MongoDBでは、$exp 集計パイプライン演算子はオイラーの数を上げます(つまり、 e )を指定された指数に変換し、結果を返します。
指数は、数値に解決される任意の有効な式にすることができます。
オイラーの数は、2.7182818284590452353602874713527にほぼ等しい数学定数です。オイラーの数は無理数であり、その数字は繰り返されることなく永遠に続くため、この数は概算にすぎません。オイラーの数は自然対数の基数です。
例
testというコレクションがあるとします。 次のドキュメントを使用
{ "_id" : 1, "data" : 2 }
{ "_id" : 2, "data" : 3 }
{ "_id" : 3, "data" : -2 }
{ "_id" : 4, "data" : -3 }
{ "_id" : 5, "data" : 0 }
$expを適用する例を次に示します。 dataの演算子 フィールド:
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 1, 2, 3, 4, 5 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $exp: "$data" }
}
}
]
) 結果:
{ "data" : 2, "result" : 7.38905609893065 }
{ "data" : 3, "result" : 20.085536923187668 }
{ "data" : -2, "result" : 0.1353352832366127 }
{ "data" : -3, "result" : 0.049787068367863944 }
{ "data" : 0, "result" : 1 } ヌル値
式がnullに解決された場合 、次にnull 返されます。
コレクションに次のドキュメントが含まれているとします。
{ "_id" : 6, "data" : null }
それでは、$expを適用しましょう そのドキュメントへ:
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: 6 } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $exp: "$data" }
}
}
]
) 結果:
{ "data" : null, "result" : null } インフィニティ
コレクションに次のドキュメントがあるとします。
{ "_id" : 7, "data" : Infinity }
{ "_id" : 8, "data" : -Infinity }
$expを適用すると次のようになります Infinityへ および-Infinity :
db.test.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 7, 8 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
data: 1,
result: { $exp: "$data" }
}
}
]
) 結果:
{ "data" : Infinity, "result" : Infinity }
{ "data" : -Infinity, "result" : 0 } 欠落しているフィールド
$expを適用する 欠落しているフィールドにnullを返します 。
例:
db.test.aggregate(
[
{
$project:
{
result: { $exp: "$age" }
}
}
]
) 結果:
{ "_id" : 1, "result" : null }
{ "_id" : 2, "result" : null }
{ "_id" : 3, "result" : null }
{ "_id" : 4, "result" : null }
{ "_id" : 5, "result" : null }
{ "_id" : 6, "result" : null }
{ "_id" : 7, "result" : null }
{ "_id" : 8, "result" : null }
この例では、$expを適用します ageと呼ばれる存在しないフィールドへの演算子 。結果はnullです すべての場合。