我有一个 MongoDB 集合 world，其中包含以下格式的文档:

{
  _id : ObjectId("4e8ae86d08101908e1000001"),
  country : [
      {
          state: "Newyork",
          type: 1
      },
      {
          state: "California",
          type: 1
      },
      {
          state: "Texas",
          type: 2
      }
  ]
}

我们可以很容易地得到数组中有四个或更多状态的文档:

db.world.find({'country.4': {$exists: true} })

但是我怎样才能获得国家/地区数组具有四个或更多 type: 1 状态的文档？

此外，我想避免在查询中使用 $where 运算符。

编辑 1

Blakes Seven 的回答对我来说似乎是正确的，但是当我尝试做相反的事情时，即；获取字段少于 的文档然后我得到错误的结果:

这里是查询:

db.world.aggregate([
    { "$redact": {
        "$cond": {
            "if": {
                "$lte": [
                    { "$size": { "$setDifference": [
                        { "$map": {
                            "input": "$country",
                            "as": "el",
                            "in": {
                                "$cond": {
                                    "if": { "$eq": [ "$$el.type", 769 ] },
                                    "then": "$$el",
                                    "else": false
                                }
                            }
                        }},
                        [false]
                    ]}},
                    4
                ]
            },
            "then": "$$KEEP",
            "else": "$$PRUNE"
        }
    }}
]);

最佳答案

底线是您需要过滤掉不匹配项并“计算”匹配项的出现次数以确定文档是否满足您的条件。这可以通过 $size 来完成过滤数组上的运算符作为逻辑测试的一部分 $redact .

$setIsSubset的建议别处制作的无法工作，因为“集合”基本上抵消了任何重复的项目。这意味着任何匹配都将减少到:

"$setIsSubset": [[1,0],[1]]

这当然是一个 false 条件。这是因为大多数情况下存在不匹配的数组成员(因此生成 0 )并且每个“集合”都有效地减少为它的“唯一”成员。即使匹配了“所有”成员，结果也会缩减为:

"$setIsSubset": [[1],[1]]

虽然是肯定的匹配，但这绝对不能断言实​​际满足所需的匹配“数量”。

所以只要数组成员本身实际上是“唯一的”，那么您就可以采用这种方法来过滤和计算匹配项:

db.world.aggregate([
    { "$match": { "country.3": { "$exists": true } }},
    { "$redact": {
        "$cond": {
            "if": {
                "$gte": [
                    { "$size": { "$setDifference": [
                        { "$map": {
                            "input": "$country",
                            "as": "el",
                            "in": {
                                "$cond": {
                                    "if": { "$eq": [ "$$el.type", 1 ] },
                                    "then": "$$el",
                                    "else": false
                                }
                            }
                        }},
                        [false]
                    ]}},
                    4
                ]
            },
            "then": "$$KEEP",
            "else": "$$PRUNE"
        }
    }}
])

因此为 $setDifference 的“集合”比较返回整个元素过滤掉返回的所有 false 值。然后对没有匹配项的结果数组进行 $size 测试，以查看是否满足必要的匹配项，如果不满足，则通过 $$PRUNE 丢弃文档。

当然$map这里处理每个元素以返回整个原始元素或在不满足条件的地方交替返回 false。

如果数组中实际上存在重复的信息，比如“California”，那么 future 的 MongoDB 版本将有 $filter ，这既稍微简化了过程，最重要的是减少到“集合”时不删除重复项:

db.world.aggregate([
    { "$match": { "country.3": { "$exists": true } }},
    { "$redact": {
        "$cond": {
            "if": {
                "$gte": [
                    { "$size": { "$filter": {
                        "input": "$country",
                        "as": "el",
                        "cond": {
                            "$eq": [ "$$el.type", 1 ]
                        }
                    }}},
                    4
                ]
            },
            "then": "$$KEEP",
            "else": "$$PRUNE"
        }
    }}
])

当然，在该版本可用之前，您需要一种更传统的方法，使用 $unwind 和 $match 过滤数组，同时保留重复项，然后获取“首先通过 $group 计数”:

db.world.aggregate([
    { "$match": { "country.3": { "$exists": true } }},
    { "$project": { "country": 1, "countryCopy": "$country" } },
    { "$unwind": "$country" },
    { "$match": { "country.type": 1 } },
    { "$group": {
        "_id": "$_id",
        "country": { "$first": "$countryCopy" }
        "count": { "$sum": 1 }
    }},
    { "$match": { "count": { "$gte": 4 } }}
])

但希望数组中没有重复项，所以没关系。

使用初始 $match 也很重要通过测试最小索引至少存在并丢弃小于 的正在处理的文档，立即过滤掉没有可能匹配的所需元素数量的数组(数组索引为 n-1 )在这种情况下总共有 4 个 元素。

这是 $exists测试这在这里很有用。这减少了在以后的处理中尝试匹配由于没有足够的元素开始而无法满足所需的匹配计数的文档。

关于mongodb - 如何在MongoDB中查询数组中某个字段出现次数超过n次的文档，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33102084/