埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対するクエリ

項目一覧

ドット表記でネストされたフィールドに対するクエリ

埋め込み / ネストされたドキュメントとの一致
MongoDB Atlas で埋め込みドキュメントをクエリする
その他のクエリに関するチュートリアル

MongoDB5.0 は 10 月2024 をもってサポートを終了します。このバージョンのドキュメントはサポート対象外になりました。配置をアップグレードするには、 MongoDB を参照してください。5.0 60アップグレード手順。

MongoDB 内の埋め込みドキュメントには次の方法でクエリを実行できます。

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 を使用した埋め込みドキュメントのクエリ」を参照してください。
MongoDB Compass

➤ 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 db.collection.find() メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して mongosh で実行され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 を使用して埋め込み/ネストされたドキュメントに対するクエリ操作を例示しています。

このページでは MongoCollection.Find() メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して MongoDB C# ドライバーで実行されるクエリ操作の例を示します。

このページでは Collection.find メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して MongoDB Go ドライバーでの関数。

このページでは com.mongodb.reactivestreams.client.MongoCollection.find メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対してメソッドを使用した、MongoDB Java Reactive Streams ドライバーでのクエリ操作の例を取り上げます。。

このページでは com.mongodb.client.MongoCollection.find メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して MongoDB Java 同期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。

このページでは、motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorCollection.find メソッドを使用した埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対するクエリ操作の例を提供しています。これは Motor ドライバーで使用されます。

このページでは collection.find() メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して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。

このページでは MongoDB::Collection::find() メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して MongoDB Perl ドライバーで実行されるクエリ操作の例を示します。

このページでは、MongoDB PHP ライブラリの MongoDB\\Collection::find() メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対するクエリ操作の例を示します。

このページでは pymongo.collection.Collection.find メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して PyMongo Python ドライバーで実行されるクエリ操作の例を示します。

このページでは MongoDB::Collection::find() メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して MongoDB Ruby 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。

このページでは collection.find() メソッドを使用して、埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントに対して MongoDB Scala ドライバーで実行されるクエリ操作の例を示します。

db.inventory.insertMany( [
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);

[
    { "item": "journal", "qty": 25, "size": { "h": 14, "w": 21, "uom": "cm" }, "status": "A" },
    { "item": "notebook", "qty": 50, "size": { "h": 8.5, "w": 11, "uom": "in" }, "status": "A" },
    { "item": "paper", "qty": 100, "size": { "h": 8.5, "w": 11, "uom": "in" }, "status": "D" },
    { "item": "planner", "qty": 75, "size": { "h": 22.85, "w": 30, "uom": "cm" }, "status": "D" },
    { "item": "postcard", "qty": 45, "size": { "h": 10, "w": 15.25, "uom": "cm" }, "status": "A" }
]

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。

var documents = new[]
{
    new BsonDocument
    {
        { "item", "journal" },
        { "qty", 25 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 14 }, { "w", 21 }, { "uom", "cm" } } },
        { "status", "A" }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "item", "notebook" },
        { "qty", 50 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 8.5 }, { "w", 11 }, { "uom", "in" } } },
        { "status", "A" }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "item", "paper" },
        { "qty", 100 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 8.5 }, { "w", 11 }, { "uom", "in" } } },
        { "status", "D" }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "item", "planner" },
        { "qty", 75 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 22.85 }, { "w", 30 }, { "uom", "cm" } } },
        { "status", "D" }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "item", "postcard" },
        { "qty", 45 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 10 }, { "w", 15.25 }, { "uom", "cm" } } },
        { "status", "A" } },
};
collection.InsertMany(documents);

docs := []interface{}{
	bson.D{
		{"item", "journal"},
		{"qty", 25},
		{"size", bson.D{
			{"h", 14},
			{"w", 21},
			{"uom", "cm"},
		}},
		{"status", "A"},
	},
	bson.D{
		{"item", "notebook"},
		{"qty", 50},
		{"size", bson.D{
			{"h", 8.5},
			{"w", 11},
			{"uom", "in"},
		}},
		{"status", "A"},
	},
	bson.D{
		{"item", "paper"},
		{"qty", 100},
		{"size", bson.D{
			{"h", 8.5},
			{"w", 11},
			{"uom", "in"},
		}},
		{"status", "D"},
	},
	bson.D{
		{"item", "planner"},
		{"qty", 75},
		{"size", bson.D{
			{"h", 22.85},
			{"w", 30},
			{"uom", "cm"},
		}},
		{"status", "D"},
	},
	bson.D{
		{"item", "postcard"},
		{"qty", 45},
		{"size", bson.D{
			{"h", 10},
			{"w", 15.25},
			{"uom", "cm"},
		}},
		{"status", "A"},
	},
}
result, err := coll.InsertMany(context.TODO(), docs)

