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# \$1elemMatch
<a name="elemMatch"></a>

Der `$elemMatch` Operator in Amazon DocumentDB wird verwendet, um ein Array-Feld abzufragen und Dokumente zurückzugeben, bei denen mindestens ein Element im Array den angegebenen Kriterien entspricht. Dieser Operator ist besonders nützlich, wenn Sie komplexe Datenstrukturen mit verschachtelten Arrays oder eingebetteten Dokumenten haben.

Planner Version 2.0 fügte Indexunterstützung für hinzu. `$elemMatch`

**Parameter**
+ `field`: Das abzufragende Array-Feld.
+ `query`: Die Kriterien, die mit den Array-Elementen verglichen werden sollen.

 

**Verwendung `$elemMatch` innerhalb eines `$all` Ausdrucks**

Einschränkungen in Bezug auf die Verwendung des `$elemMatch` Operators innerhalb eines `$all` Ausdrucks finden [`$elemMatch`Verwendung innerhalb eines Ausdrucks `$all`](functional-differences.md#functional-differences.elemMatch) Sie unter.

## Beispiel (MongoDB Shell)
<a name="elemMatch-examples"></a>

Das folgende Beispiel zeigt, wie der `$elemMatch` Operator verwendet wird, um Dokumente zu finden, bei denen das `parts` Array mindestens ein Element enthält, das den angegebenen Kriterien entspricht.

**Erstellen Sie Beispieldokumente**

```
db.col.insertMany([
  { _id: 1, parts: [{ part: "xyz", qty: 10 }, { part: "abc", qty: 20 }] },
  { _id: 2, parts: [{ part: "xyz", qty: 5 }, { part: "abc", qty: 10 }] },
  { _id: 3, parts: [{ part: "xyz", qty: 15 }, { part: "abc", qty: 100 }] },
  { _id: 4, parts: [{ part: "abc", qty: 150 }] }
]);
```

**Beispiel für eine Abfrage**

```
db.col.find({
  parts: { "$elemMatch": { part: "xyz", qty: { $lt: 11 } } }
})
```

**Ausgabe**

```
{ "_id" : 1, "parts" : [ { "part" : "xyz", "qty" : 10 }, { "part" : "abc", "qty" : 20 } ] }
{ "_id" : 2, "parts" : [ { "part" : "xyz", "qty" : 5 }, { "part" : "abc", "qty" : 10 } ] }
```

## Codebeispiele
<a name="elemMatch-code"></a>

Um ein Codebeispiel für die Verwendung des `$elemMatch` Befehls anzuzeigen, wählen Sie die Registerkarte für die Sprache, die Sie verwenden möchten:

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#### [ 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 col = db.collection('col');

  const result = await col.find({
    parts: { 
      "$elemMatch": { part: "xyz", qty: { $lt: 11 } } 
    }
  }).toArray();

  console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
  await client.close();
}

example();
```

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#### [ 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']
    col = db['col']

    result = list(col.find({
      'parts': { 
        '$elemMatch': {'part': 'xyz', 'qty': {'$lt': 11}} 
      }
    }))

    print(result)
    client.close()

example()
```

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