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$last - Amazon DocumentDB

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

$last

Amazon DocumentDB의 $last 연산자는 쿼리 기준과 일치하는 배열의 마지막 요소를 반환하는 데 사용됩니다. 특정 조건을 충족하는 배열에서 가장 최근 또는 마지막 요소를 검색하는 데 특히 유용합니다.

파라미터

  • expression: 배열 요소와 일치하는 표현식입니다.

예제(MongoDB 쉘)

다음 예제에서는 연$last산자를와 함께 사용하여 특정 조건(예: 제목이 '과학')을 충족하는 배열에서 마지막 요소를 $filter 검색하는 방법을 보여줍니다.

샘플 문서 생성

db.collection.insertMany([ { "_id": 1, "name": "John", "scores": [ { "subject": "math", "score": 82 }, { "subject": "english", "score": 85 }, { "subject": "science", "score": 90 } ] }, { "_id": 2, "name": "Jane", "scores": [ { "subject": "math", "score": 92 }, { "subject": "english", "score": 88 }, { "subject": "science", "score": 87 } ] }, { "_id": 3, "name": "Bob", "scores": [ { "subject": "math", "score": 75 }, { "subject": "english", "score": 80 }, { "subject": "science", "score": 85 } ] } ]);

쿼리 예제

db.collection.aggregate([ { $match: { name: "John" } }, { $project: { name: 1, lastScienceScore: { $last: { $filter: { input: "$scores", as: "score", cond: { $eq: ["$$score.subject", "science"] } } } } } } ]);

출력

[ { _id: 1, name: 'John', lastScienceScore: { subject: 'science', score: 90 } } ]

창 연산자 사용 예제(MongoDB Shell)

버전 8.0.2에서 새로 추가되었습니다.

연$last산자는 $setWindowFields 스테이지에서 창 연산자로 사용할 수도 있습니다. 이 컨텍스트에서는 각 창의 expression 마지막 문서에서의 값을 반환합니다. output 필드 아래에 연산자를 지정하고 선택적으로 window 문서로 창 경계를 정의합니다.

샘플 문서 생성

db.stockPrices.insertMany([ { _id: 1, ticker: "ABC", hour: 1, price: 50 }, { _id: 2, ticker: "ABC", hour: 2, price: 45 }, { _id: 3, ticker: "ABC", hour: 3, price: 60 }, { _id: 4, ticker: "ABC", hour: 4, price: 40 }, { _id: 5, ticker: "XYZ", hour: 1, price: 30 }, { _id: 6, ticker: "XYZ", hour: 2, price: 35 }, { _id: 7, ticker: "XYZ", hour: 3, price: 25 } ]);

쿼리 예제

다음 예제에서는 문서를 기준으로 분할하고ticker, 각 파티션을 기준으로 정렬하고hour, 각 파티션에 기록된 마지막(최신) 가격을 반환합니다.

db.stockPrices.aggregate([ { $setWindowFields: { partitionBy: "$ticker", sortBy: { hour: 1 }, output: { lastPrice: { $last: "$price", window: { documents: ["unbounded", "unbounded"] } } } } } ]);

출력

[ { "_id": 1, "ticker": "ABC", "hour": 1, "price": 50, "lastPrice": 40 }, { "_id": 2, "ticker": "ABC", "hour": 2, "price": 45, "lastPrice": 40 }, { "_id": 3, "ticker": "ABC", "hour": 3, "price": 60, "lastPrice": 40 }, { "_id": 4, "ticker": "ABC", "hour": 4, "price": 40, "lastPrice": 40 }, { "_id": 5, "ticker": "XYZ", "hour": 1, "price": 30, "lastPrice": 25 }, { "_id": 6, "ticker": "XYZ", "hour": 2, "price": 35, "lastPrice": 25 }, { "_id": 7, "ticker": "XYZ", "hour": 3, "price": 25, "lastPrice": 25 } ]

각 문서는 창의 마지막 문서(hour파티션의 최신 문서)의 가격lastPrice인 로 보강됩니다.

코드 예제

$last 연산자 사용에 대한 코드 예제를 보려면 사용하려는 언어의 탭을 선택합니다. 다음 예제에서는 표현식 사용량()과 창 연산자 사용량($project)을 모두 보여줍니다$setWindowFields.