Publisher<Success> insertManyPublisher = collection.insertMany(asList(
        Document.parse("{ item: 'journal', qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' }, status: 'A' }"),
        Document.parse("{ item: 'notebook', qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' }, status: 'A' }"),
        Document.parse("{ item: 'paper', qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' }, status: 'D' }"),
        Document.parse("{ item: 'planner', qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: 'cm' }, status: 'D' }"),
        Document.parse("{ item: 'postcard', qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: 'cm' }, status: 'A' }")
));

collection.insertMany(asList(
        Document.parse("{ item: 'journal', qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' }, status: 'A' }"),
        Document.parse("{ item: 'notebook', qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' }, status: 'A' }"),
        Document.parse("{ item: 'paper', qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' }, status: 'D' }"),
        Document.parse("{ item: 'planner', qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: 'cm' }, status: 'D' }"),
        Document.parse("{ item: 'postcard', qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: 'cm' }, status: 'A' }")
));

# 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",
            "qty": 25,
            "size": SON([("h", 14), ("w", 21), ("uom", "cm")]),
            "status": "A",
        },
        {
            "item": "notebook",
            "qty": 50,
            "size": SON([("h", 8.5), ("w", 11), ("uom", "in")]),
            "status": "A",
        },
        {
            "item": "paper",
            "qty": 100,
            "size": SON([("h", 8.5), ("w", 11), ("uom", "in")]),
            "status": "D",
        },
        {
            "item": "planner",
            "qty": 75,
            "size": SON([("h", 22.85), ("w", 30), ("uom", "cm")]),
            "status": "D",
        },
        {
            "item": "postcard",
            "qty": 45,
            "size": SON([("h", 10), ("w", 15.25), ("uom", "cm")]),
            "status": "A",
        },
    ]
)

await db.collection('inventory').insertMany([
  {
    item: 'journal',
    qty: 25,
    size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' },
    status: 'A'
  },
  {
    item: 'notebook',
    qty: 50,
    size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' },
    status: 'A'
  },
  {
    item: 'paper',
    qty: 100,
    size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' },
    status: 'D'
  },
  {
    item: 'planner',
    qty: 75,
    size: { h: 22.85, w: 30, uom: 'cm' },
    status: 'D'
  },
  {
    item: 'postcard',
    qty: 45,
    size: { h: 10, w: 15.25, uom: 'cm' },
    status: 'A'
  }
]);

# 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",
            qty    => 25,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 14, w => 21, uom => "cm" ),
            status => "A"
        },
        {
            item   => "notebook",
            qty    => 50,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 8.5, w => 11, uom => "in" ),
            status => "A"
        },
        {
            item   => "paper",
            qty    => 100,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 8.5, w => 11, uom => "in" ),
            status => "D"
        },
        {
            item   => "planner",
            qty    => 75,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 22.85, w => 30, uom => "cm" ),
            status => "D"
        },
        {
            item   => "postcard",
            qty    => 45,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 10, w => 15.25, uom => "cm" ),
            status => "A"
        }
    ]
);

$insertManyResult = $db->inventory->insertMany([
    [
        'item' => 'journal',
        'qty' => 25,
        'size' => ['h' => 14, 'w' => 21, 'uom' => 'cm'],
        'status' => 'A',
    ],
    [
        'item' => 'notebook',
        'qty' => 50,
        'size' => ['h' => 8.5, 'w' => 11, 'uom' => 'in'],
        'status' => 'A',
    ],
    [
        'item' => 'paper',
        'qty' => 100,
        'size' => ['h' => 8.5, 'w' => 11, 'uom' => 'in'],
        'status' => 'D',
    ],
    [
        'item' => 'planner',
        'qty' => 75,
        'size' => ['h' => 22.85, 'w' => 30, 'uom' => 'cm'],
        'status' => 'D',
    ],
    [
        'item' => 'postcard',
        'qty' => 45,
        'size' => ['h' => 10, 'w' => 15.25, 'uom' => 'cm'],
        'status' => 'A',
    ],
]);

