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# MongoDB APIs, opérations et types de données pris en charge dans Amazon DocumentDB
Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) est un service de base de données de documents rapide, évolutif, hautement disponible et entièrement géré qui prend en charge les charges de travail MongoDB. Amazon DocumentDB est compatible avec les versions 3.6, 4.0, 5.0 et 8.0 de MongoDB. APIs Cette section répertorie les fonctionnalités prises en charge. Pour obtenir de l'aide sur l'utilisation de MongoDB APIs et des pilotes, veuillez consulter les forums de la communauté MongoDB. Pour obtenir de l'aide concernant l'utilisation du service Amazon DocumentDB, contactez l'équipe d' AWS assistance appropriée. Pour connaître les différences fonctionnelles entre Amazon DocumentDB et MongoDB, consultez. [Différences fonctionnelles : Amazon DocumentDB et MongoDB](functional-differences.md)
Les commandes et opérateurs MongoDB internes uniquement ou non applicables à un service entièrement géré ne sont pas pris en charge et ne sont pas inclus dans la liste des fonctionnalités prises en charge.
Depuis le lancement, nous avons ajouté plus de 50 fonctions supplémentaires et nous continuerons à prendre en compte les retours de nos clients pour fournir les fonctions dont ils ont besoin. Pour plus d'informations sur les derniers lancements, consultez les annonces d'[Amazon DocumentDB.](https://aws.amazon.com/documentdb/resources/)
Si vous souhaitez que nous développions une fonctionnalité qui n'est pas prise en charge, veuillez nous en informer en envoyant un e-mail avec votre AccountID, les fonctionnalités demandées et le cas d'utilisation à l'équipe du service Amazon [DocumentDB](mailto:documentdb-feature-request@amazon.com).
+ [commandes de base de données](#mongo-apis-database)
+ [Opérateurs de requête et de projection](#mongo-apis-query)
+ [Mettre à jour les opérateurs](#mongo-apis-update)
+ [Géospatial](#mongo-apis-geospatial)
+ [Méthodes du curseur](#mongo-apis-cursor)
+ [Opérateurs de pipeline d'agrégation](#mongo-apis-aggregation-pipeline)
+ [Types de données](#mongo-apis-data-types)
+ [Index](#mongo-apis-indexes)
## commandes de base de données
**Topics**
+ [Commandes administratives](#mongo-apis-dababase-administrative)
+ [Agrégation](#mongo-apis-dababase-aggregation)
+ [Authentification](#mongo-apis-dababase-authentication)
+ [Commandes de diagnostic](#mongo-apis-dababase-diagnostics)
+ [Opérations de requête et d'écriture](#mongo-apis-dababase-query-write)
+ [Commandes de gestion des rôles](#mongo-apis-database-role-management)
+ [Commandes de sessions](#mongo-apis-dababase-sessions)
+ [Gestion des utilisateurs](#mongo-apis-dababase-user-management)
+ [Commandes de partitionnement](#mongo-apis-dababase-sharding)
### Commandes administratives
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Collections limitées | Non | Non | Non | Non | Non |
| cloneCollectionAsCapuché | Non | Non | Non | Non | Non |
| collMod | Partielle | Partielle | Partielle | Partielle | Partielle |
| CollMod : expireAfterSeconds | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| convertToCapped | Non | Non | Non | Non | Non |
| copydb | Non | Non | Non | Non | Non |
| créer | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| createView | Non | Non | Non | Oui | Non |
| createIndexes | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| currentOp | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| drop | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| dropDatabase | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| dropIndexes | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| filemd5 | Non | Non | Non | Non | Non |
| getAuditConfig | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| killCursors | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| killOp | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Répertorier les collections\$1 | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| listDatabases | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| listIndexes | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| reIndex | Non | Non | Oui | Oui | Non |
| renameCollection | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| setAuditConfig | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
\$1 La `type` touche de l'option de filtre n'est pas prise en charge.
### Agrégation
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| aggregate | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| count | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| distinct | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| mapReduce | Non | Non | Non | Oui | Non |
### Authentification
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| authenticate | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| logout | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Commandes de diagnostic
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| buildInfo | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| collStats | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| connPoolStats | Non | Non | Non | Non | Non |
| connectionStatus | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| dataSize | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| dbHash | Non | Non | Non | Non | Non |
| dbStats | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| explain | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| explain: executionStats | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| fonctionnalités | Non | Non | Non | Non | Non |
| hostInfo | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| listCommands | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Profiler | [Oui](https://docs.aws.amazon.com//documentdb/latest/developerguide/profiling.html) | [Oui](https://docs.aws.amazon.com//documentdb/latest/developerguide/profiling.html) | [Oui](https://docs.aws.amazon.com//documentdb/latest/developerguide/profiling.html) | [Oui](https://docs.aws.amazon.com//documentdb/latest/developerguide/profiling.html) | Non |
| serverStatus | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| top | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérations de requête et d'écriture
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Change streams | [Oui](https://docs.aws.amazon.com//documentdb/latest/developerguide/change_streams.html) | [Oui](https://docs.aws.amazon.com//documentdb/latest/developerguide/change_streams.html) | [Oui](https://docs.aws.amazon.com//documentdb/latest/developerguide/change_streams.html) | [Oui](https://docs.aws.amazon.com//documentdb/latest/developerguide/change_streams.html) | Non |
| supprimer | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| find | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| findAndModify | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| getLastError | Non | Non | Non | Non | Non |
| getMore | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| getPrevError | Non | Non | Non | Non | Non |
| GridFS | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| insert | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| parallelCollectionScan | Non | Non | Non | Non | Non |
| resetError | Non | Non | Non | Non | Non |
| mise à jour | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| ReplaceOne | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Commandes de gestion des rôles
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| createRole | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| dropAllRolesFromDatabase | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| dropRole | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| grantRolesToRôle | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| revokeRolesFromRôle | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| revokePrivilegesFromRôle | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| rolesInfo | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| updateRole | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
### Commandes de sessions
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Annulation de la transaction | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| commitTransaction | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| Fin des sessions | Non | Non | Non | Non | Non |
| killAllSessions | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| killAllSessionsByPattern | Non | Non | Non | Non | Non |
| Kill Sessions | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| Séances de rafraîchissement | Non | Non | Non | Non | Non |
| Démarrer la session | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
### Gestion des utilisateurs
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| createUser | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| dropAllUsersFromDatabase | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| dropUser | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| grantRolesToUser | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| revokeRolesFromUser | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| updateUser | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Informations sur les utilisateurs | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Commandes de partitionnement
| Commande | Cluster élastique |
| --- | --- |
| abortReshardCollection | Non |
| Ajouter un fragment | Non |
| addShardToZone | Non |
| balancerCollectionStatus | Non |
| BalancerStart | Non |
| État de l'équilibreur | Non |
| BalancerStop | Non |
| checkShardingIndex | Non |
| clearJumboFlag | Non |
| cleanupOrphaned | Non |
| cleanupReshardCollection | Non |
| commitReshardCollection | Non |
| Activer le partage | Oui |
| flushRouterConfig | Non |
| getShardMap | Non |
| getShardVersion | Non |
| isdbgrid | Non |
| Listes Shards | Non |
| Clé médiane | Non |
| Déplacer Chunk | Non |
| Déplacer le primaire | Non |
| Fusionner des morceaux | Non |
| refineCollectionShardClé | Non |
| Supprimer le dur | Non |
| removeShardFromZone | Non |
| Collection Reshard | Non |
| setAllowMigrations | Non |
| setShardVersion | Non |
| Collection SHARD | Oui |
| État de partage | Non |
| split | Non |
| Vecteur divisé | Non |
| Désactiver le sharding | Non |
| updateZoneKeyGamme | Non |
## Opérateurs de requête et de projection
**Topics**
+ [Opérateurs de grappe](#mongo-apis-query-array-operators)
+ [Opérateurs bit à bit](#mongo-apis-query-bitwise-operators)
+ [Opérateur de commentaires](#mongo-apis-query-comment-operator)
+ [Opérateurs de comparaison](#mongo-apis-query-comparison-operators)
+ [Opérateurs d'éléments](#mongo-apis-query-element-operators)
+ [Opérateurs de requête d'évaluation](#mongo-apis-query-evaluation-operators)
+ [Opérateurs logiques](#mongo-apis-query-logical-operators)
+ [Opérateurs de projection](#mongo-apis-projection-operators)
### Opérateurs de grappe
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1all](all.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1elemMatch](elemMatch.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1size](size-query.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs bit à bit
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1bitsAllSet](bitsAllSet.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1bitsAnySet](bitsAnySet.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1bitsAllClear](bitsAllClear.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1bitsAnyClear](bitsAnyClear.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateur de commentaires
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1comment](comment.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs de comparaison
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1eq](eq.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1gt](gt.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1gte](gte.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1in](in.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1lt](lt.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1lte](lte.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1ne](ne.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1nin](nin.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs d'éléments
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1exists](exists.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1type](type.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs de requête d'évaluation
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1expr](expr.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| [\$1jsonSchema](jsonSchema.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| [\$1mod](mod-query.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1regex](regex.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1text](text.md) | Non | Non | Oui | Oui | Non |
| \$1where | Non | Non | Non | Non | Non |
### Opérateurs logiques
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1and](and.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1nor](nor.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1not](not.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1or](or.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs de projection
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1](dollar-projection.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1elemMatch](elemMatch.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1meta](meta.md) | Non | Non | Oui | Oui | Non |
| [\$1slice](slice-projection.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
## Mettre à jour les opérateurs
**Topics**
+ [Opérateurs de réseaux](#mongo-apis-update-array)
+ [Opérateurs bit à bit](#mongo-apis-update-bitwise)
+ [Opérateurs de terrain](#mongo-apis-update-field)
+ [Modifier les modificateurs](#mongo-apis-update-modifiers)
### Opérateurs de réseaux
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1](dollar-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1[]](dollarBrackets-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1[]](dollarIdentifier-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1addToSet](addToSet.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1pop](pop.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1pullAll](pullAll.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1pull](pull.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1push](push.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs bit à bit
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1bit](bit.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs de terrain
| Opérateur | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1currentDate](currentDate.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1inc](inc.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1max](max-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1min](min-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1mul](mul.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1rename](rename.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1set](set-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1setOnInsert](setOnInsert.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1unset](unset-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Modifier les modificateurs
| Opérateur | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1each](each.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1position](position.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1slice](slice-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1sort](sort-update.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
## Géospatial
### Spécificateurs de géométrie
| Sélecteurs de requête | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| \$1box | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1center | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1centerSphere | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1geometry](geometry.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1maxDistance](maxDistance.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1minDistance](minDistance.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1nearSphere](nearSphere.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1polygon | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1uniqueDocs | Non | Non | Non | Non | Non |
### Sélecteurs de requêtes
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1geoIntersects](geoIntersects.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1geoWithin](geoWithin.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1near](near.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1nearSphere](nearSphere.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1polygon | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1uniqueDocs | Non | Non | Non | Non | Non |
## Méthodes du curseur
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| cursor.batchSize() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| cursor.close() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| cursor.collation() | Non | Non | Non | Oui | Non |
| cursor.comment() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| cursor.count() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| cursor.explain() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.forEach() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| cursor.hasNext() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| cursor.hint() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui\$1 |
| cursor.isClosed() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| cursor.isExhausted() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.itcount() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.limit() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.map() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.max() | Non | Non | Non | Non | Non |
| cursor.maxScan() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.maxTimeMS() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.min() | Non | Non | Non | Non | Non |
| cursor.next() | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| curseur. noCursorTimeout() | Non | Non | Non | Non | Non |
| curseur. objsLeftInBatch () | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.pretty() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.readConcern() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.readPref() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.returnKey() | Non | Non | Non | Non | Non |
| curseur. showRecordId() | Non | Non | Non | Non | Non |
| cursor.size() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.skip() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.sort() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| cursor.tailable() | Non | Non | Non | Non | Non |
| cursor.toArray() | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
\$1 L'index `hint` est pris en charge par des expressions d'index. Par exemple, `db.foo.find().hint({x:1})`.