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'); // Expression usage: last element of a filtered array const collection = db.collection('collection'); await collection.insertMany([ { _id: 1, name: "John", scores: [ { subject: "math", score: 82 }, { subject: "english", score: 85 }, { subject: "science", score: 90 } ] }, { _id: 2, name: "Jane", scores: [ { subject: "math", score: 92 }, { subject: "english", score: 88 }, { subject: "science", score: 87 } ] }, { _id: 3, name: "Bob", scores: [ { subject: "math", score: 75 }, { subject: "english", score: 80 }, { subject: "science", score: 85 } ] } ]); const expressionResult = await collection.aggregate([ { $match: { name: "John" } }, { $project: { name: 1, lastScienceScore: { $last: { $filter: { input: "$scores", as: "score", cond: { $eq: ["$$score.subject", "science"] } } } } } } ]).toArray(); console.log('Expression result:', JSON.stringify(expressionResult, null, 2)); // Window operator usage: last value within each partition const stockPrices = db.collection('stockPrices'); await stockPrices.insertMany([ { _id: 1, ticker: "ABC", hour: 1, price: 50 }, { _id: 2, ticker: "ABC", hour: 2, price: 45 }, { _id: 3, ticker: "ABC", hour: 3, price: 60 }, { _id: 4, ticker: "ABC", hour: 4, price: 40 }, { _id: 5, ticker: "XYZ", hour: 1, price: 30 }, { _id: 6, ticker: "XYZ", hour: 2, price: 35 }, { _id: 7, ticker: "XYZ", hour: 3, price: 25 } ]); const windowResult = await stockPrices.aggregate([ { $setWindowFields: { partitionBy: "$ticker", sortBy: { hour: 1 }, output: { lastPrice: { $last: "$price", window: { documents: ["unbounded", "unbounded"] } } } } } ]).toArray(); console.log('Window result:', JSON.stringify(windowResult, null, 2)); await client.close(); } example();
Python
from pymongo import MongoClient def example(): client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false') db = client.test # Expression usage: last element of a filtered array collection = db.collection collection.insert_many([ { "_id": 1, "name": "John", "scores": [ { "subject": "math", "score": 82 }, { "subject": "english", "score": 85 }, { "subject": "science", "score": 90 } ] }, { "_id": 2, "name": "Jane", "scores": [ { "subject": "math", "score": 92 }, { "subject": "english", "score": 88 }, { "subject": "science", "score": 87 } ] }, { "_id": 3, "name": "Bob", "scores": [ { "subject": "math", "score": 75 }, { "subject": "english", "score": 80 }, { "subject": "science", "score": 85 } ] } ]) expression_pipeline = [ { "$match": { "name": "John" } }, { "$project": { "name": 1, "lastScienceScore": { "$last": { "$filter": { "input": "$scores", "as": "score", "cond": { "$eq": ["$$score.subject", "science"] } } } } } } ] expression_result = list(collection.aggregate(expression_pipeline)) print('Expression result:', expression_result) # Window operator usage: last value within each partition stock_prices = db.stockPrices stock_prices.insert_many([ { "_id": 1, "ticker": "ABC", "hour": 1, "price": 50 }, { "_id": 2, "ticker": "ABC", "hour": 2, "price": 45 }, { "_id": 3, "ticker": "ABC", "hour": 3, "price": 60 }, { "_id": 4, "ticker": "ABC", "hour": 4, "price": 40 }, { "_id": 5, "ticker": "XYZ", "hour": 1, "price": 30 }, { "_id": 6, "ticker": "XYZ", "hour": 2, "price": 35 }, { "_id": 7, "ticker": "XYZ", "hour": 3, "price": 25 } ]) window_pipeline = [ { "$setWindowFields": { "partitionBy": "$ticker", "sortBy": { "hour": 1 }, "output": { "lastPrice": { "$last": "$price", "window": { "documents": ["unbounded", "unbounded"] } } } } } ] window_result = list(stock_prices.aggregate(window_pipeline)) print('Window result:', window_result) client.close() example()