# 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",
            "qty": 25,
            "size": SON([("h", 14), ("w", 21), ("uom", "cm")]),
            "status": "A",
        },
        {
            "item": "notebook",
            "qty": 50,
            "size": SON([("h", 8.5), ("w", 11), ("uom", "in")]),
            "status": "A",
        },
        {
            "item": "paper",
            "qty": 100,
            "size": SON([("h", 8.5), ("w", 11), ("uom", "in")]),
            "status": "D",
        },
        {
            "item": "planner",
            "qty": 75,
            "size": SON([("h", 22.85), ("w", 30), ("uom", "cm")]),
            "status": "D",
        },
        {
            "item": "postcard",
            "qty": 45,
            "size": SON([("h", 10), ("w", 15.25), ("uom", "cm")]),
            "status": "A",
        },
    ]
)

client[:inventory].insert_many([
                                { item: 'journal',
                                  qty: 25,
                                  size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' },
                                  status: 'A' },
                                { item: 'notebook',
                                  qty: 50,
                                  size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' },
                                  status: 'A' },
                                { item: 'paper',
                                  qty: 100,
                                  size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' },
                                  status: 'D' },
                                { item: 'planner',
                                  qty: 75,
                                  size: { h: 22.85, w: 30, uom: 'cm' },
                                  status: 'D' },
                                { item: 'postcard',
                                  qty: 45,
                                  size: { h: 10, w: 15.25, uom: 'cm' },
                                  status: 'A' }
                               ])

collection.insertMany(Seq(
  Document("""{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }"""),
  Document("""{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" }"""),
  Document("""{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" }"""),
  Document("""{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" }"""),
  Document("""{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }""")
)).execute()

ドット表記でネストされたフィールドに対するクエリ

埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントのフィールドでクエリ条件を指定するには、ドット表記（"field.nestedField"）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、フィールドとネストされたフィールドは引用符で囲む必要があります。

ネストされたフィールドでの等価一致の指定

次の例では、size フィールドにネストされているフィールド uom が "in" と等しいすべてのドキュメントを選択しています。

db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )

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。

{ "size.uom": "in" }

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("size.uom", "in");
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{{"size.uom", "in"}},
)

findPublisher = collection.find(eq("size.uom", "in"));

findIterable = collection.find(eq("size.uom", "in"));

cursor = db.inventory.find({"size.uom": "in"})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  'size.uom': 'in'
});

$cursor = $db->coll("inventory")->find( { "size.uom" => "in" } );

$cursor = $db->inventory->find(['size.uom' => 'in']);

cursor = db.inventory.find({"size.uom": "in"})

client[:inventory].find('size.uom' => 'in')

findObservable = collection.find(equal("size.uom", "in"))

クエリ演算子を使用した一致の指定

クエリフィルタードキュメントでは、クエリ演算子を使用して次の形式で条件を指定できます。

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

クエリフィルタードキュメントでは、クエリ演算子を使用して次の形式で条件を指定できます。

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

等価フィルターに加えて、MongoDB はフィルター条件を指定するためのさまざまなクエリ演算子を提供します。フィルタードキュメントを作成するには、FilterDefinitionBuilder メソッドを使用します。以下がその例です。

var builder = Builders<BsonDocument>.Filter;
builder.And(builder.Eq(<field1>, <value1>), builder.Lt(<field2>, <value2>));

等価条件に加えて、MongoDB は、フィルター条件を指定するためのさまざまなクエリ演算子を提供します。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。以下がその例です。

and(gte(<field1>, <value1>), lt(<field2>, <value2>), eq(<field3>, <value3>))

and(gte(<field1>, <value1>), lt(<field2>, <value2>), eq(<field3>, <value3>))

クエリフィルタードキュメントでは、クエリ演算子を使用して次の形式で条件を指定できます。

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

クエリフィルタードキュメントでは、クエリ演算子を使用して次の形式で条件を指定できます。

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

クエリフィルタードキュメントでは、クエリ演算子を使用して次の形式で条件を指定できます。

{ <field1> => { <operator1> => <value1> }, ... }

クエリフィルタードキュメントでは、クエリ演算子を使用して次の形式で条件を指定できます。

[ <field1> => [ <operator1> => <value1> ], ... ]

