Po prostu zakoduję tutaj niektóre wartości, aby pasowały do „pierwszego” indeksu tablicy "polaire" i „drugi” indeks tablicy "matrice" do demonstracji. Zwróć uwagę na użycie $elemMatch w $match etap potoku agregacji i użycie $map i $filter w $project etap rurociągu:
Aggregation aggregation = newAggregation(
match(
Criteria.where("name").is("race").and("polaire").elemMatch(
Criteria.where("voile").is("foc")
.and("matrice").elemMatch(
Criteria.where("vitRange.min").lt(5)
.and("vitRange.max").gt(5)
.and("twaRange.min").lt(32)
.and("twaRange.max").gt(32)
)
)
),
project("name")
.and(new AggregationExpression() {
@Override
public DBObject toDbObject(AggregationOperationContext context) {
return new BasicDBObject("$map",
new BasicDBObject("input",new BasicDBObject(
"$filter", new BasicDBObject(
"input", "$polaire")
.append("as","p")
.append("cond", new BasicDBObject("$eq", Arrays.asList("$$p.voile","foc")))
))
.append("as","p")
.append("in", new BasicDBObject(
"voile", "$$p.voile")
.append("matrice",new BasicDBObject(
"$filter", new BasicDBObject(
"input", "$$p.matrice")
.append("as","m")
.append("cond", new BasicDBObject(
"$and", Arrays.asList(
new BasicDBObject("$lt", Arrays.asList("$$m.vitRange.min", 5)),
new BasicDBObject("$gt", Arrays.asList("$$m.vitRange.max", 5)),
new BasicDBObject("$lt", Arrays.asList("$$m.twaRange.min", 32)),
new BasicDBObject("$gt", Arrays.asList("$$m.twaRange.max", 32))
)
))
))
)
);
}
}).as("polaire")
);
Co przekłada się na tę serializację:
[
{ "$match": {
"name": "race",
"polaire": {
"$elemMatch": {
"voile": "foc",
"matrice": {
"$elemMatch": {
"vitRange.min": { "$lt": 5 },
"vitRange.max": { "$gt": 5 },
"twaRange.min": { "$lt": 32 },
"twaRange.max": { "$gt": 32 }
}
}
}
}
}},
{ "$project": {
"name": 1,
"polaire": {
"$map": {
"input": {
"$filter": {
"input": "$polaire",
"as": "p",
"cond": { "$eq": [ "$$p.voile", "foc" ] }
}
},
"as": "p",
"in": {
"voile": "$$p.voile",
"matrice": {
"$filter": {
"input": "$$p.matrice",
"as": "m",
"cond": {
"$and": [
{ "$lt": [ "$$m.vitRange.min", 5 ] },
{ "$gt": [ "$$m.vitRange.max", 5 ] },
{ "$lt": [ "$$m.twaRange.min", 32 ] },
{ "$gt": [ "$$m.twaRange.max", 32 ] }
]
}
}
}
}
}
}
}}
]
I generuje dopasowany dokument jako:
{
"_id" : ObjectId("593bc2f15924d4206cc6e399"),
"name" : "race",
"polaire" : [
{
"voile" : "foc",
"matrice" : [
{
"vitRange" : {
"min" : 4,
"max" : 6
},
"twaRange" : {
"min" : 30,
"max" : 33
},
"values" : [
0,
0,
2.4,
3.7
]
}
]
}
]
}
Część "zapytanie" $match ważne jest, aby wybrać „dokument(y)”, które spełniają warunki. Bez użycia $elemMatch wyrażenie może w rzeczywistości pasować do dokumentów bez poprawnych warunków na tych samych elementach wewnętrznych i w rzeczywistości byłoby rozłożone na wszystkie elementy tablicy obecne w dokumencie(ach).
Filtrowanie tablicy, która jest zagnieżdżona jako pierwsza, używa $map ponieważ „wewnętrzny” element tablicy również będzie podlegał własnemu „filtrowaniu”. Tak więc oba "input" źródło $map jak również "wyjście" jako "in" zrób odniesienie do $filter warunki w celu dopasowania określonych elementów tablic.
Jako "warunki" ( "cond" ) na $filter korzystamy z „logicznych wyrażeń agregacji”, takich jak logiczne $and jak również inne „operatory porównania”, aby naśladować te same warunki ich odpowiedników „operatora zapytania”. Są one odpowiedzialne za logikę, która dopasowuje prawidłowe elementy tablicy do zwrócenia w „filtrowanym” wyniku.
Dla porównania są to dane źródłowe, z których uzyskuje się wyniki, które powinny być takie same, jak podane w pytaniu:
{
"_id" : ObjectId("593bc2f15924d4206cc6e399"),
"name" : "race",
"polaire" : [
{
"voile" : "foc",
"matrice" : [
{
"vitRange" : {
"min" : 0,
"max" : 4
},
"twaRange" : {
"min" : 0,
"max" : 30
},
"values" : [
0,
0,
0,
2.4
]
},
{
"vitRange" : {
"min" : 4,
"max" : 6
},
"twaRange" : {
"min" : 30,
"max" : 33
},
"values" : [
0,
0,
2.4,
3.7
]
}
]
},
{
"voile" : "spi",
"matrice" : [
{
"vitRange" : {
"min" : 0,
"max" : 4
},
"twaRange" : {
"min" : 0,
"max" : 30
},
"values" : [
0,
0,
0,
1.4
]
},
{
"vitRange" : {
"min" : 4,
"max" : 6
},
"twaRange" : {
"min" : 30,
"max" : 33
},
"values" : [
0,
0,
1.4,
2.2
]
}
]
}
]
}
