find('instock.0.qty' => { '$lte' => 20 })
findObservable = collection.find(lte("instock.0.qty", 20))
ドキュメントの配列に複数の条件を指定
ドキュメントの配列にネストされた複数のフィールドに対して条件を指定する場合、単一のドキュメントがこれらの条件を満たすか、配列内の任意のドキュメントの組み合わせ(単一のドキュメントを含む)が条件を満たすようにクエリを指定できます。
ネストされた単一のドキュメントが、ネストされたフィールドの複数のクエリ条件を満たす
$elemMatch
演算子を使用して、少なくとも 1 つの埋め込みドキュメントが指定の条件をすべて満たすように、埋め込みドキュメントの配列に複数の条件を指定します。
次の例では、フィールド qty
が 5
に等しく、かつフィールド warehouse
が A
に等しい埋め込みドキュメントが、instock
配列に少なくとも 1 つあるドキュメントをクエリします。
db.inventory.find( { "instock": { $elemMatch: { qty: 5, warehouse: "A" } } } )
次のフィルターを Compass のクエリ バーにコピーし、[Find] をクリックします。
{ "instock": { $elemMatch: { qty: 5, warehouse: "A" } } }
mongoc_collection_t *collection; bson_t *filter; mongoc_cursor_t *cursor; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); filter = BCON_NEW ( "instock", "{", "$elemMatch", "{", "qty", BCON_INT64 (5), "warehouse", BCON_UTF8 ("A"), "}", "}"); cursor = mongoc_collection_find_with_opts (collection, filter, NULL, NULL);
var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.ElemMatch<BsonValue>("instock", new BsonDocument { { "qty", 5 }, { "warehouse", "A" } }); var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find( context.TODO(), bson.D{ {"instock", bson.D{ {"$elemMatch", bson.D{ {"qty", 5}, {"warehouse", "A"}, }}, }}, })
findPublisher = collection.find(elemMatch("instock", Document.parse("{ qty: 5, warehouse: 'A' }")));
findIterable = collection.find(elemMatch("instock", Document.parse("{ qty: 5, warehouse: 'A' }")));
val findFlow = collection .find(elemMatch("instock", Document.parse("{ qty: 5, warehouse: 'A' }")))
cursor = db.inventory.find({"instock": {"$elemMatch": {"qty": 5, "warehouse": "A"}}})
const cursor = db.collection('inventory').find({ instock: { $elemMatch: { qty: 5, warehouse: 'A' } } });
$cursor = $db->coll("inventory")->find( { instock => { '$elemMatch' => { qty => 5, warehouse => "A" } } } );
$cursor = $db->inventory->find(['instock' => ['$elemMatch' => ['qty' => 5, 'warehouse' => 'A']]]);
cursor = db.inventory.find({"instock": {"$elemMatch": {"qty": 5, "warehouse": "A"}}})
client[:inventory].find(instock: { '$elemMatch' => { qty: 5, warehouse: 'A' } })
findObservable = collection.find(elemMatch("instock", Document("qty" -> 5, "warehouse" -> "A")))
次の例では、フィールド qty
が 10
より大きく 20
より小さい埋め込みドキュメントが、instock
配列に少なくとも 1 つあるドキュメントを検索します。
db.inventory.find( { "instock": { $elemMatch: { qty: { $gt: 10, $lte: 20 } } } } )
次のフィルターを Compass のクエリ バーにコピーし、[Find] をクリックします。
{ "instock": { $elemMatch: { qty: { $gt: 10, $lte: 20 } } } }
mongoc_collection_t *collection; bson_t *filter; mongoc_cursor_t *cursor; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); filter = BCON_NEW ( "instock", "{", "$elemMatch", "{", "qty", "{", "$gt", BCON_INT64 (10), "$lte", BCON_INT64 (20), "}", "}", "}"); cursor = mongoc_collection_find_with_opts (collection, filter, NULL, NULL);