クエリフィルタードキュメントでは、クエリ演算子を使用して次の形式で条件を指定できます。

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

クエリフィルタードキュメントでは、クエリ演算子を使用して次の形式で条件を指定できます。

{ <field1> => { <operator1> => <value1> }, ... }

MongoDB には等価条件に加え、フィルター条件を指定するためのさまざまなクエリ演算子が付属します。フィルタードキュメントの作成を容易にするには、com.mongodb.client.model.Filters_ ヘルパーメソッドを使用します。以下に例を挙げます。

and(gte(<field1>, <value1>), lt(<field2>, <value2>), equal(<field3>, <value3>))

以下のクエリは、size フィールドに埋め込まれた h フィールドに対して、より小さいオペレーター ($lt) を使用します。

db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 } } )

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。

{ "size.h": { $lt: 15 } }

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Lt("size.h", 15);
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{
		{"size.h", bson.D{
			{"$lt", 15},
		}},
	})

findPublisher = collection.find(lt("size.h", 15));

findIterable = collection.find(lt("size.h", 15));

cursor = db.inventory.find({"size.h": {"$lt": 15}})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  'size.h': { $lt: 15 }
});

$cursor = $db->coll("inventory")->find( { "size.h" => { '$lt' => 15 } } );

$cursor = $db->inventory->find(['size.h' => ['$lt' => 15]]);

cursor = db.inventory.find({"size.h": {"$lt": 15}})

client[:inventory].find('size.h' => { '$lt' =>  15 })

findObservable = collection.find(lt("size.h", 15))

`AND` 条件の指定

次のクエリは、ネストされたフィールド h が 15 より小さい、ネストされたフィールド uom が "in" に等しい、そして status フィールドが "D" に等しいすべてのドキュメントを選択します。

db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" } )

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。

{ "size.h": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" }

var builder = Builders<BsonDocument>.Filter;
var filter = builder.And(builder.Lt("size.h", 15), builder.Eq("size.uom", "in"), builder.Eq("status", "D"));
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{
		{"size.h", bson.D{
			{"$lt", 15},
		}},
		{"size.uom", "in"},
		{"status", "D"},
	})

findPublisher = collection.find(and(
        lt("size.h", 15),
        eq("size.uom", "in"),
        eq("status", "D")
));

findIterable = collection.find(and(
        lt("size.h", 15),
        eq("size.uom", "in"),
        eq("status", "D")
));

cursor = db.inventory.find({"size.h": {"$lt": 15}, "size.uom": "in", "status": "D"})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  'size.h': { $lt: 15 },
  'size.uom': 'in',
  status: 'D'
});

$cursor = $db->coll("inventory")->find(
    { "size.h" => { '$lt' => 15 }, "size.uom" => "in", status => "D" }
);

$cursor = $db->inventory->find([
    'size.h' => ['$lt' => 15],
    'size.uom' => 'in',
    'status' => 'D',
]);

cursor = db.inventory.find({"size.h": {"$lt": 15}, "size.uom": "in", "status": "D"})

client[:inventory].find('size.h'   => { '$lt' => 15 },
                        'size.uom' => 'in',
                        'status'   => 'D')

findObservable = collection.find(and(
  lt("size.h", 15),
  equal("size.uom", "in"),
  equal("status", "D")
))

埋め込み / ネストされたドキュメントとの一致

埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントであるという等価条件をフィールドに指定するには、クエリフィルタードキュメント { <field>: <value> } を使用します。このフィルターで、<value> は一致させるドキュメントを表します。

埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントであるという等価条件をフィールドに指定するには、 Eq を使用してフィルターを構築しますメソッド:

Builders<BsonDocument>.Filter.Eq(<field>, <value>)

<value> は、一致するドキュメントです。

埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントであるという等価条件をフィールドに指定するには、フィルタードキュメント eq( <field1>, <value>) を使用します。このフィルターで、<value> は一致させるドキュメントを表します。

埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントであるという等価条件をフィールドに指定するには、クエリフィルタードキュメント { <field> => <value> } を使用します。このフィルターで、<value> は一致させるドキュメントを表します。

埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントであるという等価条件をフィールドに指定するには、クエリフィルタードキュメント [ <field> => <value> ] を使用します。このフィルターで、<value> は一致させるドキュメントを表します。

