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

L'`$elemMatch`operatore in Amazon DocumentDB viene utilizzato per interrogare un campo array e restituire documenti in cui almeno un elemento dell'array corrisponde ai criteri specificati. Questo operatore è particolarmente utile quando si dispone di strutture di dati complesse con array annidati o documenti incorporati.

La versione 2.0 di Planner ha aggiunto il supporto per gli indici per. `$elemMatch`

**Parametri**
+ `field`: Il campo dell'array da interrogare.
+ `query`: I criteri da confrontare con gli elementi dell'array.

 

**Utilizzo `$elemMatch` all'interno di un'`$all`espressione**

Vedi [`$all`Utilizzo all'`$elemMatch`interno di un'espressione](functional-differences.md#functional-differences.elemMatch) le limitazioni relative all'uso dell'`$elemMatch`operatore all'interno di un'`$all`espressione.

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

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'`$elemMatch`operatore per trovare documenti in cui l'`parts`array ha almeno un elemento che corrisponde ai criteri specificati.

**Crea documenti di esempio**

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

**Esempio di interrogazione**

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

**Output**

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

## Esempi di codice
<a name="elemMatch-code"></a>

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del `$elemMatch` comando, scegliete la scheda relativa alla lingua che desiderate utilizzare:

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#### [ Node.js ]

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

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

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

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

example();
```

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

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

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

    print(result)
    client.close()

example()
```

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