## Opérateurs de pipeline d'agrégation
**Topics**
+ [Expressions de l'accumulateur](#mongo-apis-aggregation-pipeline-accumulator-expressions)
+ [Opérateurs arithmétiques](#mongo-apis-aggregation-pipeline-arithmetic)
+ [Opérateurs de réseaux](#mongo-apis-aggregation-pipeline-array)
+ [Opérateurs booléens](#mongo-apis-aggregation-pipeline-boolean)
+ [Opérateurs de comparaison](#mongo-apis-aggregation-pipeline-comparison)
+ [Opérateurs d'expressions conditionnelles](#mongo-apis-aggregation-pipeline-conditional)
+ [Opérateur de type de données](#mongo-apis-aggregation-pipeline-data-type)
+ [Opérateur de taille des données](#mongo-apis-aggregation-pipeline-data-size)
+ [Opérateurs de date](#mongo-apis-aggregation-pipeline-date)
+ [Opérateur littéral](#mongo-apis-aggregation-pipeline-literal)
+ [Opérateur de fusion](#mongo-apis-aggregation-pipeline-merge)
+ [Opérateur naturel](#mongo-apis-aggregation-pipeline-natural)
+ [Définir les opérateurs](#mongo-apis-aggregation-pipeline-set)
+ [Opérateurs de scène](#mongo-apis-aggregation-pipeline-stage)
+ [Opérateurs de chaîne](#mongo-apis-aggregation-pipeline-string)
+ [Variables système](#mongo-apis-aggregation-pipeline-system-variables)
+ [Opérateur de recherche de texte](#mongo-apis-aggregation-pipeline-text-search)
+ [Opérateurs de conversion de type](#mongo-apis-aggregation-pipeline-type)
+ [Opérateurs variables](#mongo-apis-aggregation-pipeline-variable)
+ [Opérateurs divers](#mongo-apis-aggregation-pipeline-misc)
### Expressions de l'accumulateur
| Expression | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| \$1accumulateur | - | - | Non | Non | Non |
| [\$1addToSet](addToSet-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1avg](avg.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1count](count.md) | - | - | Non | Non | Non |
| \$1CovariancePop | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1 CovarianceSamp | Non | Non | Non | Non | Non |
| Rang dense \$1 | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1dérivé | Non | Non | Non | Non | Non |
| Numéro du document \$1 | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1expMovingAvg | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1first](first.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1intégral | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1last](last.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1max](max.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1min](min.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1push](push-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1rang | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1shift | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1stdDevPop | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1stdDevSamp | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1sum](sum.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs arithmétiques
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1abs](abs.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1add](add.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1ceil](ceil.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1divide](divide.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1exp](exp.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1floor](floor.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1ln](ln.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1log](log.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1log10](log10.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1mod](mod.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1multiply](multiply.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1pow](pow.md) | Non | Non | Non | Oui | Non |
| \$1round | - | - | Non | Non | Non |
| [\$1sqrt](sqrt.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1subtract](subtract.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1trunc | Non | Non | Non | Non | Non |
### Opérateurs de réseaux
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1arrayElemAt](arrayElemAt.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1arrayToObject](arrayToObject.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1concatArrays](concatArrays.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1filter](filter.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1first](first.md) | - | - | Oui | Oui | Non |
| [\$1in](in-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1indexOfArray](indexOfArray.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1isArray](isArray.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1last](last.md) | - | - | Oui | Oui | Non |
| [\$1objectToArray](objectToArray.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1range](range.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1reverseArray](reverseArray.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1reduce](reduce.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1size](size.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1slice](slice.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1zip](zip.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs booléens
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1and](and-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1not](not-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1or](or-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs de comparaison
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1cmp](cmp.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1eq](eq-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1gt](gt-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1gte](gte-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1lt](lt-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1lte](lte-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1ne](ne-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs d'expressions conditionnelles
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1cond](cond.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1ifNull](ifNull.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1switch](switch.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
### Opérateur de type de données
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1type](type-aggregation.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateur de taille des données
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Taille binaire \$1 | - | - | Non | Non | Non |
| \$1BSON Size | - | - | Non | Non | Non |
### Opérateurs de date
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1dateAjouter](dateAdd.md) | Non | Non | Oui | Oui | Oui |
| [\$1DateDiff](dateDiff.md) | - | - | Oui | Oui | Non |
| \$1dateFromParts | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1dateFromString](dateFromString.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1dateSubstract](dateSubtract.md) | Non | Non | Oui | Oui | Oui |
| \$1dateToParts | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1dateToString](dateToString.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1DateTrunc](dateTrunc.md) | - | - | Non | Oui | Non |
| [\$1dayOfMonth](dayOfMonth.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1dayOfWeek](dayOfWeek.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1dayOfYear](dayOfYear.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1hour](hour.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1 isoDayOf par semaine](isoDayOfWeek.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1isoWeek](isoWeek.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1isoWeekYear](isoWeekYear.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1millisecond](millisecond.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1minute](minute.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1month](month.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1second](second.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1week](week.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1year](year.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateur littéral
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1literal](literal.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateur de fusion
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1mergeObjects](mergeObjects.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateur naturel
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1naturel](natural.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Définir les opérateurs
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1allElementsTrue](allElementsTrue.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1anyElementTrue](anyElementTrue.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1setDifference](setDifference.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1setEquals](setEquals.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1setIntersection](setIntersection.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1setIsSubset](setIsSubset.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1setUnion](setUnion.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1setWindowFields | Non | Non | Non | Non | Non |
### Opérateurs de scène
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1addFields](addFields.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1bucket](bucket.md) | Non | Non | Non | Oui | Non |
| \$1bucketAuto | Non | Non | Non | Non |
| [\$1 ChangeStream](changeStream.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| [\$1collStats](collStats.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| [\$1count](count.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1currentOp](currentOp.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1facet | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1geoNear](geoNear.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1graphLookup | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1group](group.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1indexStats](indexStats.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1limit](limit.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1listLocalSessions | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1listSessions | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1lookup](lookup.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1match](match.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1 fusion](merge.md) | - | - | Non | Oui | Non |
| [\$1out](out.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Non |
| \$1planCacheStats | - | - | Non | Non | Non |
| [\$1project](project.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1redact](redact.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1replaceRoot](replaceRoot.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1sample](sample.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1set](set-stage.md) | - | - | Non | Oui | Non |
| \$1setWindowFields | - | - | Non | Non | Non |
| [\$1skip](skip.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1sort](sort.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1sortByCount | Non | Non | Non | Non | Non |
| \$1 Union avec | - | - | Non | Non | Non |
| [\$1unset](unset-stage.md) | - | - | Non | Oui | Non |
| [\$1unwind](unwind.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1replaceWith](replaceWith.md) | Non | Non | Non | Oui | Non |
| [\$1VectorSearch](vectorSearch.md) | Non | Non | Non | Oui | Non |
### Opérateurs de chaîne
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1concat](concat.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1indexOfBytes](indexOfBytes.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1indexOfCP](indexOfCP.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1ltrim](ltrim.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| [\$1RegexFind](regexFind.md) | - | - | Oui | Oui | Non |
| [\$1regexFindAll](regexFindAll.md) | - | - | Oui | Oui | Non |
| [\$1RegexMatch](regexMatch.md) | - | - | Oui | Oui | Non |
| [\$1 Remplacer tout](replaceAll.md) | - | - | Oui | Oui | Non |
| [\$1RemplaceOne](replaceOne.md) | - | - | Oui | Oui | Non |
| [\$1trim](rtrim.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
| [\$1split](split.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1strcasecmp](strcasecmp.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1strLenBytes](strLenBytes.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1strLenCP](strLenCP.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1substr](substr.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1substrBytes](substrBytes.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1substrCP](substrCP.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1toLower](toLower.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1toUpper](toUpper.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1trim](trim.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Non |
### Variables système
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| \$1\$1CURRENT | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1\$1DESCEND](DESCEND.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1\$1KEEP](KEEP.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1\$1PRUNE](PRUNE.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1\$1REMOVE | Non | Non | Non | Non | Non |
| [\$1RACINE](ROOT.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateur de recherche de texte
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1meta](meta-aggregation.md) | Non | Non | Oui | Oui | Non |
| [\$1search](search.md) | Non | Non | Oui | Oui | Non |
### Opérateurs de conversion de type
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1 convertir](convert.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| \$1isNumber | - | - | Non | Non | Non |
| [\$1 à Bool](toBool.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1 à ce jour](toDate.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1 en décimal](toDecimal.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1 à doubler](toDouble.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1 en INT](toInt.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1 trop long](toLong.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1toObjectId](toObjectId.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1toString](toString.md) | Non | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs variables
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [\$1let](let.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| [\$1map](map.md) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
### Opérateurs divers
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| \$1GetField | - | - | Non | Non | Non |
| [\$1 rand](rand.md) | - | - | Non | Oui | Non |
| \$1 SampleRate | - | - | Non | Non | Non |
## Types de données
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Entier 32 bits (int) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Entier 64 bits (long) | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Tableau | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Données binaires | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Booléen | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Date | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| DBPointer | Non | Non | Non | Non | Non |
| DBRefs | Non | Non | Non | Non | Non |
| Decimal128 | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Double | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| JavaScript | Non | Non | Non | Non | Non |
| JavaScript(avec lunette) | Non | Non | Non | Non | Non |
| MaxKey | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| MinKey | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Null | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Objet | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| ObjectId | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Expression régulière | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| String | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Symbol | Non | Non | Non | Non | Non |
| Horodatage | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Non défini | Non | Non | Non | Non | Non |
## Index et propriétés d'index
**Topics**
+ [Index](#mongo-apis-indexes)
+ [Propriétés de l'index](#mongo-apis-index-properties)
### Index
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Sphère 2d | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Index 2d | Non | Non | Non | Non | Non |
| Index composé | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Index haché | Non | Non | Non | Non | Non |
| Index multiclés | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Index de champ unique | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Index de texte | Non | Non | Oui | Oui | Non |
| Caractère générique | Non | Non | Non | Non | Non |
### Propriétés de l'index
| Commande | 3.6 | 4.0 | 5.0 | 8.0 | Cluster élastique |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Contexte | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Sensible à la casse | Non | Non | Non | Oui | Non |
| Hidden | Non | Non | Non | Non | Non |
| Partielle | Non | Non | Oui | Oui | Non |
| Fragmentée | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Texte | Non | Non | Oui | Oui | Non |
| TTL | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Unique | Oui | Oui | Oui | Oui | Oui |
| Vecteur | Non | Non | Oui | Oui | Non |
Pour obtenir des informations détaillées sur des opérateurs MongoDB spécifiques, consultez les rubriques suivantes :
+ [Opérateurs de pipeline d'agrégation](mongo-apis-aggregation-pipeline-operators.md)
+ [Géospatial](mongo-apis-geospatial-operators.md)
+ [Opérateurs de projection](#mongo-apis-projection-operators)
+ [Mettre à jour les opérateurs](mongo-apis-update-operators.md)
# Opérateurs de pipeline d'agrégation
Cette section fournit des informations détaillées sur les opérateurs de pipeline d'agrégation pris en charge par Amazon DocumentDB.
**Topics**
+ [\$1\$1DESCEND](DESCEND.md)
+ [\$1\$1KEEP](KEEP.md)
+ [\$1\$1PRUNE](PRUNE.md)
+ [\$1RACINE](ROOT.md)
+ [\$1abs](abs.md)
+ [\$1add](add.md)
+ [\$1addToSet](addToSet-aggregation.md)
+ [\$1addFields](addFields.md)
+ [\$1allElementsTrue](allElementsTrue.md)
+ [\$1and](and-aggregation.md)
+ [\$1anyElementTrue](anyElementTrue.md)
+ [\$1arrayElemAt](arrayElemAt.md)
+ [\$1arrayToObject](arrayToObject.md)
+ [\$1avg](avg.md)
+ [\$1bucket](bucket.md)
+ [\$1ceil](ceil.md)
+ [\$1 ChangeStream](changeStream.md)
+ [\$1cmp](cmp.md)
+ [\$1collStats](collStats.md)
+ [\$1concat](concat.md)
+ [\$1concatArrays](concatArrays.md)
+ [\$1cond](cond.md)
+ [\$1 convertir](convert.md)
+ [\$1count](count.md)
+ [\$1currentOp](currentOp.md)
+ [\$1dateAjouter](dateAdd.md)
+ [\$1DateDiff](dateDiff.md)
+ [\$1dateFromString](dateFromString.md)
+ [\$1dateSubstract](dateSubtract.md)
+ [\$1dateToString](dateToString.md)
+ [\$1DateTrunc](dateTrunc.md)
+ [\$1dayOfMonth](dayOfMonth.md)
+ [\$1dayOfWeek](dayOfWeek.md)
+ [\$1dayOfYear](dayOfYear.md)
+ [\$1divide](divide.md)
+ [\$1eq](eq-aggregation.md)
+ [\$1exp](exp.md)
+ [\$1filter](filter.md)
+ [\$1first](first.md)
+ [\$1floor](floor.md)
+ [\$1geoNear](geoNear.md)
+ [\$1group](group.md)
+ [\$1gt](gt-aggregation.md)
+ [\$1gte](gte-aggregation.md)
+ [\$1hour](hour.md)
+ [\$1ifNull](ifNull.md)
+ [\$1in](in-aggregation.md)
+ [\$1indexOfArray](indexOfArray.md)
+ [\$1indexOfBytes](indexOfBytes.md)
+ [\$1indexOfCP](indexOfCP.md)
+ [\$1indexStats](indexStats.md)
+ [\$1isArray](isArray.md)
+ [\$1 isoDayOf par semaine](isoDayOfWeek.md)
+ [\$1isoWeek](isoWeek.md)
+ [\$1isoWeekYear](isoWeekYear.md)
+ [\$1last](last.md)
+ [\$1let](let.md)
+ [\$1limit](limit.md)
+ [\$1literal](literal.md)
+ [\$1ln](ln.md)
+ [\$1log](log.md)
+ [\$1log10](log10.md)
+ [\$1lt](lt-aggregation.md)
+ [\$1lte](lte-aggregation.md)
+ [\$1lookup](lookup.md)
+ [\$1ltrim](ltrim.md)
+ [\$1map](map.md)
+ [\$1match](match.md)
+ [\$1max](max.md)
+ [\$1meta](meta-aggregation.md)
+ [\$1 fusion](merge.md)
+ [\$1mergeObjects](mergeObjects.md)
+ [\$1millisecond](millisecond.md)
+ [\$1min](min.md)
+ [\$1minute](minute.md)
+ [\$1mod](mod.md)
+ [\$1month](month.md)
+ [\$1multiply](multiply.md)
+ [\$1naturel](natural.md)
+ [\$1ne](ne-aggregation.md)
+ [\$1not](not-aggregation.md)
+ [\$1objectToArray](objectToArray.md)
+ [\$1or](or-aggregation.md)
+ [\$1out](out.md)
+ [\$1pow](pow.md)
+ [\$1push](push-aggregation.md)
+ [\$1project](project.md)
+ [\$1 rand](rand.md)
+ [\$1range](range.md)
+ [\$1redact](redact.md)
+ [\$1reduce](reduce.md)
+ [\$1RegexFind](regexFind.md)
+ [\$1regexFindAll](regexFindAll.md)
+ [\$1RegexMatch](regexMatch.md)
+ [\$1 Remplacer tout](replaceAll.md)
+ [\$1RemplaceOne](replaceOne.md)
+ [\$1replaceRoot](replaceRoot.md)
+ [\$1replaceWith](replaceWith.md)
+ [\$1reverseArray](reverseArray.md)
+ [\$1trim](rtrim.md)
+ [\$1sample](sample.md)
+ [\$1search](search.md)
+ [\$1second](second.md)
+ [\$1set](set-stage.md)
+ [\$1setDifference](setDifference.md)
+ [\$1setEquals](setEquals.md)
+ [\$1setIntersection](setIntersection.md)
+ [\$1setIsSubset](setIsSubset.md)
+ [\$1setUnion](setUnion.md)
+ [\$1skip](skip.md)
+ [\$1slice](slice.md)
+ [\$1size](size.md)
+ [\$1sort](sort.md)
+ [\$1split](split.md)
+ [\$1sqrt](sqrt.md)
+ [\$1strLenBytes](strLenBytes.md)
+ [\$1strLenCP](strLenCP.md)
+ [\$1strcasecmp](strcasecmp.md)
+ [\$1substr](substr.md)
+ [\$1substrBytes](substrBytes.md)
+ [\$1substrCP](substrCP.md)
+ [\$1subtract](subtract.md)
+ [\$1sum](sum.md)
+ [\$1switch](switch.md)
+ [\$1 à Bool](toBool.md)
+ [\$1 à ce jour](toDate.md)
+ [\$1 en décimal](toDecimal.md)
+ [\$1 à doubler](toDouble.md)
+ [\$1 en INT](toInt.md)
+ [\$1 trop long](toLong.md)
+ [\$1toLower](toLower.md)
+ [\$1toObjectId](toObjectId.md)
+ [\$1toString](toString.md)
+ [\$1toUpper](toUpper.md)
+ [\$1trim](trim.md)
+ [\$1type](type-aggregation.md)
+ [\$1unset](unset-stage.md)
+ [\$1unwind](unwind.md)
+ [\$1VectorSearch](vectorSearch.md)
+ [\$1week](week.md)
+ [\$1year](year.md)
+ [\$1zip](zip.md)
# \$1\$1DESCEND
L'`$$DESCEND`opérateur dans Amazon DocumentDB est un opérateur de tableau positionnel spécial utilisé au cours de la `$redact` phase de pipeline. Il indique au pipeline d'agrégation de descendre dans le document actuel et de traiter tous les champs, quel que soit leur niveau d'imbrication.
