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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

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 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 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.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::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.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::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。

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", 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()

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。

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"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>))

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>))

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))

次のクエリは、ネストされたフィールド h15 より小さい、ネストされたフィールド uom"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": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" }
ネストされた複数フィールドのクエリ
var builder = Builders<BsonDocument>.Filter;
var filter = builder.And(builder.Lt("size.h", 15), builder.Eq("size.uom", "in"), builder.Eq("status", "D"));
var result = collection.Find(filter).ToList();
cursor, err := coll.Find(
context.TODO(),
bson.D{
{"size.h", bson.D{
{"$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、 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、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、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、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" } }
埋め込みフィールドのクエリ
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" } } )
埋め込みフィールドのクエリ
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。

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。

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
  1. 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。

  2. 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。

  3. movies コレクションを選択します。

3

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 }
4

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。

その他のクエリの例については、以下を参照してください。

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クエリ