$setUnion - Amazon DocumentDB

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$setUnion

L'operatore di $setUnion aggregazione in Amazon DocumentDB viene utilizzato per combinare due o più set di valori e restituire un set che contiene tutti gli elementi unici dei set di input. Questo operatore è utile quando è necessario eseguire operazioni basate su set su campi array nei documenti.

Parametri

  • expression1: espressione che si risolve in un array.

  • expression2: espressione che si risolve in una matrice.

  • expressionN: espressioni aggiuntive che si risolvono in matrici (opzionale).

Esempio (MongoDB Shell)

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'$setUnionoperatore per combinare gli elementi unici di due campi di matrice in una raccolta.

Crea documenti di esempio

db.users.insertMany([ { _id: 1, name: "Alice", hobbies: ["reading", "swimming"], skills: ["coding", "writing"] }, { _id: 2, name: "Bob", hobbies: ["cooking", "gardening"], skills: ["coding", "photography"] }, { _id: 3, name: "Charlie", hobbies: ["reading", "painting"], skills: ["gardening", "music"] } ]);

Esempio di interrogazione

db.users.aggregate([ { $project: { name: 1, allInterests: { $setUnion: ["$hobbies", "$skills"] } } } ]);

Output

[ { "_id" : 1, "name" : "Alice", "allInterests" : [ "coding", "reading", "swimming", "writing" ] }, { "_id" : 2, "name" : "Bob", "allInterests" : [ "coding", "cooking", "gardening", "photography" ] }, { "_id" : 3, "name" : "Charlie", "allInterests" : [ "gardening", "music", "painting", "reading" ] } ]

In questo esempio, l'$setUnionoperatore viene utilizzato per combinare gli elementi univoci dei campi hobbies e skills array per ogni documento utente. Il allInterests campo risultante contiene l'unione di tutti gli hobby e le abilità unici di ogni utente.

Esempi di codice

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del $setUnion comando, scegli la scheda relativa alla lingua che desideri utilizzare:

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb'); async function example() { const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false'); const db = client.db('test'); const users = db.collection('users'); const result = await users.aggregate([ { $project: { _id: 1, name: 1, allInterests: { $setUnion: ["$hobbies", "$skills"] } } } ]).toArray(); console.log(result); await client.close(); } example();
Python
from pymongo import MongoClient def example(): client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false') db = client['test'] users = db['users'] result = list(users.aggregate([ { '$project': { '_id': 1, 'name': 1, 'allInterests': { '$setUnion': ["$hobbies", "$skills"] } } } ])) print(result) client.close() example()