Lorsque le `$redact` stage rencontre l'`$$DESCEND`opérateur, tous les champs du document actuel restent visibles et les traitent plus loin dans le pipeline. Cela est utile lorsque vous souhaitez supprimer ou affiner de manière sélective certains champs en fonction d'une condition, tout en conservant la structure du document.
**Paramètres**
Aucune.
## Exemple (MongoDB Shell)
Dans cet exemple, nous allons utiliser la `$redact` scène avec l'`$$DESCEND`opérateur pour afficher de manière sélective les documents dont le `code` champ est égal à « Reg ».
**Création d'exemples de documents**
```
db.patient.insertMany([
{ "_id": 1, "code": "Emp", "patient": "John Doe", "DOB": "1/1/1980", "Hospital": "Main" },
{ "_id": 2, "code": "Reg", "patient": "Jane Doe", "DOB": "3/27/1989", "Hospital": "Cherry Hill" },
{ "_id": 3, "code": "Emp", "patient": "Bob Smith", "DOB": "6/15/1975", "Hospital": "Downtown" }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.patient.aggregate([
{ $redact: {
$cond: {
if: { $eq: ["Reg", "$code"] },
then: "$$DESCEND",
else: "$$PRUNE"
}
}}
]);
```
**Sortie**
```
{
"_id": 2,
"code": "Reg",
"patient": "Jane Doe",
"DOB": "3/27/1989",
"Hospital": "Cherry Hill"
}
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$$DESCEND` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function redactPatients() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('patient');
const result = await collection.aggregate([
{ $redact: {
$cond: {
if: { $eq: ["Reg", "$code"] },
then: "$$DESCEND",
else: "$$PRUNE"
}
}}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
redactPatients();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def redact_patients():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.test
collection = db.patient
result = list(collection.aggregate([
{ "$redact": {
"$cond": {
"if": { "$eq": ["Reg", "$code"] },
"then": "$$DESCEND",
"else": "$$PRUNE"
}
}}
]))
print(result)
client.close()
redact_patients()
```
------
# \$1\$1KEEP
La variable `$$KEEP` système est utilisée avec le `$redact` stage dans le pipeline d'agrégation pour conserver le document ou le champ actuel inchangé et l'inclure dans la sortie.
**Paramètres**
Aucune
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de `$$KEEP` dans un pipeline d'agrégation Amazon DocumentDB. Les documents ne sont conservés que si l'accès est « public », sinon ils sont supprimés.
**Création d'exemples de documents**
```
db.articles.insertMany([
{ title: "Article A", access: "public", content: "Visible content" },
{ title: "Article B", access: "private", content: "Hidden content" }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.articles.aggregate([
{
$redact: {
$cond: [
{ $eq: ["$access", "public"] },
"$$KEEP",
"$$PRUNE"
]
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{
"_id" : ObjectId("..."),
"title" : "Article A",
"access" : "public",
"content" : "Visible content"
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$$KEEP` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function run() {
const client = new MongoClient(
'mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0'
);
try {
await client.connect();
const db = client.db('test');
const articles = db.collection('articles');
const pipeline = [
{
$redact: {
$cond: [
{ $eq: ["$access", "public"] },
"$$KEEP",
"$$PRUNE"
]
}
}
];
const results = await articles.aggregate(pipeline).toArray();
console.log(results);
} finally {
await client.close();
}
}
run().catch(console.error);
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient(
"mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0"
)
db = client.test
articles = db.articles
pipeline = [
{
"$redact": {
"$cond": [
{"$eq": ["$access", "public"]},
"$$KEEP",
"$$PRUNE"
]
}
}
]
results = list(articles.aggregate(pipeline))
print(results)
client.close()
```
------
# \$1\$1PRUNE
La variable `$$PRUNE` système est utilisée avec l'`$redact`étape du pipeline d'agrégation pour exclure des documents ou des niveaux de document intégrés des résultats. Lorsqu'une condition est évaluée à`$$PRUNE`, le document ou sous-document actuel est supprimé de la sortie. Il est généralement utilisé avec `$$DESCEND` (pour conserver et parcourir le document) ou `$$KEEP` (pour conserver le document à tous les niveaux).
**Paramètres**
Aucune. La variable `$$PRUNE` système est utilisée sans aucun paramètre et doit être utilisée avec`$redact`.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser `$$PRUNE` with `$redact` pour exclure les utilisateurs âgés de plus de 30 ans des résultats.
**Création d'exemples de documents**
```
db.users.insert([
{ _id:1, name: "Carlos Salazar", age: 35, address: { street: "123 Main St", city: "Anytown", state: "CA" } },
{ _id:2, name: "Saanvi Sarkar", age: 28, address: { street: "456 Oak Rd", city: "Someplace", state: "NY" } },
{ _id:3, name: "Li Juan", age: 42, address: { street: "789 Pine Ave", city: "Springfield", state: "TX" } }
])
```
**Exemple de requête**
```
db.users.aggregate([
{
$redact: {
$cond: {
if: { $gt: ["$age", 30] },
then: "$$PRUNE",
else: "$$DESCEND"
}
}
}
])
```
**Sortie**
```
[
{
"_id": 2,
"name": "Saanvi Sarkar",
"age": 28,
"address": {
"street": "456 Oak Rd",
"city": "Someplace",
"state": "NY"
}
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$$PRUNE` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
const client = new MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
async function main() {
await client.connect();
const db = client.db('test');
const users = db.collection('users');
const result = await users.aggregate([
{
$redact: {
$cond: {
if: { $gt: ["$age", 30] },
then: "$$PRUNE",
else: "$$DESCEND"
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
main();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
users = db['users']
result = list(users.aggregate([
{
'$redact': {
'$cond': {
'if': { '$gt': ['$age', 30] },
'then': '$$PRUNE',
'else': '$$DESCEND'
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
```
------
# \$1RACINE
L'`$ROOT`opérateur dans Amazon DocumentDB est utilisé pour référencer l'intégralité du document d'entrée dans un pipeline d'agrégation. Il vous permet d'accéder au document complet et de le manipuler, y compris tous ses champs et structures imbriqués.
**Paramètres**
Aucune
## Exemple (MongoDB Shell)
Cet exemple montre comment `$ROOT` créer un journal d'audit qui capture le document original complet ainsi que les métadonnées indiquant le moment où il a été traité.
**Création d'exemples de documents**
```
db.orders.insertMany([
{
_id: 1,
orderId: "ORD-2024-001",
customer: "María García",
email: "maría@example.com",
items: [
{ product: "Laptop", quantity: 1, price: 1299.99 }
],
totalAmount: 1299.99
},
{
_id: 2,
orderId: "ORD-2024-002",
customer: "Arnav Desai",
email: "arnav@example.com",
items: [
{ product: "Mouse", quantity: 2, price: 29.99 },
{ product: "Keyboard", quantity: 1, price: 89.99 }
],
totalAmount: 149.97
}
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.orders.aggregate([
{
$project: {
processedAt: new Date(),
originalDocument: "$$ROOT",
summary: {
$concat: [
"Order ",
"$orderId",
" for ",
"$customer",
" - Total: $",
{ $toString: "$totalAmount" }
]
}
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{
_id: 1,
processedAt: ISODate('2025-11-24T20:43:51.492Z'),
originalDocument: {
_id: 1,
orderId: 'ORD-2024-001',
customer: 'María García',
email: 'maría@example.com',
items: [ { product: 'Laptop', quantity: 1, price: 1299.99 } ],
totalAmount: 1299.99
},
summary: 'Order ORD-2024-001 for María García - Total: $1299.99'
},
{
_id: 2,
processedAt: ISODate('2025-11-24T20:43:51.492Z'),
originalDocument: {
_id: 2,
orderId: 'ORD-2024-002',
customer: 'Arnav Desai',
email: 'arnav@example.com',
items: [
{ product: 'Mouse', quantity: 2, price: 29.99 },
{ product: 'Keyboard', quantity: 1, price: 89.99 }
],
totalAmount: 149.97
},
summary: 'Order ORD-2024-002 for Arnav Desai - Total: $149.97'
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$ROOT` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function createAuditLog() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const orders = db.collection('orders');
const result = await orders.aggregate([
{
$project: {
processedAt: new Date(),
originalDocument: "$$ROOT",
summary: {
$concat: [
"Order ",
"$orderId",
" for ",
"$customer",
" - Total: $",
{ $toString: "$totalAmount" }
]
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
createAuditLog();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime
def create_audit_log():
client = MongoClient('mongodb://username:password@docdb-cluster.cluster-123456789.us-east-1.docdb.amazonaws.com:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['orders']
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'processedAt': datetime.now(),
'originalDocument': '$$ROOT',
'summary': {
'$concat': [
"Order ",
"$orderId",
" for ",
"$customer",
" - Total: $",
{ '$toString': "$totalAmount" }
]
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
create_audit_log()
```
------
# \$1abs
L'`$abs`opérateur dans Amazon DocumentDB renvoie la valeur absolue d'un nombre. Il peut être utilisé dans le pipeline d'agrégation pour effectuer des opérations mathématiques sur des champs numériques.
**Paramètres**
+ `number`: expression numérique pour laquelle la valeur absolue sera renvoyée.
## Exemple (MongoDB Shell)
Cet exemple montre comment utiliser l'`$abs`opérateur pour trouver la valeur absolue d'un champ numérique.
**Création d'exemples de documents**
```
db.numbers.insertMany([
{ "_id": 1, "value": -5 },
{ "_id": 2, "value": 10 },
{ "_id": 3, "value": -3.14 },
{ "_id": 4, "value": 0 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.numbers.aggregate([
{ $project: {
"_id": 1,
"absolute_value": { $abs: "$value" }
}}
]);
```
**Sortie**
```
[
{ "_id": 1, "absolute_value": 5 },
{ "_id": 2, "absolute_value": 10 },
{ "_id": 3, "absolute_value": 3.14 },
{ "_id": 4, "absolute_value": 0 }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$abs` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function main() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('numbers');
const result = await collection.aggregate([
{ $project: {
"_id": 1,
"absolute_value": { $abs: "$value" }
}}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
main();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def main():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['numbers']
result = list(collection.aggregate([
{ '$project': {
"_id": 1,
"absolute_value": { "$abs": "$value" }
}}
]))
print(result)
client.close()
if __name__ == "__main__":
main()
```
------
# \$1add
L'`$add`opérateur dans Amazon DocumentDB est utilisé pour additionner des nombres ou des dates. Il peut être utilisé pour effectuer des opérations arithmétiques sur des champs numériques ou pour effectuer des opérations arithmétiques de date en ajoutant un certain nombre d'unités de temps à un champ de date.
**Paramètres**
+ `expression1`: premier chiffre ou date à ajouter.
+ `expression2`: deuxième chiffre ou date à ajouter.
+ `expression3`: (facultatif) Chiffres ou dates supplémentaires à ajouter.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$add`opérateur pour additionner deux nombres.
**Création d'exemples de documents**
```
db.numbers.insertMany([
{ _id: 1, a: 5, b: 3 },
{ _id: 2, a: 10, b: 7 },
{ _id: 3, a: 2, b: 8 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.numbers.aggregate([
{ $project: {
_id: 1,
sum: { $add: ["$a", "$b"] }
}}
])
```
**Sortie**
```
[
{ "_id" : 1, "sum" : 8 },
{ "_id" : 2, "sum" : 17 },
{ "_id" : 3, "sum" : 10 }
]
```
Dans cet exemple, l'`$add`opérateur est utilisé pour ajouter les valeurs des `b` champs `a` et pour chaque document et pour stocker le résultat dans le `sum` champ.
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$add` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('numbers');
const result = await collection.aggregate([
{ $project: {
_id: 1,
sum: { $add: ['$a', '$b'] }
}}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['numbers']
result = list(collection.aggregate([
{ '$project': {
'_id': 1,
'sum': { '$add': ['$a', '$b'] }
}}
]))
print(result)
client.close()
```
------
# \$1addToSet
L'opérateur d'`$addToSet`agrégation renvoie un tableau de valeurs uniques à partir d'une expression spécifiée pour chaque groupe. Il est utilisé au cours de la `$group` phase pour accumuler des valeurs distinctes, éliminant ainsi automatiquement les doublons.
**Paramètres**
+ `expression`: expression à évaluer pour chaque document du groupe.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$addToSet`opérateur pour collecter des villes uniques dans lesquelles des commandes ont été passées pour chaque client.
**Création d'exemples de documents**
```
db.orders.insertMany([
{ _id: 1, customer: "Alice", city: "Seattle", amount: 100 },
{ _id: 2, customer: "Alice", city: "Portland", amount: 150 },
{ _id: 3, customer: "Bob", city: "Seattle", amount: 200 },
{ _id: 4, customer: "Alice", city: "Seattle", amount: 75 },
{ _id: 5, customer: "Bob", city: "Boston", amount: 300 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.orders.aggregate([
{
$group: {
_id: "$customer",
cities: { $addToSet: "$city" }
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{ _id: 'Bob', cities: [ 'Seattle', 'Boston' ] },
{ _id: 'Alice', cities: [ 'Seattle', 'Portland' ] }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de l'opérateur d'`$addToSet`agrégation, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('orders');
const result = await collection.aggregate([
{
$group: {
_id: "$customer",
cities: { $addToSet: "$city" }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['orders']
result = list(collection.aggregate([
{
'$group': {
'_id': '$customer',
'cities': { '$addToSet': '$city' }
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1addFields
L'`$addFields`étape du pipeline d'agrégation Amazon DocumentDB vous permet d'ajouter de nouveaux champs calculés aux documents. Cela peut être utile pour ajouter des données dérivées ou transformées aux documents.
**Paramètres**
+ `newField`: nom du nouveau champ à ajouter.
+ `expression`: expression qui correspond à la valeur du nouveau champ.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment `$addFields` ajouter un nouveau champ `TotalInventory` qui calcule l'inventaire total en fonction des `Inventory.OrderQnty` champs `Inventory.OnHand` et.
