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

Amazon DocumentDB의 `$project` 연산자를 사용하면 출력 문서에서 필드를 선택적으로 포함하거나 제외하고, 값을 다음 파이프라인 단계에 전달하고, 입력 문서 값에서 새 필드를 계산할 수 있습니다.

**파라미터**
+ `field`: 출력 문서에서 포함하거나 제외할 필드로, 필드 경로(예: "a.b.c")일 수 있습니다.
+ `1` 또는 `true`: 출력에 필드를 포함합니다.
+ `0` 또는 `false`: 출력에서 필드를 제외합니다.

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

다음 예제에서는 학생 컬렉션에서 `$project` 연산자의 사용을 보여줍니다.

**샘플 문서 생성**

```
db.students.insertMany([
  { "_id": 1, "name": "Alejandro Rosalez", "math": 85, "science": 92, "grade": "A" },
  { "_id": 2, "name": "Carlos Salazar", "math": 78, "science": 84, "grade": "B" },
  { "_id": 3, "name": "Nikhil Jayashankar", "math": 95, "science": 89, "grade": "A" },
  { "_id": 4, "name": "Shirley Rodriguez", "math": 72, "science": 76, "grade": "B" }
  ]);
```

이 쿼리에는 출력에 `name` 및 `math` 필드만 포함됩니다. 명시적으로 제외되지 않는 한 `_id` 필드는 기본적으로 포함됩니다.

```
db.students.aggregate([
  { $project: { "name": 1, "math": 1 } }
])
```

**출력**

```
{ _id: 1, name: "Alejandro Rosalez", math: 85 }
{ _id: 2, name: "Carlos Salazar", math: 78 }
{ _id: 3, name: "Nikhil Jayashankar", math: 95 }
{ _id: 4, name: "Shirley Rodriguez", math: 72 }
```

이 쿼리는 출력에서 `grade` 및 `_id` 필드를 제외하여 다른 모든 필드(, `name`, `math``science`)를 표시합니다.

```
db.students.aggregate([
  { $project: { "grade": 0, "_id": 0 } }
])
```

**출력**

```
{ name: "Alejandro Rosalez", math: 85, science: 92 }
{ name: "Carlos Salazar", math: 78, science: 84 }
{ name: "Nikhil Jayashankar", math: 95, science: 89 }
{ name: "Shirley Rodriguez", math: 72, science: 76 }
```

## 코드 예제
<a name="project-code"></a>

`$project` 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 collection = db.collection('students');

  const result = await collection.aggregate([
    { $project: { "name": 1, "math": 1 } }
  ]).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']
    collection = db['students']

    result = list(collection.aggregate([
        { '$project': { 'name': 1, 'math': 1 } }
    ]))
    print(result)

    client.close()

example()
```

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