MongoDBでは、$setUnion
集約パイプライン演算子は、2つ以上の配列を受け入れ、それらの入力配列のいずれかに現れる要素を含む配列を返します。
$setUnion
2つ以上の引数を受け入れます。これらの引数はすべて、それぞれが配列に解決される限り、任意の有効な式にすることができます。 $setUnion
配列をセットとして扱います。
例
data
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, "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ 1, 2, 3 ] } { "_id" : 2, "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ 1, 2 ] } { "_id" : 3, "a" : [ 1, 2 ], "b" : [ 1, 2, 3 ] } { "_id" : 4, "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ 3, 4, 5 ] } { "_id" : 5, "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ 4, 5, 6 ] }
$setUnion
を適用できます a
に対する演算子 およびb
それらのドキュメントのフィールド。
例:
db.data.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 1, 2, 3, 4, 5 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
a: 1,
b: 1,
result: { $setUnion: [ "$a", "$b" ] }
}
}
]
)
結果:
{ "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ 1, 2, 3 ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ 1, 2 ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 1, 2 ], "b" : [ 1, 2, 3 ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ 3, 4, 5 ], "result" : [ 1, 2, 3, 4, 5 ] } { "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ 4, 5, 6 ], "result" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ] }
ネストされた配列
$setUnion
演算子はネストされた配列に下降しません。トップレベルの配列のみを評価します。
コレクションに次のドキュメントも含まれているとします。
{ "_id" : 6, "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ [ 1, 2, 3 ] ] } { "_id" : 7, "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ [ 1, 2 ], 3 ] } { "_id" : 8, "a" : [ [ 1, 2, 3 ] ], "b" : [ [ 1, 2, 3 ] ] } { "_id" : 9, "a" : [ [ 1, 2, 3 ] ], "b" : [ [ 1, 2 ], 3 ] }
そして、$setUnion
を適用します これらの2つのドキュメントへ:
db.data.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 6, 7, 8, 9 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
a: 1,
b: 1,
result: { $setUnion: [ "$a", "$b" ] }
}
}
]
)
結果:
{ "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ [ 1, 2, 3 ] ], "result" : [ 1, 2, 3, [ 1, 2, 3 ] ] } { "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : [ [ 1, 2 ], 3 ], "result" : [ 1, 2, 3, [ 1, 2 ] ] } { "a" : [ [ 1, 2, 3 ] ], "b" : [ [ 1, 2, 3 ] ], "result" : [ [ 1, 2, 3 ] ] } { "a" : [ [ 1, 2, 3 ] ], "b" : [ [ 1, 2 ], 3 ], "result" : [ 3, [ 1, 2 ], [ 1, 2, 3 ] ] }
欠落しているフィールド
$setUnion
を適用する 存在しないフィールドに変更すると、null
になります 。
次のドキュメントを検討してください。
{ "_id" : 10, "a" : [ 1, 2, 3 ] } { "_id" : 11, "b" : [ 1, 2, 3 ] } { "_id" : 12 }
最初のドキュメントにはb
がありません フィールドの場合、2番目のドキュメントにはa
がありません フィールドであり、3番目のドキュメントにもありません。
$setUnion
を適用すると次のようになります a
に およびb
フィールド:
db.data.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 10, 11, 12 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
a: 1,
b: 1,
result: { $setUnion: [ "$a", "$b" ] }
}
}
]
)
結果:
{ "a" : [ 1, 2, 3 ], "result" : null } { "b" : [ 1, 2, 3 ], "result" : null } { "result" : null }
間違ったデータ型
$setUnion