**Création d'exemples de documents**
```
db.example.insertMany([
{
"Item": "Spray Paint",
"Colors": ["Black", "Red", "Green", "Blue"],
"Inventory": {
"OnHand": 47,
"MinOnHand": 50,
"OrderQnty": 36
},
"UnitPrice": 3.99
},
{
"Item": "Ruler",
"Colors": ["Red", "Green", "Blue", "Clear", "Yellow"],
"Inventory": {
"OnHand": 47,
"MinOnHand": 40
},
"UnitPrice": 0.89
}
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.example.aggregate([
{
$addFields: {
TotalInventory: { $add: ["$Inventory.OnHand", "$Inventory.OrderQnty"] }
}
}
])
```
**Sortie**
```
[
{
"_id" : ObjectId("5bedafbcf65ff161707de24f"),
"Item" : "Ruler",
"Colors" : [ "Red", "Green", "Blue", "Clear", "Yellow" ],
"Inventory" : {
"OnHand" : 47,
"MinOnHand" : 40
},
"UnitPrice" : 0.89,
"TotalInventory" : 47
},
{
"_id" : ObjectId("5bedafbcf65ff161707de250"),
"Item" : "Spray Paint",
"Colors" : [ "Black", "Red", "Green", "Blue" ],
"Inventory" : {
"OnHand" : 47,
"MinOnHand" : 50,
"OrderQnty" : 36
},
"UnitPrice" : 3.99,
"TotalInventory" : 83
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$addFields` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('example');
const result = await collection.aggregate([
{
$addFields: {
TotalInventory: { $add: ['$Inventory.OnHand', '$Inventory.OrderQnty'] }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['example']
result = list(collection.aggregate([
{
'$addFields': {
'TotalInventory': { '$add': ['$Inventory.OnHand', '$Inventory.OrderQnty'] }
}
}
]))
print(result)
client.close()
```
------
# \$1allElementsTrue
Nouveau depuis la version 4.0
L'`$allElementsTrue`opérateur est utilisé pour vérifier si tous les éléments d'un tableau sont évalués à une valeur vraie.
**Paramètres**
+ `expression`: expression qui correspond à un tableau.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de `$allElementsTrue` pour vérifier si tous les éléments d'un tableau sont vrais.
**Création d'exemples de documents**
```
db.collection.insert([
{ "name": "John", "scores": [100, 90, 80] },
{ "name": "Jane", "scores": [80, 85, 0] },
{ "name": "Bob", "scores": [90, 95, null] }
])
```
**Exemple de requête**
```
db.collection.find({
"scores": { "$allElementsTrue": [{ "$gt": 0 }] }
})
```
**Sortie**
```
[
{ "_id" : ObjectId("..."), "name" : "John", "scores" : [ 100, 90, 80 ] },
{ "_id" : ObjectId("..."), "name" : "Bob", "scores" : [ 90, 95, null ] }
]
```
Dans cet exemple, la requête vérifie si tous les éléments du `scores` tableau sont supérieurs à 0. Le document avec `"name": "Jane"` est exclu car le `scores` tableau contient un 0, qui est une valeur fausse.
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$allElementsTrue` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('collection');
const result = await collection.find({
"scores": { "$allElementsTrue": [{ "$gt": 0 }] }
}).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['collection']
result = list(collection.find({
"scores": {"$allElementsTrue": [{"$gt": 0}]}
}))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1and
L'opérateur `$and` d'agrégation évalue plusieurs expressions et `true` ne renvoie que si toutes les expressions sont évaluées à`true`. Si une expression l'est`false`, elle est renvoyée`false`.
**Paramètres**
+ `expressions`: tableau d'expressions à évaluer.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$and`opérateur pour vérifier si les produits répondent à plusieurs critères.
**Création d'exemples de documents**
```
db.products.insertMany([
{ _id: 1, name: "Laptop", price: 1200, inStock: true },
{ _id: 2, name: "Mouse", price: 25, inStock: false },
{ _id: 3, name: "Keyboard", price: 75, inStock: true }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.products.aggregate([
{
$project: {
name: 1,
price: 1,
inStock: 1,
affordable: {
$and: [
{ $lt: ["$price", 100] },
{ $eq: ["$inStock", true] }
]
}
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{ _id: 1, name: 'Laptop', price: 1200, inStock: true, affordable: false },
{ _id: 2, name: 'Mouse', price: 25, inStock: false, affordable: false },
{ _id: 3, name: 'Keyboard', price: 75, inStock: true, affordable: true }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de l'opérateur d'`$and`agrégation, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('products');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
name: 1,
price: 1,
inStock: 1,
affordable: {
$and: [
{ $lt: ["$price", 100] },
{ $eq: ["$inStock", true] }
]
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['products']
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'name': 1,
'price': 1,
'inStock': 1,
'affordable': {
'$and': [
{ '$lt': ['$price', 100] },
{ '$eq': ['$inStock', True] }
]
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1anyElementTrue
Nouveau depuis la version 4.0
L'`$anyElementTrue`opérateur est utilisé pour déterminer si un élément d'un tableau est vrai.
**Paramètres**
+ `field`: champ de tableau à évaluer.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de `$anyElementTrue` pour vérifier si un élément d'un tableau est vrai.
**Création d'exemples de documents**
```
db.grades.insertMany([
{ _id: 1, student: 'Tim', scores: [false, false, null] },
{ _id: 2, student: 'Bob', scores: [false, 0, false] },
{ _id: 3, student: 'Ivy', scores: [false, true, 0] }
])
```
**Exemple de requête**
```
db.grades.aggregate([
{
$project: {
student: 1,
isAnyTrue: { $anyElementTrue: ["$scores"] },
_id: 0
}
}
])
```
**Sortie**
```
[
{ student: 'Tim', isAnyTrue: false },
{ student: 'Bob', isAnyTrue: false },
{ student: 'Ivy', isAnyTrue: true }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$anyElementTrue` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('grades');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
student: 1,
isAnyTrue: { $anyElementTrue: ["$scores"] },
_id: 0
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['grades']
result = list(collection.aggregate([
{
"$project": {
"student": 1,
"isAnyTrue": { "$anyElementTrue": ["$scores"] },
"_id": 0
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1arrayElemAt
L'`$arrayElemAt`opérateur dans Amazon DocumentDB vous permet de récupérer un élément d'un tableau en fonction de sa position d'index. Cela est particulièrement utile lorsque vous devez accéder à un élément spécifique dans un champ de tableau de vos documents.
**Paramètres**
+ `array`: le tableau d'entrée à partir duquel un élément doit être récupéré.
+ `index`: position d'index de base zéro de l'élément à récupérer. Cette valeur doit être un entier non négatif.
## Exemple (MongoDB Shell)
Dans cet exemple, nous allons montrer comment utiliser l'`$arrayElemAt`opérateur pour récupérer des éléments spécifiques du `flight_miles` tableau de la `miles` collection.
**Création d'exemples de documents**
```
db.miles.insertMany([
{ "_id" : 1, "member_since" : ISODate("1987-01-01T00:00:00Z"), "credit_card" : false, "flight_miles" : [ 1205, 2560, 880 ]},
{ "_id" : 2, "member_since" : ISODate("1982-01-01T00:00:00Z"), "credit_card" : true, "flight_miles" : [ 1205, 2560, 890, 2780 ]},
{ "_id" : 3, "member_since" : ISODate("1999-01-01T00:00:00Z"), "credit_card" : true, "flight_miles" : [ 1205, 880 ]}
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.miles.aggregate([
{ $project: {
"_id": 1,
"first_mile": { $arrayElemAt: [ "$flight_miles", 0 ] },
"last_mile": { $arrayElemAt: [ "$flight_miles", -1 ] }
}}
]);
```
**Sortie**
```
{ "_id" : 1, "first_mile" : 1205, "last_mile" : 880 }
{ "_id" : 2, "first_mile" : 1205, "last_mile" : 2780 }
{ "_id" : 3, "first_mile" : 1205, "last_mile" : 880 }
```
Dans cet exemple, nous utilisons l'`$arrayElemAt`opérateur pour récupérer les premier et dernier éléments du `flight_miles` tableau pour chaque document.
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$arrayElemAt` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('miles');
const result = await collection.aggregate([
{ $project: {
"_id": 1,
"first_mile": { $arrayElemAt: [ "$flight_miles", 0 ] },
"last_mile": { $arrayElemAt: [ "$flight_miles", -1 ] }
}}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.mydatabase
collection = db.miles
result = list(collection.aggregate([
{ "$project": {
"_id": 1,
"first_mile": { "$arrayElemAt": [ "$flight_miles", 0 ] },
"last_mile": { "$arrayElemAt": [ "$flight_miles", -1 ] }
}}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1arrayToObject
L'`$arrayToObject`opérateur dans Amazon DocumentDB est l'inverse de l'`$objectToArray`opérateur. Il prend un tableau de documents portant une paire clé-valeur et le convertit en un seul document. Cela est particulièrement utile lorsque vous devez reconvertir un tableau de paires clé-valeur en une structure d'objet ou de document.
**Paramètres**
+ `array expression`: expression qui se résout en un tableau. Les éléments du tableau doivent être des documents comportant deux champs : `k` (la clé) et `v` (la valeur).
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple ci-dessous montre comment `$arrayToObject` reconvertir un tableau de paires clé-valeur en document.
**Création d'exemples de documents**
```
db.videos.insertMany([
{ "_id": 1, "name": "Live Soft", "inventory": { "Des Moines": 1000, "Ames": 500 } },
{ "_id": 2, "name": "Top Pilot", "inventory": { "Mason City": 250, "Des Moines": 1000 } },
{ "_id": 3, "name": "Romancing the Rock", "inventory": { "Mason City": 250, "Ames": 500 } },
{ "_id": 4, "name": "Bravemind", "inventory": { "Mason City": 250, "Des Moines": 1000, "Ames": 500 } }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.videos.aggregate([
{ $project: { name: 1, videos: { $objectToArray: "$inventory" } } },
{ $project: { name: 1, inventory: { $arrayToObject: "$videos" } } }
]);
```
**Sortie**
```
{ "_id" : 1, "name" : "Live Soft", "inventory" : { "Des Moines" : 1000, "Ames" : 500 } }
{ "_id" : 2, "name" : "Top Pilot", "inventory" : { "Mason City" : 250, "Des Moines" : 1000 } }
{ "_id" : 3, "name" : "Romancing the Rock", "inventory" : { "Mason City" : 250, "Ames" : 500 } }
{ "_id" : 4, "name" : "Bravemind", "inventory" : { "Mason City" : 250, "Des Moines" : 1000, "Ames" : 500 } }
```
Dans cet exemple, l'`$objectToArray`opérateur est utilisé pour convertir l'`inventory`objet en un tableau de paires clé-valeur. L'`$arrayToObject`opérateur est ensuite utilisé pour reconvertir le tableau en document, rétablissant ainsi la structure de l'objet d'origine.
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$arrayToObject` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('videos');
const result = await collection.aggregate([
{ $project: { name: 1, videos: { $objectToArray: '$inventory' } } },
{ $project: { name: 1, inventory: { $arrayToObject: '$videos' } } }
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['videos']
result = list(collection.aggregate([
{ '$project': { 'name': 1, 'videos': { '$objectToArray': '$inventory' } } },
{ '$project': { 'name': 1, 'inventory': { '$arrayToObject': '$videos' } } }
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1avg
L'opérateur d'`$avg`agrégation dans Amazon DocumentDB calcule la valeur moyenne de l'expression spécifiée dans les documents entrés sur le stage. Cet opérateur est utile pour calculer la moyenne d'un champ ou d'une expression numérique dans un ensemble de documents.
**Paramètres**
+ `expression`: expression à utiliser pour calculer la moyenne. Il peut s'agir d'un chemin de champ (par exemple`"$field"`) ou d'une expression (par exemple`{ $multiply: ["$field1", "$field2"] }`).
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$avg`opérateur pour calculer le score moyen sur un ensemble de documents destinés aux étudiants.
**Création d'exemples de documents**
```
db.students.insertMany([
{ name: "John", score: 85 },
{ name: "Jane", score: 92 },
{ name: "Bob", score: 78 },
{ name: "Alice", score: 90 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.students.aggregate([
{ $group: {
_id: null,
avgScore: { $avg: "$score" }
}}
]);
```
**Sortie**
```
[
{
"_id": null,
"avgScore": 86.25
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$avg` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function calculateAvgScore() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const result = await db.collection('students').aggregate([
{ $group: {
_id: null,
avgScore: { $avg: '$score' }
}}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
calculateAvgScore();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def calculate_avg_score():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.test
result = list(db.students.aggregate([
{ '$group': {
'_id': None,
'avgScore': { '$avg': '$score' }
}}
]))
print(result)
client.close()
calculate_avg_score()
```
------
# \$1bucket
Nouveau depuis la version 8.0
Non pris en charge par le cluster Elastic.
L'étape `$bucket` d'agrégation dans Amazon DocumentDB vous permet de regrouper les documents d'entrée dans des compartiments en fonction d'une expression spécifiée et de limites de compartiment. Cela peut être utile pour analyser les données qui se situent dans certaines plages de valeurs ou catégories.
**Paramètres**
+ `groupBy`(obligatoire) : expression qui spécifie la valeur à utiliser pour le regroupement.
+ `boundaries`(obligatoire) : tableau de valeurs doubles qui définit les limites du compartiment. Les documents sont affectés à des compartiments en fonction de la valeur de l'`groupBy`expression comprise dans les limites spécifiées.
+ `default`(facultatif) : valeur littérale produite pour les documents dont la valeur `groupBy` d'expression ne se situe dans aucune des limites spécifiées.
+ `output`(facultatif) : objet qui spécifie les informations à générer pour chaque compartiment. Vous pouvez utiliser des opérateurs d'accumulateur tels que`$sum`, `$avg``$min`, et `$max` pour calculer les agrégations pour chaque compartiment.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$bucket`étape pour regrouper les données de vente par fourchette de prix.
