Consultas em uma array de documentos incorporados
Nesta página
Você pode consultar documentos no MongoDB usando os seguintes métodos:
O driver da sua linguagem de programação.
AIU de usuário do MongoDBAtlas. Para saber mais, consulte Fazer query de uma array de documentos com o MongoDB Atlas.
➤ Use o menu suspenso Selecione a linguagem no canto superior direito para definir a linguagem dos exemplos a seguir ou selecione MongoDB Compass.
Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o método db.collection.find()
em mongosh
.
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. Conecte a um banco de dados de teste em sua instância MongoDB e, em seguida, crie a coleção inventory
:
Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o MongoDB Compass.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando mongoc_collection_find_with_opts.
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Esta página fornece exemplos de operações de consulta em uma array de documentos aninhados usando o MongoCollection.Find() método no MongoDB C# Driver.
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Esta página fornece exemplos de operações de consulta em uma variedade de documentos aninhados usando a Coleção.Find função no MongoDB Go Driver.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o com.mongodb.reactivestreams.client.MongoCollection.find no Driver Java Reactive Streams do MongoDB.
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Esta página fornece exemplos de operações de consulta em uma array de documentos aninhados utilizando o método com.mongodb.client.MongoCollection.find no Java Synchronous Driver do MongoDB.
Dica
O driver fornece os métodos auxiliares com.mongodb.client.model.Filters para facilitar a criação de documentos de filtro. Os exemplos nesta página usam esses métodos para criar os documentos de filtro.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o arquivo MongoCollection.find() no MongoDB Kotlin Coroutine Driver.
Dica
O driver fornece os métodos auxiliares com.mongodb.client.model.Filters para facilitar a criação de documentos de filtro. Os exemplos nesta página usam esses métodos para criar os documentos de filtro.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o método motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorCollection.find
no driver Motor.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em um array de documentos aninhados usando o método Collection.find() no Driver Node.js do MongoDB.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o método MongoDB::Collection::find() no MongoDB Perl Driver.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o método MongoDB\\Collection::find()
na biblioteca PHP do MongoDB.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o no driver pymongo.collection.Collection.find
PyMongo Python.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o método Mongo::Collection#find() no driver Ruby do MongoDB.
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Esta página fornece exemplos de operações de query em uma array de documentos aninhados usando o método collection.find() método no MongoDB Scala Driver.
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:
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 } ] } ]
Para obter instruções sobre como inserir documentos no MongoDB Compass, consulte Insira documentos.
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()
Fazer query para um documento aninhado em uma bandeja
O exemplo a seguir seleciona todos os documentos em que um elemento na array instock
corresponde ao documento especificado:
db.inventory.find( { "instock": { warehouse: "A", qty: 5 } } )
Copie o seguinte filtro na barra de query do Compass e clique em Find:
{ "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)))
As correspondências de igualdade em todo o documento incorporado/aninhado exigem uma correspondência exata do documento especificado, incluindo a ordem dos campos. Por exemplo, a seguinte query não corresponde a nenhum documento da collection inventory
:
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")))
Especifique uma condição de consulta em um campo em uma matriz de documentos
Especifique uma condição de consulta em um campo incorporado em uma matriz de documentos
Se você não souber a posição do índice do documento aninhado na array, concateneie o nome do campo da array, com um ponto (.
) e o nome do campo no documento aninhado.
O exemplo a seguir seleciona todos os documentos em que a array instock
tem pelo menos um documento incorporado que contém o campo qty
cujo valor é menor ou igual a 20
:
db.inventory.find( { 'instock.qty': { $lte: 20 } } )
Copie o seguinte filtro na barra de consulta do Compass e clique em Find:
{ '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))
Use o índice de array para fazer query de um campo no documento incorporado
Usando a notação de ponto, você pode especificar condições de consulta para o campo em um documento em um determinado índice ou posição da matriz. A array usa indexação baseada em zero.
Observação
Ao consultar com notação de ponto, o campo e o índice devem estar entre aspas.
