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

O `$elemMatch` operador no Amazon DocumentDB é usado para consultar um campo de matriz e retornar documentos em que pelo menos um elemento na matriz corresponda aos critérios especificados. Esse operador é particularmente útil quando você tem estruturas de dados complexas com matrizes aninhadas ou documentos incorporados.

A versão 2.0 do Planner adicionou suporte de índice para`$elemMatch`.

**Parâmetros**
+ `field`: o campo de matriz a ser consultado.
+ `query`: os critérios para comparar com os elementos da matriz.

 

**Usando `$elemMatch` dentro de uma `$all` expressão**

Consulte [Usar `$elemMatch` dentro de uma expressão `$all`](functional-differences.md#functional-differences.elemMatch) as limitações relacionadas ao uso do `$elemMatch` operador em uma `$all` expressão.

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

O exemplo a seguir demonstra como usar o `$elemMatch` operador para encontrar documentos em que a `parts` matriz tenha pelo menos um elemento que corresponda aos critérios especificados.

**Crie documentos de amostra**

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

**Exemplo de consulta**

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

**Saída**

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

## Exemplos de código
<a name="elemMatch-code"></a>

Para ver um exemplo de código para usar o `$elemMatch` comando, escolha a guia do idioma que você deseja usar:

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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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