**Création d'exemples de documents**
```
db.sales.insertMany([
{ item: "abc", price: 10, quantity: 2, date: new Date("2020-09-01") },
{ item: "def", price: 20, quantity: 1, date: new Date("2020-10-01") },
{ item: "ghi", price: 5, quantity: 3, date: new Date("2020-11-01") },
{ item: "jkl", price: 15, quantity: 2, date: new Date("2020-12-01") },
{ item: "mno", price: 25, quantity: 1, date: new Date("2021-01-01") }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.sales.aggregate([
{
$bucket: {
groupBy: "$price",
boundaries: [0, 10, 20, 30],
default: "Other",
output: {
"count": { $sum: 1 },
"totalQuantity": { $sum: "$quantity" }
}
}
},
{
$sort: { _id: 1 }
}
])
```
**Sortie**
```
[
{ _id: 0, count: 1, totalQuantity: 3 },
{ _id: 10, count: 2, totalQuantity: 4 },
{ _id: 20, count: 2, totalQuantity: 2 }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$bucket` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const sales = db.collection('sales');
const result = await sales.aggregate([
{
$bucket: {
groupBy: "$price",
boundaries: [0, 10, 20, 30],
default: "Other",
output: {
"count": { $sum: 1 },
"totalQuantity": { $sum: "$quantity" }
}
}
},
{
$sort: { _id: 1 }
}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&lsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
sales = db['sales']
result = list(sales.aggregate([
{
'$bucket': {
'groupBy': '$price',
'boundaries': [0, 10, 20, 30],
'default': 'Other',
'output': {
'count': {'$sum': 1},
'totalQuantity': {'$sum': '$quantity'}
}
}
},
{
"$sort": { "_id": 1 }
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1ceil
Nouveau depuis la version 4.0
L'`$ceil`opérateur dans Amazon DocumentDB, comme dans MongoDB, arrondit un nombre à l'entier supérieur le plus proche. Cela est utile lorsque vous devez effectuer des opérations mathématiques sur des champs numériques et vous assurer que le résultat est un nombre entier.
**Paramètres**
+ `expression`: expression numérique à arrondir.
## Exemple (MongoDB Shell)
Cet exemple montre comment utiliser l'`$ceil`opérateur pour arrondir un champ numérique.
**Création d'exemples de documents**
```
db.numbers.insertMany([
{ "_id": 1, "value": 3.14 },
{ "_id": 2, "value": -2.7 },
{ "_id": 3, "value": 0 }
])
```
**Exemple de requête**
```
db.numbers.aggregate([
{ $project: {
"roundedUp": { $ceil: "$value" }
}}
])
```
**Sortie**
```
{ "_id": 1, "roundedUp": 4 }
{ "_id": 2, "roundedUp": -2 }
{ "_id": 3, "roundedUp": 0 }
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$ceil` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('numbers');
const result = await collection.aggregate([
{ $project: {
"roundedUp": { $ceil: "$value" }
}}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.test
collection = db.numbers
result = list(collection.aggregate([
{ '$project': {
"roundedUp": { '$ceil': "$value" }
}}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1 ChangeStream
Non pris en charge par le cluster Elastic.
La phase `$changeStream` d'agrégation ouvre un curseur de flux de modifications pour surveiller les modifications en temps réel apportées à une collection. Il renvoie les documents relatifs aux événements de modification lorsque des opérations d'insertion, de mise à jour, de remplacement ou de suppression ont lieu.
**Paramètres**
+ `fullDocument`: Spécifie s'il faut renvoyer le document complet pour les opérations de mise à jour. Les options sont `default` ou `updateLookup`.
+ `resumeAfter`: Facultatif. Jeton de reprise pour continuer à partir d'un point spécifique du flux de modifications.
+ `startAtOperationTime`: Facultatif. Horodatage à partir duquel démarrer le flux de modifications.
+ `allChangesForCluster`: Facultatif. Valeur booléenne. Quand`true`, surveille toutes les modifications apportées au sein du cluster (pour la base de données d'administration). Lorsque `false` (par défaut), surveille uniquement la collection spécifiée.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser le `$changeStream` stage pour surveiller les modifications apportées à une collection.
**Exemple de requête**
```
// Open change stream first
const changeStream = db.inventory.aggregate([
{ $changeStream: { fullDocument: "updateLookup" } }
]);
// In another session, insert a document
db.inventory.insertOne({ _id: 1, item: "Widget", qty: 10 });
// Back in the first session, read the change event
if (changeStream.hasNext()) {
print(tojson(changeStream.next()));
}
```
**Sortie**
```
{
_id: { _data: '...' },
operationType: 'insert',
clusterTime: Timestamp(1, 1234567890),
fullDocument: { _id: 1, item: 'Widget', qty: 10 },
ns: { db: 'test', coll: 'inventory' },
documentKey: { _id: 1 }
}
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la phase d'`$changeStream`agrégation, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('inventory');
// Open change stream
const changeStream = collection.watch([]);
changeStream.on('change', (change) => {
console.log('Change detected:', change);
});
// Simulate insert in another operation
setTimeout(async () => {
await collection.insertOne({ _id: 1, item: 'Widget', qty: 10 });
}, 1000);
// Keep connection open to receive changes
// In production, handle cleanup appropriately
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
import threading
import time
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['inventory']
# Open change stream
change_stream = collection.watch([])
# Insert document in separate thread after delay
def insert_doc():
time.sleep(1)
collection.insert_one({'_id': 1, 'item': 'Widget', 'qty': 10})
threading.Thread(target=insert_doc).start()
# Watch for changes
for change in change_stream:
print('Change detected:', change)
break # Exit after first change
client.close()
example()
```
------
# \$1cmp
L'`$cmp`opérateur dans Amazon DocumentDB est utilisé pour comparer deux valeurs et renvoyer une valeur entière indiquant leur ordre relatif. Il s'agit d'un opérateur de comparaison qui compare deux expressions et renvoie une valeur entière de -1, 0 ou 1, selon que la première valeur est inférieure, égale ou supérieure à la deuxième valeur, respectivement.
**Paramètres**
+ `expression1`: première expression à comparer.
+ `expression2`: deuxième expression à comparer.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$cmp`opérateur pour comparer deux valeurs numériques.
**Création d'exemples de documents**
```
db.collection.insertMany([
{ _id: 1, value1: 10, value2: 20 },
{ _id: 2, value1: 15, value2: 15 },
{ _id: 3, value1: 20, value2: 10 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.collection.find({
$expr: {
$cmp: ["$value1", "$value2"]
}
})
```
**Sortie**
```
[
{ "_id" : 1, "value1" : 10, "value2" : 20 },
{ "_id" : 3, "value1" : 20, "value2" : 10 }
]
```
Dans cet exemple, l'`$cmp`opérateur compare les `value2` champs `value1` et de chaque document. Le résultat est le suivant :
```
- `$cmp: ["$value1", "$value2"]` returns -1 for the first document (10 < 20), 0 for the second document (15 = 15), and 1 for the third document (20 > 10).
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$cmp` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
Voici un exemple d'utilisation de l'`$cmp`opérateur dans une application Node.js avec le `mongodb` pilote :
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
const client = new MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
async function main() {
await client.connect();
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('mycollection');
// Insert sample documents
await collection.insertMany([
{ _id: 1, value1: 10, value2: 20 },
{ _id: 2, value1: 15, value2: 15 },
{ _id: 3, value1: 20, value2: 10 }
]);
// Query using $cmp operator
const result = await collection.find({
$expr: {
$cmp: ['$value1', '$value2']
}
}).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
main();
```
------
#### [ Python ]
Voici un exemple d'utilisation de l'`$cmp`opérateur dans une application Python avec le `pymongo` pilote :
```
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['mycollection']
# Insert sample documents
collection.insert_many([
{'_id': 1, 'value1': 10, 'value2': 20},
{'_id': 2, 'value1': 15, 'value2': 15},
{'_id': 3, 'value1': 20, 'value2': 10}
])
# Query using $cmp operator
result = list(collection.find({
'$expr': {
'$cmp': ['$value1', '$value2']
}
}))
print(result)
client.close()
```
Le résultat des exemples Node.js et Python sera le même que celui de l'exemple MongoDB Shell :
```
[
{ "_id" : 1, "value1" : 10, "value2" : 20 },
{ "_id" : 2, "value1" : 15, "value2" : 15 },
{ "_id" : 3, "value1" : 20, "value2" : 10 }
]
```
------
# \$1collStats
Nouveau depuis la version 4.0
La phase `$collStats` d'agrégation dans Amazon DocumentDB fournit des statistiques sur la collection spécifiée, de la même manière que la `db.collection.stats()` commande du shell MongoDB. Cette étape peut être utilisée pour récupérer des informations sur la collection, telles que le nombre de documents, la taille totale de la collection et divers indicateurs de performance.
**Paramètres**
+ `latencyStats`: (facultatif) Document qui spécifie les options de collecte des statistiques de latence. Ce paramètre n'est pas pris en charge dans Amazon DocumentDB.
+ `recordStats`: (facultatif) Document qui spécifie les options de collecte de statistiques d'enregistrement. Ce paramètre n'est pas pris en charge dans Amazon DocumentDB.
+ `queryExecStats`: (facultatif) Document qui spécifie les options de collecte des statistiques d'exécution des requêtes. Ce paramètre n'est pas pris en charge dans Amazon DocumentDB.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser la phase d'`$collStats`agrégation pour récupérer les statistiques relatives à une collection nommée `test` dans la `db` base de données.
**Création d'exemples de documents**
```
db.test.insertMany([
{ "name": "John", "age": 30 },
{ "name": "Jane", "age": 25 },
{ "name": "Bob", "age": 35 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.test.aggregate([
{ $collStats: {} }
]);
```
**Sortie**
```
{
"ns" : "db.test",
"count" : 3,
"size" : 87,
"avgObjSize" : 29,
"storageSize" : 40960,
"capped" : false,
"nindexes" : 1,
"totalIndexSize" : 8192,
"indexSizes" : {
"_id_" : 8192
},
"collScans" : 0,
"idxScans" : 0,
"opCounter" : {
"numDocsIns" : 3,
"numDocsUpd" : 0,
"numDocsDel" : 0
},
"cacheStats" : {
"collBlksHit" : 0,
"collBlksRead" : 0,
"collHitRatio" : 0,
"idxBlksHit" : 0,
"idxBlksRead" : 0,
"idxHitRatio" : 0
},
"lastReset" : "2023-04-11T12:00:00Z",
"ok" : 1,
"operationTime" : Timestamp(1681206000, 1)
}
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$collStats` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
Voici un exemple d'utilisation de l'étape d'`$collStats`agrégation dans une application Node.js à l'aide du pilote officiel MongoDB Node.js :
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function runCollStatsExample() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('db');
const collection = db.collection('test');
const result = await collection.aggregate([
{ $collStats: {} }
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
runCollStatsExample();
```
------
#### [ Python ]
Voici un exemple d'utilisation de l'étape d'`$collStats`agrégation dans une application Python à l'aide du PyMongo pilote :
```
from pymongo import MongoClient
def run_coll_stats_example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['db']
collection = db['test']
result = list(collection.aggregate([
{ '$collStats': {} }
]))
print(result)
client.close()
run_coll_stats_example()
```
------
# \$1concat
L'opérateur d'`$concat`agrégation dans Amazon DocumentDB concatène (ou combine) plusieurs chaînes dans un document pour produire une chaîne unique qui peut être renvoyée à l'application. Cela réduit le travail effectué dans l'application, car la manipulation des chaînes est effectuée au niveau de la base de données.
**Paramètres**
+ `expression1`: première chaîne à concaténer.
+ `expression2`: deuxième chaîne à concaténer.
+ `...`: chaînes supplémentaires à concaténer (facultatif).
## Exemple (MongoDB Shell)
Dans cet exemple, nous concaténons le prénom et le nom de famille des utilisateurs pour produire le nom complet de chaque personne.
**Création d'exemples de documents**
```
db.people.insertMany([
{ "_id":1, "first_name":"Jane", "last_name":"Doe", "DOB":"2/1/1999", "Desk": "MSP102-MN"},
{ "_id":2, "first_name":"John", "last_name":"Doe", "DOB":"12/21/1992", "Desk": "DSM301-IA"},
{ "_id":3, "first_name":"Steve", "last_name":"Smith", "DOB":"3/21/1981", "Desk":"MKE233-WI"}
])
```
**Exemple de requête**
```
db.people.aggregate([
{ $project: { full_name: { $concat: [ "$first_name", " ", "$last_name"] } } }
])
```
**Sortie**
```
{ "_id" : 1, "full_name" : "Jane Doe" }
{ "_id" : 2, "full_name" : "John Doe" }
{ "_id" : 3, "full_name" : "Steve Smith" }
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$concat` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function concatenateNames() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const result = await db.collection('people').aggregate([
{ $project: { full_name: { $concat: [ "$first_name", " ", "$last_name"] } } }
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
concatenateNames();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def concatenate_names():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
result = list(db.people.aggregate([
{ '$project': { 'full_name': { '$concat': [ '$first_name', ' ', '$last_name' ] } } }
]))
print(result)
client.close()
concatenate_names()
```
------
# \$1concatArrays
L'opérateur `$concatArrays` d'agrégation dans Amazon DocumentDB est utilisé pour concaténer deux ou plusieurs tableaux en un seul tableau. Cela peut être utile lorsque vous devez combiner plusieurs tableaux de données en un seul tableau pour un traitement ou une analyse plus poussés.
**Paramètres**
+ `array1`: premier tableau à concaténer.
+ `array2`: le deuxième tableau à concaténer.
+ `[array3, ...]`: (facultatif) Tableaux supplémentaires à concaténer.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$concatArrays`opérateur pour combiner deux tableaux en un seul tableau.
**Création d'exemples de documents**
```
db.collection.insertMany([
{
"_id": 1,
"name": "John Doe",
"hobbies": ["reading", "swimming"],
"skills": ["programming", "design"]
},
{
"_id": 2,
"name": "Jane Smith",
"hobbies": ["hiking", "cooking"],
"skills": ["marketing", "analysis"]
}
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.collection.aggregate([
{
$project: {
_id: 0,
name: 1,
all_activities: { $concatArrays: ["$hobbies", "$skills"] }
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{
"name": "John Doe",
"all_activities": [
"reading",
"swimming",
"programming",
"design"
]
},
{
"name": "Jane Smith",
"all_activities": [
"hiking",
"cooking",
"marketing",
"analysis"
]
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$concatArrays` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('mydb');
const collection = db.collection('mycollection');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
_id: 0,
name: 1,
all_activities: { $concatArrays: ['$hobbies', '$skills'] }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['mydb']
collection = db['mycollection']
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'_id': 0,
'name': 1,
'all_activities': { '$concatArrays': ['$hobbies', '$skills'] }
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1cond
L'`$cond`opérateur dans Amazon DocumentDB est utilisé pour évaluer une expression conditionnelle et renvoyer l'une des deux expressions de résultat possibles.
**Paramètres**
+ `if`: expression booléenne à évaluer.
+ `then`: expression à renvoyer si l'`if`expression est vraie.
+ `else`: expression à renvoyer si l'`if`expression est fausse.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de l'`$cond`opérateur pour renvoyer une valeur basée sur l'âge d'une personne.