var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.ElemMatch<BsonValue>("instock", new BsonDocument { { "qty", new BsonDocument { { "$gt", 10 }, { "$lte", 20 } } } }); var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find( context.TODO(), bson.D{ {"instock", bson.D{ {"$elemMatch", bson.D{ {"qty", bson.D{ {"$gt", 10}, {"$lte", 20}, }}, }}, }}, })
findPublisher = collection.find(elemMatch("instock", Document.parse("{ qty: { $gt: 10, $lte: 20 } }")));
findIterable = collection.find(elemMatch("instock", Document.parse("{ qty: { $gt: 10, $lte: 20 } }")));
val findFlow = collection .find(elemMatch("instock", Document.parse("{ qty: { \$gt: 10, \$lte: 20 } }")))
cursor = db.inventory.find({"instock": {"$elemMatch": {"qty": {"$gt": 10, "$lte": 20}}}})
const cursor = db.collection('inventory').find({ instock: { $elemMatch: { qty: { $gt: 10, $lte: 20 } } } });
$cursor = $db->coll("inventory") ->find( { instock => { '$elemMatch' => { qty => { '$gt' => 10, '$lte' => 20 } } } } );
$cursor = $db->inventory->find(['instock' => ['$elemMatch' => ['qty' => ['$gt' => 10, '$lte' => 20]]]]);
cursor = db.inventory.find({"instock": {"$elemMatch": {"qty": {"$gt": 10, "$lte": 20}}}})
client[:inventory].find(instock: { '$elemMatch' => { qty: { '$gt' => 10, '$lte' => 20 } } })
findObservable = collection.find(elemMatch("instock", Document("""{ qty: { $gt: 10, $lte: 20 } }""")))
要素の組み合わせが基準を満たす
配列フィールドの複合クエリ条件で $elemMatch
演算子が使用されていない場合、クエリは条件を満たす要素の任意の組み合わせが配列に含まれているドキュメントを選択します。
たとえば、次のクエリは、instock
配列にネストされたドキュメントのうち、qty
フィールドが 10
より大きいドキュメントと、qty
フィールドが 20
より小さいドキュメント(ただし、必ずしも同じ埋め込みドキュメントである必要はない)に一致します。
db.inventory.find( { "instock.qty": { $gt: 10, $lte: 20 } } )
次のフィルターを Compass のクエリ バーにコピーし、[Find] をクリックします。
{ "instock.qty": { $gt: 10, $lte: 20 } }
mongoc_collection_t *collection; bson_t *filter; mongoc_cursor_t *cursor; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); filter = BCON_NEW ( "instock.qty", "{", "$gt", BCON_INT64 (10), "$lte", BCON_INT64 (20), "}"); cursor = mongoc_collection_find_with_opts (collection, filter, NULL, NULL);
var builder = Builders<BsonDocument>.Filter; var filter = builder.And(builder.Gt("instock.qty", 10), builder.Lte("instock.qty", 20)); var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find( context.TODO(), bson.D{ {"instock.qty", bson.D{ {"$gt", 10}, {"$lte", 20}, }}, })
findPublisher = collection.find(and(gt("instock.qty", 10), lte("instock.qty", 20)));
findIterable = collection.find(and(gt("instock.qty", 10), lte("instock.qty", 20)));
val findFlow = collection .find(and(gt("instock.qty", 10), lte("instock.qty", 20)))
cursor = db.inventory.find({"instock.qty": {"$gt": 10, "$lte": 20}})
const cursor = db.collection('inventory').find({ 'instock.qty': { $gt: 10, $lte: 20 } });
$cursor = $db->coll("inventory")->find( { "instock.qty" => { '$gt' => 10, '$lte' => 20 } } );
