Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

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

Operator `$range` agregasi di Amazon DocumentDB digunakan untuk membuat array angka berurutan dalam rentang tertentu. Operator ini sangat berguna untuk menghasilkan urutan angka, seperti penanda mil untuk stasiun bantuan dalam perlombaan, seperti yang ditunjukkan dalam contoh di bawah ini.

**Parameter**
+ `start`: Nilai awal untuk rentang.
+ `end`: Nilai akhir untuk rentang.
+ `step`: (opsional) Nilai langkah yang akan digunakan saat menghasilkan rentang. Jika tidak disediakan, nilai langkah default adalah 1.

## Contoh (MongoDB Shell)
<a name="range-examples"></a>

Dalam contoh ini, kita akan menggunakan `$range` operator untuk menghasilkan penanda mil untuk stasiun air dalam perlombaan sepeda.

**Buat dokumen sampel**

```
db.races.insertMany([
  { _id: 0, race: "STP", distance: 206 },
  { _id: 1, race: "RSVP", distance: 160 },
  { _id: 2, race: "Chilly Hilly", distance: 33 },
  { _id: 3, race: "Flying Wheels", distance: 100 }
]);
```

**Contoh kueri**

```
db.races.aggregate([
  {
    $project: {
      race: 1,
      "waterStations": { $range: [20, "$distance", 20] }
    }
  }
]);
```

**Keluaran**

```
[
  {
    _id: 0,
    race: 'STP',
    waterStations: [
       20,  40,  60,  80,
      100, 120, 140, 160,
      180, 200
    ]
  },
  {
    _id: 1,
    race: 'RSVP',
    waterStations: [
       20,  40,  60, 80,
      100, 120, 140
    ]
  },
  { _id: 2, race: 'Chilly Hilly', waterStations: [ 20 ] },
  { _id: 3, race: 'Flying Wheels', waterStations: [ 20, 40, 60, 80 ] }
]
```

## Contoh kode
<a name="range-code"></a>

Untuk melihat contoh kode untuk menggunakan `$range` perintah, pilih tab untuk bahasa yang ingin Anda gunakan:

------
#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

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

  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('test');
    const collection = db.collection('races');

    const pipeline = [
      {
        $project: {
          race: 1,
          waterStations: { $range: [20, "$distance", 20] } 
        }
      }
    ];

    const results = await collection.aggregate(pipeline).toArray();

    console.dir(results, { depth: null });

  } finally {
    await client.close();
  }
}

example().catch(console.error);
```

------
#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def example():

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

  try:
      db = client.test
      collection = db.races

      pipeline = [
          {
              "$project": {
                  "race": 1,
                  "waterStations": { "$range": [20, "$distance", 20] }
              }
          }
      ]

      results = collection.aggregate(pipeline)

      for doc in results:
          print(doc)

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

  finally:
      client.close()

example()
```

------