**Création d'exemples de documents**
```
db.people.insertMany([
{ _id: 1, name: "John Doe", age: 35 },
{ _id: 2, name: "Jane Doe", age: 25 },
{ _id: 3, name: "Bob Smith", age: 65 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.people.aggregate([
{
$project: {
name: 1,
ageGroup: {
$cond: {
if: { $lt: ["$age", 30] },
then: "young",
else: {
$cond: {
if: { $lt: ["$age", 65] },
then: "middle-aged",
else: "elderly"
}
}
}
}
}
}
])
```
**Sortie**
```
[
{ "_id" : 1, "name" : "John Doe", "ageGroup" : "middle-aged" },
{ "_id" : 2, "name" : "Jane Doe", "ageGroup" : "young" },
{ "_id" : 3, "name" : "Bob Smith", "ageGroup" : "elderly" }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$cond` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('people');
const result = await collection.aggregate([
{ $project: {
name: 1,
ageGroup: {
$cond: {
if: { $lt: ["$age", 30] },
then: "young",
else: {
$cond: {
if: { $lt: ["$age", 65] },
then: "middle-aged",
else: "elderly"
}
}
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.test
collection = db.people
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'name': 1,
'ageGroup': {
'$cond': {
'if': { '$lt': ["$age", 30]},
'then': "young",
'else': {
'$cond': {
'if': { '$lt': ["$age", 65]},
'then': "middle-aged",
'else': "elderly"
}
}
}
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1 convertir
Nouveau depuis la version 4.0
L'`$convert`opérateur d'Amazon DocumentDB est utilisé pour convertir une valeur d'un type de données à un autre. Cet opérateur est utile lorsque vous devez effectuer des opérations sur des données de différents types, telles que la conversion d'une chaîne en nombre ou d'une date en horodatage.
**Paramètres**
+ `to`: type de données cible vers lequel convertir la valeur. Les valeurs prises en charge sont `"string"`, `"double"`, `"long"`, `"int"`, `"date"`, et `"boolean"`.
+ `from`: type de données actuel de la valeur. Si ce n'est pas spécifié, Amazon DocumentDB tentera de détecter automatiquement le type de données.
+ `onError`: (facultatif) La valeur à renvoyer en cas d'échec de la conversion. Il peut s'agir d'une valeur spécifique ou de l'une des valeurs spéciales suivantes :`"null"`,`"zerofill"`, ou`"error"`.
+ `onNull`: (facultatif) La valeur à renvoyer si la valeur d'entrée est`null`. Il peut s'agir d'une valeur spécifique ou de l'une des valeurs spéciales suivantes :`"null"`,`"zerofill"`, ou`"error"`.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment convertir une valeur de chaîne en date à l'aide de l'`$convert`opérateur.
**Création d'exemples de documents**
```
db.users.insertMany([
{ _id: 1, name: "John Doe", joinedOn: "2022-01-01" },
{ _id: 2, name: "Jane Smith", joinedOn: "2023-02-15" },
{ _id: 3, name: "Bob Johnson", joinedOn: "invalid date" }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.users.aggregate([
{
$project: {
_id: 1,
name: 1,
joinedOn: {
$convert: {
input: "$joinedOn",
to: "date",
onError: "null",
onNull: "null"
}
}
}
}
])
```
**Sortie**
```
[
{ "_id" : 1, "name" : "John Doe", "joinedOn" : ISODate("2022-01-01T00:00:00Z") },
{ "_id" : 2, "name" : "Jane Smith", "joinedOn" : ISODate("2023-02-15T00:00:00Z") },
{ "_id" : 3, "name" : "Bob Johnson", "joinedOn" : null }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$convert` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require("mongodb");
async function example() {
const client = await MongoClient.connect("mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false");
const db = client.db("test");
const users = db.collection("users");
const results = await users.aggregate([
{
$project: {
_id: 1,
name: 1,
joinedOn: {
$convert: {
input: "$joinedOn",
to: "date",
onError: "null",
onNull: "null"
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(results);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient("mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false")
db = client["test"]
users = db["users"]
results = list(users.aggregate([
{
"$project": {
"_id": 1,
"name": 1,
"joinedOn": {
"$convert": {
"input": "$joinedOn",
"to": "date",
"onError": "null",
"onNull": "null"
}
}
}
}
]))
print(results)
client.close()
example()
```
------
# \$1count
La phase d'`$count`agrégation dans Amazon DocumentDB est utilisée pour compter le nombre de documents qui passent dans la phase. Il est souvent utilisé comme dernière étape d'un pipeline d'agrégation pour renvoyer le nombre total de documents correspondant aux étapes précédentes.
**Paramètres**
+ `field`: Le champ à compter. Ce paramètre est facultatif, et s'il n'est pas fourni, l'étape comptabilisera le nombre total de documents d'entrée.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser le `$count` stage pour obtenir le nombre total de documents d'une collection.
**Création d'exemples de documents**
```
db.users.insertMany([
{ name: "John", age: 30 },
{ name: "Jane", age: 25 },
{ name: "Bob", age: 35 },
{ name: "Alice", age: 28 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.users.aggregate([
{ $count: "total" }
]);
```
**Sortie**
```
{ "total" : 4 }
```
L'exemple agrège la `users` collection et utilise l'`$count`étape pour compter le nombre total de documents.
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$count` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function countDocuments() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('mydb');
const collection = db.collection('users');
const result = await collection.aggregate([
{ $count: "total" }
]).toArray();
console.log(result[0].total);
await client.close();
}
countDocuments();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def count_documents():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['mydb']
collection = db['users']
result = list(collection.aggregate([
{ '$count': "total" }
]))
print(result[0]['total'])
client.close()
count_documents()
```
------
# \$1currentOp
La phase `$currentOp` d'agrégation renvoie des informations sur les opérations en cours dans la base de données. Cette étape est utile pour surveiller les requêtes et les opérations actives dans un pipeline d'agrégation.
**Paramètres**
+ `allUsers`(facultatif) : lorsque ce paramètre est défini sur`true`, renvoie les opérations pour tous les utilisateurs. La valeur par défaut est `false`.
+ `idleConnections`(facultatif) : lorsqu'il est défini sur`true`, inclut les connexions inactives. La valeur par défaut est `false`.
+ `idleCursors`(facultatif) : lorsqu'il est défini sur`true`, inclut des informations sur les curseurs inactifs. La valeur par défaut est `false`.
+ `idleSessions`(facultatif) : lorsque ce paramètre est défini sur`true`, inclut des informations sur les sessions inactives. La valeur par défaut est `true`.
+ `localOps`(facultatif) : lorsqu'il est défini sur`true`, inclut les opérations locales. La valeur par défaut est `false`.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser la phase d'`$currentOp`agrégation pour récupérer des informations sur les opérations de lecture actives.
**Exemple de requête**
```
db.aggregate([
{ $currentOp: { allUsers: true, idleConnections: false } },
{ $match: { op: "query" } }
])
```
**Sortie**
```
[
{
"opid": "12345",
"active": true,
"op": "query",
"ns": "test.users",
"secs_running": 2
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$currentOp` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('admin');
const result = await db.aggregate([
{ $currentOp: { allUsers: true, idleConnections: false } },
{ $match: { op: "query" } }
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['admin']
result = list(db.aggregate([
{ '$currentOp': { 'allUsers': True, 'idleConnections': False } },
{ '$match': { 'op': 'query' } }
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1dateAjouter
Nouveau depuis la version 5.0
L'opérateur `$dateAdd` d'agrégation dans Amazon DocumentDB vous permet d'ajouter une durée à une valeur de date et d'heure.
**Paramètres**
+ `date`: valeur de date et d'heure à laquelle ajouter une durée.
+ `duration`: durée à ajouter à la `date` valeur. Cela peut être spécifié sous la forme d'un objet avec des touches pour `years` `months``weeks`,`days`,`hours`,`minutes`, et`seconds`.
+ `timezone`: (facultatif) Fuseau horaire à utiliser lors de l'ajout de date. S'il n'est pas spécifié, le fuseau horaire par défaut du cluster Amazon DocumentDB est utilisé.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$dateAdd`opérateur pour ajouter 2 jours et 12 heures à une date.
**Création d'exemples de documents**
```
db.events.insertMany([
{ _id: 1, eventDate: ISODate("2023-04-01T10:00:00Z") },
{ _id: 2, eventDate: ISODate("2023-04-02T12:00:00Z") },
{ _id: 3, eventDate: ISODate("2023-04-03T14:00:00Z") }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.events.aggregate([
{
$project: {
_id: 1,
eventDate: 1,
eventDatePlustwodaysandtwelvehours: {
$dateAdd: {
startDate: {
$dateAdd: {
startDate: "$eventDate",
unit: "day",
amount: 2
}
},
unit: "hour",
amount: 12
}
}
}
}
])
```
**Sortie**
```
[
{
"_id": 1,
"eventDate": "2023-04-01T10:00:00Z",
"eventDatePlustwodaysandtwelvehours": ISODate("2023-04-03T22:00:00Z)"
},
{
"_id": 2,
"eventDate": "2023-04-02T12:00:00Z",
"eventDatePlustwodaysandtwelvehours": ISODate("2023-04-05T00:00:00Z)"
},
{
"_id": 3,
"eventDate": "2023-04-03T14:00:00Z",
"eventDatePlustwodaysandtwelvehours": ISODate("2023-04-06T02:00:00Z)"
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$dateAdd` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('events');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
_id: 1,
eventDate: 1,
eventDatePlustwodaysandtwelvehours: {
$dateAdd: {
startDate: {
$dateAdd: {
startDate: "$eventDate",
unit: "day",
amount: 2
}
},
unit: "hour",
amount: 12
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
from bson.date_time import datetime
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['events']
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'_id': 1,
'eventDate': 1,
'eventDatePlustwodaysandtwelvehours': {
'$dateAdd': {
'startDate': {
'$dateAdd' : {
'startDate': '$eventDate',
'unit': 'day',
'amount': 2,
}
},
'unit': 'hour',
'amount': 12,
}
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1DateDiff
Nouveau depuis la version 5.0
Non pris en charge par le cluster Elastic.
L'opérateur `$dateDiff` d'agrégation calcule la différence entre deux dates dans des unités spécifiées. Elle renvoie le nombre de limites d'unités franchies entre les dates de début et de fin.
**Paramètres**
+ `startDate`: expression de la date de début.
+ `endDate`: expression de la date de fin.
+ `unit`: unité de temps correspondant à la différence. Les unités prises en charge sont `year` `quarter``month`,`week`,`day`,`hour`,`minute`,,`second`, et`millisecond`.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$dateDiff`opérateur pour calculer le nombre de jours entre le placement de la commande et la livraison.
**Création d'exemples de documents**
```
db.shipments.insertMany([
{
orderId: 1001,
orderDate: ISODate("2025-01-10T08:00:00Z"),
deliveryDate: ISODate("2025-01-15T14:30:00Z")
},
{
orderId: 1002,
orderDate: ISODate("2025-02-05T10:00:00Z"),
deliveryDate: ISODate("2025-02-12T16:45:00Z")
}
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.shipments.aggregate([
{
$project: {
orderId: 1,
orderDate: 1,
deliveryDate: 1,
daysToDeliver: {
$dateDiff: {
startDate: "$orderDate",
endDate: "$deliveryDate",
unit: "day"
}
}
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{
_id: ObjectId('6924a5f2d66dcae121d29517'),
orderId: 1001,
orderDate: ISODate('2025-01-10T08:00:00.000Z'),
deliveryDate: ISODate('2025-01-15T14:30:00.000Z'),
daysToDeliver: 5
},
{
_id: ObjectId('6924a5f2d66dcae121d29518'),
orderId: 1002,
orderDate: ISODate('2025-02-05T10:00:00.000Z'),
deliveryDate: ISODate('2025-02-12T16:45:00.000Z'),
daysToDeliver: 7
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$dateDiff` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const shipments = db.collection('shipments');
const result = await shipments.aggregate([
{
$project: {
orderId: 1,
orderDate: 1,
deliveryDate: 1,
daysToDeliver: {
$dateDiff: {
startDate: "$orderDate",
endDate: "$deliveryDate",
unit: "day"
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
shipments = db['shipments']
result = list(shipments.aggregate([
{
"$project": {
"orderId": 1,
"orderDate": 1,
"deliveryDate": 1,
"daysToDeliver": {
"$dateDiff": {
"startDate": "$orderDate",
"endDate": "$deliveryDate",
"unit": "day"
}
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1dateFromString
L'opérateur `$dateFromString` d'agrégation dans Amazon DocumentDB vous permet de convertir une chaîne date-heure en objet de date. Cela est utile lorsque vos données sont stockées sous forme de chaînes, mais que vous devez effectuer des opérations basées sur la date sur les données.
**Paramètres**
+ `dateString`: chaîne représentant une date et une heure.
+ `format`: (facultatif) Chaîne qui spécifie le format du`dateString`. Si ce n'est pas le cas, Amazon DocumentDB tentera d'analyser la chaîne au format ISO-8601.
+ `timezone`: (facultatif) Chaîne qui indique le fuseau horaire. Si ce n'est pas le cas, Amazon DocumentDB utilisera le fuseau horaire du serveur.
+ `onError`: (facultatif) Spécifie l'action à entreprendre en cas d'échec de la conversion. Les valeurs possibles sont `'error'` (la valeur par défaut, qui génère une erreur), `'null'` (renvoie`null`) ou `'replace'` (remplace la valeur par la chaîne de remplacement spécifiée dans l'`onErrorMessage`option).
+ `onErrorMessage`: (facultatif) Si cette option `onError` est définie sur`'replace'`, cette option indique la chaîne de remplacement.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment `$dateFromString` convertir une chaîne de date en objet de date dans Amazon DocumentDB.