$cursor = $db->inventory->find(['instock.qty' => ['$gt' => 10, '$lte' => 20]]);
cursor = db.inventory.find({"instock.qty": {"$gt": 10, "$lte": 20}})
client[:inventory].find('instock.qty' => { '$gt' => 10, '$lte' => 20 })
findObservable = collection.find(and(gt("instock.qty", 10), lte("instock.qty", 20)))
次の例では、instock
配列に、フィールド qty
が5
に等しい埋め込みドキュメントが少なくとも 1 つと、フィールド warehouse
が A
に等しい埋め込みドキュメント(ただし、必ずしも同じ埋め込みドキュメントである必要はない)が少なくとも 1 つあるドキュメントをクエリします。
db.inventory.find( { "instock.qty": 5, "instock.warehouse": "A" } )
次のフィルターを Compass のクエリ バーにコピーし、[Find] をクリックします。
{ "instock.qty": 5, "instock.warehouse": "A" }
mongoc_collection_t *collection; bson_t *filter; mongoc_cursor_t *cursor; collection = mongoc_database_get_collection (db, "inventory"); filter = BCON_NEW ( "instock.qty", BCON_INT64 (5), "instock.warehouse", BCON_UTF8 ("A")); cursor = mongoc_collection_find_with_opts (collection, filter, NULL, NULL);
var builder = Builders<BsonDocument>.Filter; var filter = builder.And(builder.Eq("instock.qty", 5), builder.Eq("instock.warehouse", "A")); var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find( context.TODO(), bson.D{ {"instock.qty", 5}, {"instock.warehouse", "A"}, })
findPublisher = collection.find(and(eq("instock.qty", 5), eq("instock.warehouse", "A")));
findIterable = collection.find(and(eq("instock.qty", 5), eq("instock.warehouse", "A")));
val findFlow = collection .find(and(eq("instock.qty", 5), eq("instock.warehouse", "A")))
cursor = db.inventory.find({"instock.qty": 5, "instock.warehouse": "A"})
const cursor = db.collection('inventory').find({ 'instock.qty': 5, 'instock.warehouse': 'A' });
$cursor = $db->coll("inventory")->find( { "instock.qty" => 5, "instock.warehouse" => "A" } );
$cursor = $db->inventory->find(['instock.qty' => 5, 'instock.warehouse' => 'A']);
cursor = db.inventory.find({"instock.qty": 5, "instock.warehouse": "A"})
client[:inventory].find('instock.qty' => 5, 'instock.warehouse' => 'A')
findObservable = collection.find(and(equal("instock.qty", 5), equal("instock.warehouse", "A")))
MongoDB Atlas でドキュメントの配列をクエリする
このセクションの例では、訓練用サンプル データセットを使用します。サンプル データセットを MongoDB Atlas 配置にロードする方法について詳しくは、「サンプル データのロード」を参照してください。
MongoDB Atlas 内のドキュメントの配列をクエリするには、次の手順に従います。
MongoDB Atlas UI で、プロジェクトの Clusters ページに移動します。
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
まだ表示されていない場合は、ナビゲーション バーの Projects メニューからプロジェクトを選択します。
まだ表示されていない場合は、サイドバーの [Clusters] をクリックします。
[ Clusters (クラスター) ] ページが表示されます。
[Filter] フィールドを指定します
Filter フィールドにクエリフィルター ドキュメントを指定します。クエリフィルター ドキュメントは、クエリ演算子を使用して検索条件を指定します。
次のクエリフィルター ドキュメントを Filter 検索バーにコピーします。
{"scores.type": "exam"}
クリック Apply
このクエリフィルターは、 type
がexam
に設定されているscores
配列にサブドキュメントを含む、 sample_training.grades
コレクション内のすべてのドキュメントを返します。 scores
配列全体を含む完全なドキュメントが返されます。 返される配列の変更の詳細については、「 返される配列内のプロジェクト固有の配列要素 」を参照してください。
その他のクエリに関するチュートリアル
その他のクエリの例については、以下を参照してください。