埋め込みドキュメントまたはネストされたドキュメントであるという等価条件をフィールドに指定するには、フィルタードキュメント equal( <field1>, <value> ) を使用します。このフィルターで、<value> は一致させるドキュメントを表します。

たとえば、次のクエリは、フィールド size がドキュメント { h: 14, w: 21, uom: "cm" } と等しいすべてのドキュメントを選択します。

db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } )

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。

{ size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } }

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("size", new BsonDocument { { "h", 14 }, { "w", 21 }, { "uom", "cm" } });
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{
		{"size", bson.D{
			{"h", 14},
			{"w", 21},
			{"uom", "cm"},
		}},
	})

FindPublisher<Document> findPublisher = collection.find(eq("size", Document.parse("{ h: 14, w: 21, uom: 'cm' }")));

FindIterable<Document> findIterable = collection.find(eq("size", Document.parse("{ h: 14, w: 21, uom: 'cm' }")));

cursor = db.inventory.find({"size": SON([("h", 14), ("w", 21), ("uom", "cm")])})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' }
});

# 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(
    { size => Tie::IxHash->new( h => 14, w => 21, uom => "cm" ) }
);

$cursor = $db->inventory->find(['size' => ['h' => 14, 'w' => 21, 'uom' => 'cm']]);

cursor = db.inventory.find({"size": SON([("h", 14), ("w", 21), ("uom", "cm")])})

client[:inventory].find(size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' })

var findObservable = collection.find(equal("size", Document("h" -> 14, "w" -> 21, "uom" -> "cm")))

警告

MongoDB では、埋め込みドキュメントでの比較は推奨されません。これは、操作では、フィールドの順序を含め、指定された <value> ドキュメントの 完全一致が求められるためです。

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(  { size: { w: 21, h: 14, uom: "cm" } }  )

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("size", new BsonDocument { { "w", 21 }, { "h", 14 }, { "uom", "cm" } });
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{
		{"size", bson.D{
			{"w", 21},
			{"h", 14},
			{"uom", "cm"},
		}},
	})

findPublisher = collection.find(eq("size", Document.parse("{ w: 21, h: 14, uom: 'cm' }")));

findIterable = collection.find(eq("size", Document.parse("{ w: 21, h: 14, uom: 'cm' }")));

cursor = db.inventory.find({"size": SON([("w", 21), ("h", 14), ("uom", "cm")])})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  size: { w: 21, h: 14, uom: 'cm' }
});

# 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(
    { size => Tie::IxHash->new( w => 21, h => 14, uom => "cm" ) }
);

$cursor = $db->inventory->find(['size' => ['w' => 21, 'h' => 14, 'uom' => 'cm']]);

cursor = db.inventory.find({"size": SON([("w", 21), ("h", 14), ("uom", "cm")])})

client[:inventory].find(size: { h: 21, w: 14, uom: 'cm' })

findObservable = collection.find(equal("size", Document("w" -> 21, "h" -> 14, "uom" -> "cm")))

埋め込みドキュメントで比較を使用するクエリでは、クエリを表現するために順序付きデータ構造を使用しないドライバーとともに使用すると、予測できない動作が発生する可能性があります。

MongoDB Atlas で埋め込みドキュメントをクエリする

このセクションの例では、映画データセットのサンプルを使用します。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 の埋め込みドキュメントにクエリを実行するには、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。

コレクションへ移動する

サンプルデータを含むクラスターで、[ Browse Collections ] をクリックします。
左側のナビゲーションペインで、sample_mflix データベースを選択します。
movies コレクションを選択します。

クエリフィルタードキュメントの指定

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。

{ "awards.wins": 1 }

クリック Apply

awards フィールドの埋め込みドキュメントに { wins: 1 } が含まれる場合、このクエリフィルターは sample_mflix.movies コレクション内のすべてのドキュメントを返します。

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。

戻る

クエリ

配列

Tip

ドット表記でネストされたフィールドに対するクエリ

注意

ネストされたフィールドでの等価一致の指定

クエリ演算子を使用した一致の指定

AND 条件の指定

埋め込み / ネストされたドキュメントとの一致

警告

MongoDB Atlas で埋め込みドキュメントをクエリする

MongoDB Atlas UI で、プロジェクトの Clusters ページに移動します。

コレクションへ移動する

クエリフィルター ドキュメントの指定

クリック Apply

その他のクエリに関するチュートリアル

`AND` 条件の指定

クエリフィルタードキュメントの指定