**Création d'exemples de documents**
```
db.missionLog.insertMany([
{ _id: 1, event: "missionStart", logDate: "2020-03-15T13:41:33"},
{ _id: 2, event: "jumpPoint1", logDate: "2020-03-15T13:45:34"},
{ _id: 3, event: "jumpPoint2", logDate: "2020-03-15T13:48:21"},
{ _id: 4, event: "jumpPoint3", logDate: "2020-03-15T13:52:09"},
{ _id: 5, event: "missionEnd", logDate: "2020-03-15T13:58:44"}
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.missionLog.aggregate([
{
$project: {
event: '$event',
logDate: {
$dateFromString: {
dateString: '$logDate'
}
}
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{
"_id": 1,
"event": "missionStart",
"logDate": ISODate("2020-03-15T13:41:33Z")
},
{
"_id": 2,
"event": "jumpPoint1",
"logDate": ISODate("2020-03-15T13:45:34Z")
},
{
"_id": 3,
"event": "jumpPoint2",
"logDate": ISODate("2020-03-15T13:48:21Z")
},
{
"_id": 4,
"event": "jumpPoint3",
"logDate": ISODate("2020-03-15T13:52:09Z")
},
{
"_id": 5,
"event": "missionEnd",
"logDate": ISODate("2020-03-15T13:58:44Z")
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$dateFromString` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('missionLog');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
event: '$event',
logDate: {
$dateFromString: {
dateString: '$logDate'
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['missionLog']
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'event': '$event',
'logDate': {
'$dateFromString': {
'dateString': '$logDate'
}
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1dateSubstract
Nouveau depuis la version 5.0
L'opérateur `$dateSubtract` d'agrégation dans Amazon DocumentDB vous permet de soustraire une durée spécifiée d'une valeur de date.
**Paramètres**
+ `date`: expression de date qui prend la forme d'une date ou d'un horodatage.
+ `subtrahend`: expression de durée qui indique la durée à soustraire de l'`date`expression.
+ `unit`: chaîne qui indique l'unité de temps de l'`subtrahend`expression. Les unités prises en charge sont « année », « trimestre », « mois », « semaine », « jour », « heure », « minute », « seconde » et « milliseconde ».
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$dateSubtract`opérateur pour calculer la date d'il y a un an à partir de la date actuelle.
**Création d'exemples de documents**
```
db.events.insertOne({
eventName: "Player joined",
eventTime: ISODate("2023-04-01T12:00:00Z")
});
```
**Exemple de requête**
```
db.events.aggregate([
{
$project: {
eventName: 1,
oneYearAgo: {
$dateSubtract: {
startDate: "$eventTime",
amount: 1,
unit: "year"
}
}
}
}
])
```
**Sortie**
```
{
"_id" : ObjectId("64567890abcdef012345678"),
"eventName" : "Player joined",
"oneYearAgo" : ISODate("2022-04-01T12:00:00Z")
}
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$dateSubtract` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const events = db.collection('events');
const result = await events.aggregate([
{
$project: {
eventName: 1,
oneYearAgo: {
$dateSubtract: {
startDate: "$eventTime",
amount: 1,
unit: "year"
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
from bson.date_time import datetime
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
events = db['events']
result = list(events.aggregate([
{
'$project': {
'eventName': 1,
'oneYearAgo': {
'$dateSubtract': {
'startDate': '$eventTime',
'amount': 1,
'unit': 'year'
}
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1dateToString
L'opérateur `$dateToString` d'agrégation dans Amazon DocumentDB est utilisé pour convertir une valeur de date ou d'horodatage en une représentation sous forme de chaîne. Cela est utile lorsque vous devez formater la date et l'heure d'une manière spécifique pour l'affichage ou un traitement ultérieur.
**Paramètres**
+ `date`: valeur de date ou d'horodatage à convertir en chaîne.
+ `format`: chaîne qui indique le format dans lequel la date doit être représentée. La chaîne de format peut inclure différents spécificateurs de format, tels que `%Y` pour l'année à quatre chiffres, `%m` pour le mois à deux chiffres, `%d` pour le jour du mois à deux chiffres, etc.
+ `timezone`: (facultatif) Fuseau horaire à utiliser pour la conversion. S'il n'est pas spécifié, le fuseau horaire du serveur hébergeant le cluster Amazon DocumentDB est utilisé.
+ `onNull`: (facultatif) La valeur à renvoyer si le `date` paramètre est`null`.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de l'`$dateToString`opérateur pour formater le `logDate` champ de la `missionLog` collection.
**Création d'exemples de documents**
```
db.missionLog.insertMany([
{ _id: 1, "event":"missionStart", logDate: new Date("2020-03-15T13:41:33Z") },
{ _id: 2, "event":"jumpPoint1", logDate: new Date("2020-03-15T13:45:34Z") },
{ _id: 3, "event":"jumpPoint2", logDate: new Date("2020-03-15T13:48:21Z") },
{ _id: 4, "event":"jumpPoint3", logDate: new Date("2020-03-15T13:52:09Z") },
{ _id: 5, "event":"missionEnd", logDate: new Date("2020-03-15T13:58:44Z") }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.missionLog.aggregate([
{
$project: {
event: "$event",
logDateFormatted: {
$dateToString: {
format: "%Y-%m-%d %H:%M:%S",
date: "$logDate"
}
}
}
}
])
```
**Sortie**
```
[
{
"_id": 1,
"event": "missionStart",
"logDateFormatted": "2020-03-15 13:41:33"
},
{
"_id": 2,
"event": "jumpPoint1",
"logDateFormatted": "2020-03-15 13:45:34"
},
{
"_id": 3,
"event": "jumpPoint2",
"logDateFormatted": "2020-03-15 13:48:21"
},
{
"_id": 4,
"event": "jumpPoint3",
"logDateFormatted": "2020-03-15 13:52:09"
},
{
"_id": 5,
"event": "missionEnd",
"logDateFormatted": "2020-03-15 13:58:44"
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$dateToString` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
Voici un exemple d'utilisation de l'`$dateToString`opérateur dans une application Node.js :
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('missionLog');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
event: "$event",
logDateFormatted: {
$dateToString: {
format: "%Y-%m-%d %H:%M:%S",
date: "$logDate"
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
Voici un exemple d'utilisation de l'`$dateToString`opérateur dans une application Python :
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['missionLog']
pipeline = [
{
'$project': {
'event': '$event',
'logDateFormatted': {
'$dateToString': {
'format': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
'date': '$logDate'
}
}
}
}
]
result = list(collection.aggregate(pipeline))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1DateTrunc
Nouveau depuis la version 8.0
Non pris en charge par le cluster Elastic.
L'opérateur `$dateTrunc` d'agrégation dans Amazon DocumentDB tronque une date selon une unité spécifiée.
**Paramètres**
+ `date`: expression de date qui prend la forme d'une date ou d'un horodatage.
+ `unit`: chaîne qui indique l'unité de temps pour l'expression subtrahend. Les unités prises en charge sont `year` `quarter``month`,`week`,`day`,`hour`,`minute`,`second`, et`millisecond`.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$dateTrunc`opérateur pour tronquer une date à l'heure près.
**Création d'exemples de documents**
```
db.events.insertMany([
{
eventName: "Event 1",
eventTime: ISODate("2025-04-01T12:15:00Z")
},
{
eventName: "Event 2",
eventTime: ISODate("2025-08-15T14:33:22Z")
},
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.events.aggregate([
{
$project: {
eventName: 1,
eventTime: 1,
truncatedToHour: {
$dateTrunc: {
date: "$eventTime",
unit: "hour"
}
}
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{
_id: ObjectId('6924a258d66dcae121d29515'),
eventName: 'Event 1',
eventTime: ISODate('2025-04-01T12:15:00.000Z'),
truncatedToHour: ISODate('2025-04-01T12:00:00.000Z')
},
{
_id: ObjectId('6924a258d66dcae121d29516'),
eventName: 'Event 2',
eventTime: ISODate('2025-08-15T14:33:22.000Z'),
truncatedToHour: ISODate('2025-08-15T14:00:00.000Z')
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$dateTrunc` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const events = db.collection('events');
const result = await events.aggregate([
{
$project: {
eventName: 1,
eventTime: 1,
truncatedToHour: {
$dateTrunc: {
date: "$eventTime",
unit: "hour"
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
events = db['events']
result = list(events.aggregate([
{
"$project": {
"eventName": 1,
"eventTime": 1,
"truncatedToHour": {
"$dateTrunc": {
"date": "$eventTime",
"unit": "hour"
}
}
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1dayOfMonth
L'opérateur d'`$dayOfMonth`agrégation dans Amazon DocumentDB récupère le jour du mois (du 1 au 31) pour une date donnée. Cet opérateur est utile pour regrouper, filtrer ou extraire le jour du mois à partir des champs de date de vos documents.
**Paramètres**
+ `date expression`: L'expression de date peut être un champ de date du document, un objet de date ou une chaîne de date.
## Exemple (MongoDB Shell)
Cet exemple montre comment utiliser l'`$dayOfMonth`opérateur pour extraire le jour du mois d'un champ de date du document.
**Création d'exemples de documents**
```
db.events.insertMany([
{ _id: 1, eventDate: new Date("2022-01-15T12:00:00Z") },
{ _id: 2, eventDate: new Date("2022-02-28T15:30:00Z") },
{ _id: 3, eventDate: new Date("2022-03-01T09:45:00Z") },
{ _id: 4, eventDate: new Date("2022-04-30T23:59:59Z") }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.events.aggregate([
{ $project: {
eventDay: { $dayOfMonth: "$eventDate" }
}}
])
```
**Sortie**
```
[
{ "_id" : 1, "eventDay" : 15 },
{ "_id" : 2, "eventDay" : 28 },
{ "_id" : 3, "eventDay" : 1 },
{ "_id" : 4, "eventDay" : 30 }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$dayOfMonth` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const events = db.collection('events');
const result = await events.aggregate([
{ $project: {
eventDay: { $dayOfMonth: "$eventDate" }
}}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.mydatabase
events = db.events
result = list(events.aggregate([
{ "$project": {
"eventDay": { "$dayOfMonth": "$eventDate" }
}}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1dayOfWeek
L'`$dayOfWeek`opérateur d'Amazon DocumentDB extrait le jour de la semaine à partir d'un champ de date donné. Il renvoie le jour de la semaine sous la forme d'un nombre compris entre 1 (dimanche) et 7 (samedi), ce qui correspond au même comportement que dans MongoDB.
**Paramètres**
+ `date field`: le champ de date à partir duquel extraire le jour de la semaine.
## Exemple (MongoDB Shell)
Cet exemple montre comment utiliser l'`$dayOfWeek`opérateur pour extraire le jour de la semaine du `date` champ de la `weather` collection.
**Création d'exemples de documents**
```
db.weather.insertMany([
{
"temperature": 97.5,
"humidity": 0.60,
"date": new Date("2023-04-01")
},
{
"temperature": 95.2,
"humidity": 0.55,
"date": new Date("2023-04-02")
},
{
"temperature": 92.8,
"humidity": 0.65,
"date": new Date("2023-04-03")
}
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.weather.aggregate([
{
$project: {
dayOfWeek: { $dayOfWeek: "$date" }
}
}
]).pretty();
```
**Sortie**
```
{ "_id" : ObjectId("64272c6663f4f8ce422c2d91"), "dayOfWeek" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("64272c6663f4f8ce422c2d92"), "dayOfWeek" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("64272c6663f4f8ce422c2d93"), "dayOfWeek" : 2 }
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$dayOfWeek` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function main() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('weather');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
dayOfWeek: { $dayOfWeek: '$date' }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
main();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def main():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.test
collection = db.weather
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'dayOfWeek': { '$dayOfWeek': '$date' }
}
}
]))
print(result)
client.close()
if __name__ == '__main__':
main()
```
------
# \$1dayOfYear
Dans Amazon DocumentDB, l'`$dayOfYear`opérateur renvoie le jour de l'année pour une date sous la forme d'un nombre compris entre 1 et 366 (365 pour les années non bissextiles).
**Paramètres**
+ `expression`: champ ou expression de date à partir duquel extraire le jour de l'année.
## Exemple (MongoDB Shell)
Cet exemple montre comment utiliser l'`$dayOfYear`opérateur pour extraire le jour de l'année d'un champ de date dans une collection Amazon DocumentDB.
**Création d'exemples de documents**
```
db.weather.insert([
{
"temperature" : 97.5,
"humidity": 0.60,
"date" : new Date("2023-03-15")
},
{
"temperature" : 82.3,
"humidity": 0.75,
"date" : new Date("2023-12-31")
}
])
```
**Exemple de requête**
```
db.weather.aggregate([
{
$project: {
dayOfYear: { $dayOfYear: "$date" }
}
}
]).pretty()
```
**Sortie**
```
{ "_id" : ObjectId("642b86fc7d8e07af279bbe63"), "dayOfYear" : 74 }
{ "_id" : ObjectId("642b86fc7d8e07af279bbe64"), "dayOfYear" : 365 }
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$dayOfYear` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('weather');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
dayOfYear: { $dayOfYear: "$date" }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['weather']
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'dayOfYear': { '$dayOfYear': '$date' }
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1divide
L'`$divide`opérateur du pipeline d'agrégation Amazon DocumentDB est utilisé pour diviser un nombre par un autre. Il s'agit d'un opérateur utile pour effectuer des opérations mathématiques sur des champs numériques dans vos documents.
**Paramètres**
+ `numerator`: Le dividende ou le nombre à diviser.
+ `denominator`: Le diviseur ou le nombre par lequel diviser.
## Exemple (MongoDB Shell)
Cet exemple montre comment utiliser l'`$divide`opérateur pour calculer le taux horaire des employés en fonction de leur salaire annuel et du nombre d'heures de travail par an.
**Création d'exemples de documents**
```
db.employees.insertMany([
{ _id: 1, name: "John Doe", salary: 80000, hoursPerYear: 2080 },
{ _id: 2, name: "Jane Smith", salary: 90000, hoursPerYear: 2080 },
{ _id: 3, name: "Bob Johnson", salary: 75000, hoursPerYear: 2080 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.employees.aggregate([
{
$project: {
name: 1,
hourlyRate: { $divide: ["$salary", "$hoursPerYear"] }
}
}
])
```
**Sortie**
```
[
{ "_id" : 1, "name" : "John Doe", "hourlyRate" : 38.46153846153846 },
{ "_id" : 2, "name" : "Jane Smith", "hourlyRate" : 43.26923076923077 },
{ "_id" : 3, "name" : "Bob Johnson", "hourlyRate" : 36.05769230769231 }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$divide` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function calculateHourlyRate() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const employees = db.collection('employees');
const result = await employees.aggregate([
{
$project: {
name: 1,
hourlyRate: { $divide: ["$salary", "$hoursPerYear"] }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
calculateHourlyRate();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def calculate_hourly_rate():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.mydatabase
employees = db.employees
result = list(employees.aggregate([
{
'$project': {
'name': 1,
'hourlyRate': { '$divide': ['$salary', '$hoursPerYear'] }
}
}
]))
print(result)
client.close()
calculate_hourly_rate()
```
------
# \$1eq
L'opérateur d'`$eq`agrégation compare deux valeurs et renvoie `true` si elles sont égales, sinon renvoie`false`.
**Paramètres**
+ `expression1`: première valeur à comparer.
