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

Amazon DocumentDB의 `$elemMatch` 연산자는 배열 필드를 쿼리하고 배열의 하나 이상의 요소가 지정된 기준과 일치하는 문서를 반환하는 데 사용됩니다. 이 연산자는 중첩 배열 또는 임베디드 문서가 있는 복잡한 데이터 구조가 있는 경우에 특히 유용합니다.

플래너 버전 2.0에에 대한 인덱스 지원이 추가되었습니다`$elemMatch`.

**파라미터**
+ `field`: 쿼리할 배열 필드입니다.
+ `query`: 배열 요소와 일치시킬 기준입니다.

 

**`$all` 표현식 `$elemMatch` 내에서 사용**

`$all` 표현식 내에서 `$elemMatch` 연산자를 사용하는 것과 관련된 [`$all` 표현식 내에서 `$elemMatch` 사용](functional-differences.md#functional-differences.elemMatch) 제한 사항은 섹션을 참조하세요.

## 예제(MongoDB 쉘)
<a name="elemMatch-examples"></a>

다음 예제에서는 `$elemMatch` 연산자를 사용하여 `parts` 배열에 지정된 기준과 일치하는 요소가 하나 이상 있는 문서를 찾는 방법을 보여줍니다.

**샘플 문서 생성**

```
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 }] }
]);
```

**쿼리 예제**

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

**출력**

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

## 코드 예제
<a name="elemMatch-code"></a>

`$elemMatch` 명령을 사용하기 위한 코드 예제를 보려면 사용하려는 언어의 탭을 선택합니다.

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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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