기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

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

버전 4.0의 새 버전입니다.

Elastic 클러스터에서는 지원되지 않습니다.

Amazon DocumentDB의 `$ltrim` 연산자는 문자열에서 선행 문자를 제거하는 데 사용됩니다. 기본적으로 선행 공백 문자를 제거하지만 문자 인수를 전달하여 제거할 문자 집합을 지정할 수도 있습니다.

**파라미터**
+ `input`: 선행 공백 문자를 제거할 입력 문자열입니다.
+ `chars`: (선택 사항) 특정 문자를 제거합니다.

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

다음 예제에서는를 사용하여 문자열의 시작 부분에서 지정된 문자(" \$1")를 제거하는 `$ltrim` 방법을 보여줍니다.

**샘플 문서 생성**

```
db.collection.insertMany([
  { name: " *John Doe", age: 30 },
  { name: "Jane Doe*", age: 25 },
  { name: "  Bob Smith  ", age: 35 }
]);
```

**쿼리 예제**

```
db.collection.aggregate([
  {
    $project: {
      _id: 0,
      name: {
        $ltrim: { input: "$name", chars: " *" }  
      },
      age: 1
    }
  }
]);
```

**출력**

```
[
  { "name": "John Doe", "age": 30 },
  { "name": "Jane Doe ", "age": 25 },
  { "name": "Bob Smith  ", "age": 35 }
]
```

## 코드 예제
<a name="ltrim-code"></a>

`$ltrim` 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');

  try {
    await client.connect();

    const db = client.db('test');
    const collection = db.collection('collection');

    const pipeline = [
      {
        $project: {
          _id: 0,
          name: {
            $ltrim: {
              input: '$name',
              chars: ' *'
            }
          },
          age: 1
        }
      }
    ];

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

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

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

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

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

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

        db = client.test
        collection = db.collection

        pipeline = [
            {
                "$project": {
                    "_id": 0,
                    "name": {
                        "$ltrim": {
                            "input": "$name",
                            "chars": " *"
                        }
                    },
                    "age": 1
                }
            }
        ]

        results = collection.aggregate(pipeline)

        for doc in results:
            print(doc)

    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
    
    finally:
        client.close()

example()
```

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