+ `expression2`: deuxième valeur à comparer.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$eq`opérateur pour vérifier si les quantités de produits correspondent aux valeurs cibles.
**Création d'exemples de documents**
```
db.inventory.insertMany([
{ _id: 1, item: "Widget", qty: 50, target: 50 },
{ _id: 2, item: "Gadget", qty: 30, target: 50 },
{ _id: 3, item: "Tool", qty: 50, target: 40 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.inventory.aggregate([
{
$project: {
item: 1,
qty: 1,
target: 1,
meetsTarget: { $eq: ["$qty", "$target"] }
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{ _id: 1, item: 'Widget', qty: 50, target: 50, meetsTarget: true },
{ _id: 2, item: 'Gadget', qty: 30, target: 50, meetsTarget: false },
{ _id: 3, item: 'Tool', qty: 50, target: 40, meetsTarget: false }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de l'opérateur d'`$eq`agrégation, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('inventory');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
item: 1,
qty: 1,
target: 1,
meetsTarget: { $eq: ["$qty", "$target"] }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['inventory']
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'item': 1,
'qty': 1,
'target': 1,
'meetsTarget': { '$eq': ['$qty', '$target'] }
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1exp
Nouveau depuis la version 4.0
L'`$exp`opérateur d'Amazon DocumentDB vous permet d'augmenter la constante e à un nombre donné.
**Paramètres**
+ `expression`: expression à évaluer. Il peut s'agir de n'importe quelle expression d'agrégation valide, y compris des références de champs, des opérations arithmétiques et d'autres étapes d'agrégation.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$exp`opérateur pour rechercher tous les documents dont le `quantity` champ est supérieur au `price` champ.
**Création d'exemples de documents**
```
db.items.insertMany([
{ item: "canvas", quantity: 4 },
{ item: "journal", quantity: 2 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.items.aggregate([
{ $project: {
"quantityRaised": {$exp: "$quantity"}}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{
_id: ObjectId('6920b785311cf98b79d2950d'),
quantityRaised: 54.598150033144236
},
{
_id: ObjectId('6920b785311cf98b79d2950e'),
quantityRaised: 7.38905609893065
}
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$exp` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function aggregateExp() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const items = db.collection('items');
const result = await items.aggregate([
{ $project: {
"quantityRaised": {$exp: "$quantity"}}
}
]).toArray();
console.log(result);
client.close();
}
aggregateExp();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def aggregate_exp():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.test
items = db.items
result = list(items.aggregate([
{ "$project": {
"quantityRaised": {"$exp": "$quantity"}}
}
]))
print(result)
client.close()
aggregate_exp()
```
------
# \$1filter
L'`$filter`opérateur d'Amazon DocumentDB est utilisé pour appliquer une expression de filtre à chaque élément d'un tableau et renvoyer un tableau contenant uniquement les éléments répondant à la condition spécifiée. Cet opérateur est utile lorsque vous devez effectuer des opérations de filtrage complexes sur des champs de tableau dans vos documents.
**Paramètres**
+ `input`: champ du tableau à filtrer.
+ `as`: nom de variable à utiliser pour chaque élément du `input` tableau dans l'`cond`expression.
+ `cond`: expression booléenne qui détermine si un élément donné doit être inclus dans le tableau de sortie.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$filter`opérateur pour projeter le client de chaque commande et créer un nouveau champ de tableau PaidItems contenant uniquement les articles du tableau d'articles dont le prix est supérieur à 15. Essentiellement, il filtre les articles de chaque commande pour inclure uniquement les produits qui coûtent plus de 15€.
**Création d'exemples de documents**
```
db.orders.insertMany([
{ _id: 1, customer: "abc123", items: [
{ name: "Product A", price: 10, qty: 2 },
{ name: "Product B", price: 20, qty: 1 }
]},
{ _id: 2, customer: "def456", items: [
{ name: "Product C", price: 5, qty: 3 },
{ name: "Product D", price: 15, qty: 4 }
]},
{ _id: 3, customer: "ghi789", items: [
{ name: "Product E", price: 8, qty: 3 },
{ name: "Product F", price: 12, qty: 1 }
]}
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.orders.aggregate([
{
$project: {
customer: 1,
paidItems: {
$filter: {
input: "$items",
as: "item",
cond: { $gt: ["$$item.price", 15] }
}
}
}
}
]).pretty();
```
**Sortie**
```
[
{
_id: 1,
customer: 'abc123',
paidItems: [ { name: 'Product B', price: 20, qty: 1 } ]
},
{ _id: 2, customer: 'def456', paidItems: [] },
{ _id: 3, customer: 'ghi789', paidItems: [] }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$filter` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const uri = 'mongodb://:@: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');
const collection = db.collection('orders');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
customer: 1,
paidItems: {
$filter: {
input: "$items",
as: "item",
cond: { $gt: ["$$item.price", 15] }
}
}
}
}
]).toArray();
console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
} catch (error) {
console.error('Error:', error);
} finally {
await client.close();
}
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
from pprint import pprint
def example():
uri = 'mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false'
with MongoClient(uri) as client:
db = client.test
collection = db.orders
result = list(collection.aggregate([
{
'$project': {
'customer': 1,
'paidItems': {
'$filter': {
'input': '$items',
'as': 'item',
'cond': { '$gt': ['$$item.price', 15] }
}
}
}
}
]))
for doc in result:
pprint(doc)
example()
```
------
# \$1first
Nouveau depuis la version 5.0.
Non pris en charge par le cluster Elastic.
L'`$first`opérateur d'Amazon DocumentDB renvoie le premier document d'un ensemble groupé de documents. Il est couramment utilisé dans les pipelines d'agrégation pour récupérer le premier document correspondant à une condition spécifique.
**Paramètres**
+ `expression`: expression à renvoyer comme première valeur de chaque groupe.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de l'`$first`opérateur pour récupérer la première valeur d'élément rencontrée pour chaque catégorie lors de l'agrégation.
Remarque : `$first` renvoie le premier document en fonction de l'ordre actuel des documents dans le pipeline. Pour garantir une commande spécifique (par exemple, date limite, prix, etc.), une `$sort` étape doit être utilisée avant l'`$group`étape.
**Création d'exemples de documents**
```
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" }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.products.aggregate([
{ $group: { _id: "$category", firstItem: { $first: "$item" } } }
]);
```
**Sortie**
```
[
{ "_id" : "food", "firstItem" : "abc" },
{ "_id" : "toy", "firstItem" : "xyz" }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$first` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const uri = 'mongodb://:@: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');
const collection = db.collection('products');
const result = await collection.aggregate([
{ $group: { _id: "$category", firstItem: { $first: "$item" } } }
]).toArray();
console.log(result);
} 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://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['products']
result = list(collection.aggregate([
{ '$group': { '_id': '$category', 'firstItem': { '$first': '$item' } } }
]))
pprint(result)
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
finally:
if client:
client.close()
example()
```
------
# \$1floor
Nouveau depuis la version 4.0.
L'`$floor`opérateur dans Amazon DocumentDB renvoie le plus grand entier inférieur ou égal au nombre spécifié. Cet opérateur est utile pour arrondir les valeurs numériques.
**Paramètres**
+ `expression`: expression numérique à arrondir au chiffre inférieur.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de l'`$floor`opérateur pour arrondir une valeur décimale à l'entier le plus proche.
**Création d'exemples de documents**
```
db.numbers.insertOne({ value: 3.14 });
```
**Exemple de requête**
```
db.numbers.aggregate([
{ $project: { _id: 0, floored: { $floor: "$value" } } }
]);
```
**Sortie**
```
{ "floored" : 3 }
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$floor` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const uri = 'mongodb://:@: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');
const collection = db.collection('numbers');
const result = await collection.aggregate([
{ $project: { _id: 0, floored: { $floor: "$value" } } }
]).toArray();
console.log(result);
} 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://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client.test
collection = db.numbers
result = list(collection.aggregate([
{ '$project': { '_id': 0, 'floored': { '$floor': '$value' }}}
]))
pprint(result)
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
finally:
if client:
client.close()
example()
```
------
# \$1geoNear
L'étape `$geoNear` d'agrégation renvoie les documents par ordre de proximité par rapport à un point spécifié. Il calcule la distance par rapport au point et inclut la distance dans les documents de sortie.
**Paramètres**
+ `near`: point à partir duquel calculer les distances, spécifié sous forme de coordonnées GeoJSON ou d'anciennes coordonnées.
+ `distanceField`: nom du champ pour stocker la distance calculée.
+ `spherical`: booléen indiquant s'il faut utiliser une géométrie sphérique (obligatoire pour les points GeoJSON).
+ `maxDistance`: Facultatif. Distance maximale par rapport au point central.
+ `minDistance`: Facultatif. Distance minimale par rapport au point central.
+ `query`: Facultatif. Critères de filtre supplémentaires à appliquer.
+ `limit`: Facultatif. Nombre maximum de documents à renvoyer.
+ `key`: Facultatif. Champ à utiliser pour les requêtes géospatiales lorsque plusieurs index géospatiaux existent.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser la `$geoNear` scène pour rechercher les magasins les plus proches d'un emplacement donné.
**Création d'exemples de documents**
```
db.stores.createIndex({ location: "2dsphere" });
db.stores.insertMany([
{ _id: 1, name: "Store A", location: { type: "Point", coordinates: [-122.4, 37.8] } },
{ _id: 2, name: "Store B", location: { type: "Point", coordinates: [-122.5, 37.7] } },
{ _id: 3, name: "Store C", location: { type: "Point", coordinates: [-122.3, 37.9] } }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.stores.aggregate([
{
$geoNear: {
near: { type: "Point", coordinates: [-122.4, 37.8] },
distanceField: "distance",
spherical: true
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{ _id: 1, name: 'Store A', location: { type: 'Point', coordinates: [ -122.4, 37.8 ] }, distance: 0 },
{ _id: 3, name: 'Store C', location: { type: 'Point', coordinates: [ -122.3, 37.9 ] }, distance: 13877.82 },
{ _id: 2, name: 'Store B', location: { type: 'Point', coordinates: [ -122.5, 37.7 ] }, distance: 15557.89 }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la phase d'`$geoNear`agrégation, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('stores');
const result = await collection.aggregate([
{
$geoNear: {
near: { type: "Point", coordinates: [-122.4, 37.8] },
distanceField: "distance",
spherical: true
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
db = client['test']
collection = db['stores']
result = list(collection.aggregate([
{
'$geoNear': {
'near': { 'type': 'Point', 'coordinates': [-122.4, 37.8] },
'distanceField': 'distance',
'spherical': True
}
}
]))
print(result)
client.close()
example()
```
------
# \$1group
La phase d'`$group`agrégation dans Amazon DocumentDB vous permet de regrouper des documents selon une expression spécifiée et d'effectuer diverses opérations cumulatives sur les données groupées. Cela peut être utile pour des tâches telles que le calcul de totaux, de moyennes ou d'autres statistiques basées sur les données groupées.
**Paramètres**
+ `_id`: Spécifie l'expression selon laquelle les documents d'entrée doivent être regroupés. Il peut s'agir d'un nom de champ, d'une expression calculée ou d'une combinaison des deux.
+ `accumulator expressions`: (facultatif) Une ou plusieurs expressions d'accumulateur à appliquer aux données groupées. Ces expressions utilisent les opérateurs d'accumulateur mentionnés ci-dessus.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant regroupe les clients par ville et calcule le montant total de la commande pour chaque ville.
**Création d'exemples de documents**
```
db.customers.insertMany([
{ name: "John Doe", city: "New York", orders: [{ amount: 100 }, { amount: 200 }] },
{ name: "Jane Smith", city: "Los Angeles", orders: [{ amount: 150 }, { amount: 300 }] },
{ name: "Bob Johnson", city: "New York", orders: [{ amount: 75 }, { amount: 125 }] },
{ name: "Samantha Lee", city: "Chicago", orders: [{ amount: 50 }, { amount: 100 }] }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.customers.aggregate([
{
$group: {
_id: "$city",
totalOrders: { $sum: { $sum: "$orders.amount" } }
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{ _id: 'Chicago', totalOrders: 150 },
{ _id: 'Los Angeles', totalOrders: 450 },
{ _id: 'New York', totalOrders: 500 }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code d'utilisation de la `$group` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function groupByCity() {
const uri = 'mongodb://:@: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');
const result = await db.collection('customers').aggregate([
{ $unwind: '$orders' },
{
$group: {
_id: '$city',
totalOrders: { $sum: '$orders.amount' }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
} catch (err) {
console.error('Error during aggregation:', err);
} finally {
await client.close();
}
}
groupByCity();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def group_by_city():
client = MongoClient('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
try:
db = client.test
result = list(db.customers.aggregate([
{'$unwind': '$orders'},
{
'$group': {
'_id': '$city',
'totalOrders': {'$sum': '$orders.amount'}
}
}
]))
print(result)
except Exception as e:
print(f"Error during aggregation: {e}")
finally:
client.close()
group_by_city()
```
------
# \$1gt
L'opérateur d'`$gt`agrégation compare deux valeurs et renvoie `true` si la première valeur est supérieure à la seconde, sinon renvoie`false`.
**Paramètres**
+ `expression1`: première valeur à comparer.
+ `expression2`: deuxième valeur à comparer.
## Exemple (MongoDB Shell)
L'exemple suivant montre comment utiliser l'`$gt`opérateur pour identifier les produits dépassant un seuil de prix.
**Création d'exemples de documents**
```
db.products.insertMany([
{ _id: 1, name: "Laptop", price: 1200 },
{ _id: 2, name: "Mouse", price: 25 },
{ _id: 3, name: "Monitor", price: 400 }
]);
```
**Exemple de requête**
```
db.products.aggregate([
{
$project: {
name: 1,
price: 1,
expensive: { $gt: ["$price", 100] }
}
}
]);
```
**Sortie**
```
[
{ _id: 1, name: 'Laptop', price: 1200, expensive: true },
{ _id: 2, name: 'Mouse', price: 25, expensive: false },
{ _id: 3, name: 'Monitor', price: 400, expensive: true }
]
```
## Exemples de code
Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de l'opérateur d'`$gt`agrégation, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :
------
#### [ Node.js ]
```
const { MongoClient } = require('mongodb');
async function example() {
const client = await MongoClient.connect('mongodb://:@:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
const db = client.db('test');
const collection = db.collection('products');
const result = await collection.aggregate([
{
$project: {
name: 1,
price: 1,
expensive: { $gt: ["$price", 100] }
}
}
]).toArray();
console.log(result);
await client.close();
}
example();
```
------
#### [ Python ]
```
from pymongo import MongoClient
def example():
client = MongoClient('mongodb://