Mongo aktualizace subdocs

Sloučení pole by mohlo vést k poměrně velkým dokumentům, protože pro každý vnitřní prvek pole se musí opakovat všechna data jeho vnějšího prvku (a to pro všechny úrovně).

Pokud tedy flatten není možností, zde je řešení při čekání na vylepšenou funkčnost ve zmíněném Jira (SERVER-831 ):

• načíst dokument do proměnné
• manipulovat s polem
• aktualizujte dokument a přepište celé pole

Vzhledem k vašim příkladům by to vypadalo takto:

doc = db.xx.findOne( {_id:1} );
doc.properties.forEach( function(p) {
    if ( p.property_id == 2 ) { 
        p.tags.forEach( function(t) {
           if ( t.tag_id == 3 ) {
               t.tag_value = 100;
           }
           else if ( t.tag_id == 4 ) {
               newChannel = {};
               newChannel.channel_id = 5;
               newChannel.channel_name = "test5";
               t.channels.push(newChannel);
           }
        })
    }
});
db.xx.update({_id:1},{$set:{properties:doc.properties}});

Výsledek je:

doc = db.xx.findOne({_id:1})
{
    "_id" : 1,
    "properties" : [
        {
            "property_id" : 1,
            "tags" : [
                {
                    "tag_id" : 1,
                    "tag_value" : 1000,
                    "channels" : [
                        {
                            "channel_id" : 1,
                            "channel_name" : "test1"
                        },
                        {
                            "channel_id" : 2,
                            "channel_name" : "test2"
                        }
                    ]
                },
                {
                    "tag_id" : 2,
                    "tag_value" : 2500,
                    "channels" : [
                        {
                            "channel_id" : 2,
                            "channel_name" : "test2"
                        },
                        {
                            "channel_id" : 3,
                            "channel_name" : "test3"
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        {
            "property_id" : 2,
            "tags" : [
                {
                    "tag_id" : 3,
                    "tag_value" : 100,
                    "channels" : [
                        {
                            "channel_id" : 1,
                            "channel_name" : "test1"
                        },
                        {
                            "channel_id" : 3,
                            "channel_name" : "test3"
                        }
                    ]
                },
                {
                    "tag_id" : 4,
                    "tag_value" : 5000,
                    "channels" : [
                        {
                            "channel_id" : 1,
                            "channel_name" : "test1"
                        },
                        {
                            "channel_id" : 5,
                            "channel_name" : "test5"
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}