Jen zde napevno zakóduji některé hodnoty, aby odpovídaly "prvnímu" indexu pole "polaire" a "druhý" index pole "matrice" pro demonstraci. Všimněte si zde použití $elemMatch v $match fázi agregačního kanálu a použití $map a $filter v $project fáze potrubí:
Aggregation aggregation = newAggregation(
match(
Criteria.where("name").is("race").and("polaire").elemMatch(
Criteria.where("voile").is("foc")
.and("matrice").elemMatch(
Criteria.where("vitRange.min").lt(5)
.and("vitRange.max").gt(5)
.and("twaRange.min").lt(32)
.and("twaRange.max").gt(32)
)
)
),
project("name")
.and(new AggregationExpression() {
@Override
public DBObject toDbObject(AggregationOperationContext context) {
return new BasicDBObject("$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("$$m.twaRange.max", 32))
)
))
))
)
);
}
}).as("polaire")
);
Což znamená tuto serializaci:
[
{ "$match": {
"name": "race",
"polaire": {
"$elemMatch": {
"voile": "foc",
"matrice": {
"$elemMatch": {
"vitRange.min": { "$lt": 5 },
"vitRange.max": { "$gt": 5 },
"twaRange.min": { "$lt": 32 },
"twaRange.max": { "$gt": 32 }
}
}
}
}
}},
{ "$project": {
"name": 1,
"polaire": {
"$map": {
"input": {
"$filter": {
"input": "$polaire",
"as": "p",
"cond": { "$eq": [ "$$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 ] }
]
}
}
}
}
}
}
}}
]
A vytvoří odpovídající výstup dokumentu 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
]
}
]
}
]
}
Část "dotaz" $match je důležité skutečně vybrat „dokument(y)“, které splňují podmínky. Bez použití $elemMatch výraz se může ve skutečnosti shodovat s dokumenty bez správných podmínek na stejných vnitřních prvcích a ve skutečnosti by byl rozložen mezi všechny prvky pole přítomné v dokumentu (dokumentech).
Filtrování pole, které je vnořeno jako první, používá $map protože „vnitřní“ prvek pole bude také podléhat vlastnímu „filtrování“. Tedy jak "input" zdroj pro $map stejně jako "výstup" jako "in" odkaz na $filter podmínky, aby odpovídaly konkrétnímu prvku (prvkům) polí.
Jako "podmínky" ( "cond" ) na $filter používáme "logické agregační výrazy", jako je booleovský $and stejně jako ostatní „operátory srovnávání“, aby napodobily stejné podmínky jejich protějšků „operátor dotazu“. Ty jsou zodpovědné za logiku, která odpovídá správným položkám pole, které se vrátí ve „filtrovaném“ výsledku.
Pro informaci toto jsou zdrojová data, ze kterých jsou získány výsledky, které by měly být stejné, jako jsou uvedeny v otázce:
{
"_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
]
}
]
}
]
}