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

L'operatore di `$setUnion` aggregazione in Amazon DocumentDB viene utilizzato per combinare due o più set di valori e restituire un set che contiene tutti gli elementi unici dei set di input. Questo operatore è utile quando è necessario eseguire operazioni basate su set su campi array nei documenti.

**Parametri**
+ `expression1`: espressione che si risolve in un array.
+ `expression2`: espressione che si risolve in una matrice.
+ `expressionN`: espressioni aggiuntive che si risolvono in matrici (opzionale).

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

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'`$setUnion`operatore per combinare gli elementi unici di due campi di matrice in una raccolta.

**Crea documenti di esempio**

```
db.users.insertMany([
  { _id: 1, name: "Alice", hobbies: ["reading", "swimming"], skills: ["coding", "writing"] },
  { _id: 2, name: "Bob", hobbies: ["cooking", "gardening"], skills: ["coding", "photography"] },
  { _id: 3, name: "Charlie", hobbies: ["reading", "painting"], skills: ["gardening", "music"] }
]);
```

**Esempio di interrogazione**

```
db.users.aggregate([
  {
    $project: {
      name: 1,
      allInterests: { $setUnion: ["$hobbies", "$skills"] }
    }
  }
]);
```

**Output**

```
[
  { "_id" : 1, "name" : "Alice", "allInterests" : [ "coding", "reading", "swimming", "writing" ] },
  { "_id" : 2, "name" : "Bob", "allInterests" : [ "coding", "cooking", "gardening", "photography" ] },
  { "_id" : 3, "name" : "Charlie", "allInterests" : [ "gardening", "music", "painting", "reading" ] }
]
```

In questo esempio, l'`$setUnion`operatore viene utilizzato per combinare gli elementi univoci dei campi `hobbies` e `skills` array per ogni documento utente. Il `allInterests` campo risultante contiene l'unione di tutti gli hobby e le abilità unici di ogni utente.

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

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del `$setUnion` comando, scegli la scheda relativa alla lingua che desideri utilizzare:

------
#### [ 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 users = db.collection('users');

  const result = await users.aggregate([
    {
      $project: {
        _id: 1,
        name: 1,
        allInterests: { $setUnion: ["$hobbies", "$skills"] }
      }
    }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  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']
    users = db['users']

    result = list(users.aggregate([
        {
            '$project': {
                '_id': 1,
                'name': 1,
                'allInterests': { '$setUnion': ["$hobbies", "$skills"] }
            }
        }
    ]))

    print(result)
    client.close()

example()
```

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