のすべてのオペランド 配列でなければなりません。そうでない場合は、エラーがスローされます。
コレクションに次のドキュメントが含まれているとします。
{ "_id" : 13, "a" : [ 1, 2, 3 ], "b" : 3 } { "_id" : 14, "a" : 3, "b" : [ 1, 2, 3 ] } { "_id" : 15, "a" : 2, "b" : 3 }
そして、$setUnion
を適用します それらのドキュメントへ:
db.data.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 13, 14, 15 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
a: 1,
b: 1,
result: { $setUnion: [ "$a", "$b" ] }
}
}
]
)
結果:
Error: command failed: { "ok" : 0, "errmsg" : "All operands of $setUnion must be arrays. One argument is of type: double", "code" : 17043, "codeName" : "Location17043" } : aggregate failed : [email protected]/mongo/shell/utils.js:25:13 [email protected]/mongo/shell/assert.js:18:14 [email protected]/mongo/shell/assert.js:639:17 [email protected]/mongo/shell/assert.js:729:16 [email protected]/mongo/shell/db.js:266:5 [email protected]/mongo/shell/collection.js:1058:12 @(shell):1:1
重複する値
$setUnion
演算子は、結果の重複を除外して、一意のエントリのみを含む配列を出力します。また、出力配列内の要素の順序は指定されていません。
次のドキュメントがあるとします。
{ "_id" : 16, "a" : [ 1, 1, 2, 2, 3, 3 ], "b" : [ 1, 2, 3 ] } { "_id" : 17, "a" : [ 1, 1, 2, 2, 3, 3 ], "b" : [ 1, 1, 2 ] } { "_id" : 18, "a" : [ 1, 1, 2, 2, 3, 3 ], "b" : [ ] } { "_id" : 19, "a" : [ 3, 2, 1, 2, 3, 1 ], "b" : [ 2, 3, 1 ] } { "_id" : 20, "a" : [ 1, 3, 2, 2, 3, 1 ], "b" : [ 2, 1 ] } { "_id" : 21, "a" : [ 2, 3, 1, 2, 3, 1 ], "b" : [ ] }
次に、$setUnion
を適用します それらへの演算子:
db.data.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 16, 17, 18, 19, 20, 21 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
a: 1,
b: 1,
result: { $setUnion: [ "$a", "$b" ] }
}
}
]
)
結果:
{ "a" : [ 1, 1, 2, 2, 3, 3 ], "b" : [ 1, 2, 3 ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 1, 1, 2, 2, 3, 3 ], "b" : [ 1, 1, 2 ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 1, 1, 2, 2, 3, 3 ], "b" : [ ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 3, 2, 1, 2, 3, 1 ], "b" : [ 2, 3, 1 ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 1, 3, 2, 2, 3, 1 ], "b" : [ 2, 1 ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 2, 3, 1, 2, 3, 1 ], "b" : [ ], "result" : [ 1, 2, 3 ] }
3つ以上の引数
前述のように、$setUnion
2つ以上の引数を受け入れます。これまでのすべての例では、2つの引数を使用しました。これが3つの引数を使用するものです。
次のドキュメントがあるとします。
{ "_id" : 22, "a" : [ 1, 2 ], "b" : [ 1, 2 ], "c" : [ 1, 2 ] } { "_id" : 23, "a" : [ 1, 2 ], "b" : [ 1, 2 ], "c" : [ 1, 2, 3 ] } { "_id" : 24, "a" : [ 1, 2 ], "b" : [ 1, 2 ], "c" : [ 4, 5 ] }
これらのドキュメントには、c
という追加のフィールドがあります。 フィールド。
それでは、$setUnion
を適用しましょう これらの3つのフィールドに:
db.data.aggregate(
[
{ $match: { _id: { $in: [ 22, 23, 24 ] } } },
{
$project:
{
_id: 0,
a: 1,
b: 1,
c: 1,
result: { $setUnion: [ "$a", "$b", "$c" ] }
}
}
]
)
結果:
{ "a" : [ 1, 2 ], "b" : [ 1, 2 ], "c" : [ 1, 2 ], "result" : [ 1, 2 ] } { "a" : [ 1, 2 ], "b" : [ 1, 2 ], "c" : [ 1, 2, 3 ], "result" : [ 1, 2, 3 ] } { "a" : [ 1, 2 ], "b" : [ 1, 2 ], "c" : [ 4, 5 ], "result" : [ 1, 2, 4, 5 ] }