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$first - Amazon DocumentDB
Exemplo (MongoDB Shell)Exemplo de uso do operador de janela (MongoDB Shell)Exemplos de código

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$first

Novo na versão 5.0.

Não é compatível com o cluster elástico.

O $first operador no Amazon DocumentDB retorna o primeiro documento de um conjunto agrupado de documentos. É comumente usado em pipelines de agregação para recuperar o primeiro documento que corresponda a uma condição específica.

Parâmetros

  • expression: a expressão a ser retornada como o primeiro valor em cada grupo.

Exemplo (MongoDB Shell)

O exemplo a seguir demonstra o uso do $first operador para recuperar o valor do primeiro item encontrado para cada categoria durante a agregação.

Nota: $first retorna o primeiro documento com base na ordem atual dos documentos no pipeline. Para garantir um pedido específico (por exemplo, por data, preço etc.), um $sort estágio deve ser usado antes do $group estágio.

Crie documentos de amostra 

db.products.insertMany([
  { _id: 1, item: "abc", price: 10, category: "food" },
  { _id: 2, item: "jkl", price: 20, category: "food" },
  { _id: 3, item: "xyz", price: 5, category: "toy" },
  { _id: 4, item: "abc", price: 5, category: "toy" }
]);

Exemplo de consulta 

db.products.aggregate([
  { $group: { _id: "$category", firstItem: { $first: "$item" } } }
]);

Saída

[
  { "_id" : "food", "firstItem" : "abc" },
  { "_id" : "toy", "firstItem" : "xyz" }
]

Exemplo de uso do operador de janela (MongoDB Shell)

Novo na versão 8.0.2.

O $first operador também pode ser usado como operador de janela no $setWindowFields palco. Nesse contexto, ele retorna o valor expression do primeiro documento em cada janela. Você especifica o operador no output campo e, opcionalmente, define os limites da janela com um window documento.

nota

Quando usado como operador de janela em$setWindowFields, $first é limitado a 100 MB de dados intermediários. Uma operação que excede esse limite retorna um erro.

Crie documentos de amostra 

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 }
]);

Exemplo de consulta

O exemplo a seguir particiona os documentos porticker, classifica cada partição por hour e retorna o primeiro preço (mais antigo) registrado em cada partição.

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

Saída

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

Cada documento é aumentado com firstPrice o preço do primeiro documento em sua janela (o mais antigo hour na partição).

Exemplos de código

Para ver um exemplo de código para usar o $first operador, escolha a guia do idioma que você deseja usar. Os exemplos a seguir mostram o uso do acumulador (em$group) e o uso do operador de janela (em$setWindowFields):

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const uri = 'mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false';
  const client = new MongoClient(uri);

  try {
    await client.connect();

    const db = client.db('test');

    // Accumulator usage: first value per group
    const products = db.collection('products');
    await products.insertMany([
      { _id: 1, item: "abc", price: 10, category: "food" },
      { _id: 2, item: "jkl", price: 20, category: "food" },
      { _id: 3, item: "xyz", price: 5, category: "toy" },
      { _id: 4, item: "abc", price: 5, category: "toy" }
    ]);
    const accumulatorResult = await products.aggregate([
      { $group: { _id: "$category", firstItem: { $first: "$item" } } }
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Window operator usage: first 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: {
            firstPrice: {
              $first: "$price",
              window: { documents: ["unbounded", "current"] }
            }
          }
        }
      }
    ]).toArray();
    console.log('Window result:', windowResult);

  } catch (error) {
    console.error('Error:', error);
  } finally {
    await client.close();
  }
}

example();
Python
from pymongo import MongoClient
from pprint import pprint

def example():
    client = None
    try:
        client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')

        db = client['test']

        # Accumulator usage: first value per group
        products = db['products']
        products.insert_many([
            { '_id': 1, 'item': 'abc', 'price': 10, 'category': 'food' },
            { '_id': 2, 'item': 'jkl', 'price': 20, 'category': 'food' },
            { '_id': 3, 'item': 'xyz', 'price': 5, 'category': 'toy' },
            { '_id': 4, 'item': 'abc', 'price': 5, 'category': 'toy' }
        ])
        accumulator_result = list(products.aggregate([
            { '$group': { '_id': '$category', 'firstItem': { '$first': '$item' } } }
        ]))
        pprint(accumulator_result)

        # Window operator usage: first 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_result = list(stock_prices.aggregate([
            {
                '$setWindowFields': {
                    'partitionBy': '$ticker',
                    'sortBy': { 'hour': 1 },
                    'output': {
                        'firstPrice': {
                            '$first': '$price',
                            'window': { 'documents': ['unbounded', 'current'] }
                        }
                    }
                }
            }
        ]))
        pprint(window_result)

    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

    finally:
        if client:
            client.close()

example()