O exemplo a seguir seleciona todos os documentos onde a array instock
tem como primeiro elemento um documento que contém o campo qty
cujo valor é menor ou igual a 20
:
db.inventory.find( { 'instock.0.qty': { $lte: 20 } } )
Copie o seguinte filtro na barra de consulta do Compass e clique em Find:
{ '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))
Especifique múltiplas condições para array de documentos
Ao especificar condições em mais de um campo aninhado em uma matriz de documentos, você pode especificar a consulta de forma que um único documento atenda a essas condições ou que qualquer combinação de documentos (incluindo um único documento) na matriz atenda às condições.
Um único documento aninhado atende a várias condições de query em campos aninhados
Use $elemMatch
operador para especificar vários critérios em uma array de documentos incorporados de modo que pelo menos um documento incorporado satisfaça todos os critérios especificados.
Os seguintes exemplos de consultas para documentos onde a matriz instock
tem pelo menos um documento incorporado que contém o campo qty
igual a 5
e o campo warehouse
igual a A
:
db.inventory.find( { "instock": { $elemMatch: { qty: 5, warehouse: "A" } } } )
Copie o seguinte filtro na barra de consulta do Compass e clique em Find:
{ "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")))
O exemplo a seguir query os documentos em que a array instock
tem pelo menos um documento incorporado que contém o campo qty
que é maior que 10
e menor ou igual a 20
:
db.inventory.find( { "instock": { $elemMatch: { qty: { $gt: 10, $lte: 20 } } } } )
Copie o seguinte filtro na barra de consulta do Compass e clique em Find:
{ "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 } }""")))
A combinação de elementos satisfaz os critérios
Se as condições da consulta composta de um campo da matriz não utilizarem o $elemMatch
operador , a consulta selecionará os documentos cuja matriz contiver qualquer combinação de elementos que satisfaça as condições.
Por exemplo, a consulta a seguir corresponde a documentos em que todos os documentos aninhados da matriz instock
contenham o campo qty
maior que 10
e todos os documentos (mas não necessariamente o mesmo documento incorporado) da matriz contenham o campo qty
menor ou igual a 20
:
db.inventory.find( { "instock.qty": { $gt: 10, $lte: 20 } } )
Copie o seguinte filtro na barra de consulta do Compass e clique em Find:
{ "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)))
As seguintes queries de exemplo para documentos onde a array instock
tem pelo menos um documento incorporado que contém o campo qty
igual a 5
e pelo menos um documento incorporado (mas não necessariamente o mesmo documento incorporado) que contém o campo warehouse
igual a A
:
db.inventory.find( { "instock.qty": 5, "instock.warehouse": "A" } )
Copie o seguinte filtro na barra de consulta do Compass e clique em Find:
{ "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")))
Consulta a uma matriz de documentos com o MongoDB Atlas
O exemplo nesta seção utiliza o conjunto de dados de treinamento de amostra. Para saber como carregar o conjunto de dados de amostra em sua implantação do MongoDB Atlas, consulte Carregar Dados de Amostra.
Para fazer query de uma array de documentos no MongoDB Atlas, siga estas etapas:
Na interface do usuário do MongoDB Atlas , vá para a Clusters página do seu projeto.
Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.
Se ainda não estiver exibido, selecione seu projeto no menu Projects na barra de navegação.
Se ainda não estiver exibido, clique em Clusters na barra lateral.
A página Clusters é exibida.
Especifique o campo Filtro
Especifique o documento de filtro de consulta no campo Filter. Um documento de filtro de consulta usa operadores de consulta para especificar as condições de pesquisa.
Copie o seguinte documento de filtro de consulta para a barra de pesquisa Filter:
{"scores.type": "exam"}
Clique em Apply
Esse filtro de query retorna todos os documentos na coleção sample_training.grades
que contêm um subdocumento na array scores
em que type
está definido como exam
. O documento completo, incluindo toda a array scores
, é retornado. Para obter mais informações sobre como modificar a array retornada, consulte Elementos de array específicos do projeto na array retornada.
Tutoriais de consultas adicionais
Para exemplos de consulta adicionais, consulte: