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$jsonSchema

Neu ab Version 4.0.

Wird von Elastic Cluster nicht unterstützt.

Der $jsonSchema Operator in Amazon DocumentDB wird verwendet, um Dokumente auf der Grundlage eines bestimmten JSON-Schemas zu filtern. Mit diesem Operator können Sie Dokumente abfragen, die einem bestimmten JSON-Schema entsprechen, und so sicherstellen, dass die abgerufenen Dokumente bestimmten Struktur- und Datentypanforderungen entsprechen.

Wenn Sie den $jsonSchema Bewertungsabfrageoperator als Teil einer Sammlungserstellung verwenden, können Sie das Schema der Dokumente überprüfen, die in die Sammlung eingefügt werden. Verwenden der JSON-SchemavalidierungWeitere Informationen finden Sie unter.

Parameter

Beispiel (MongoDB Shell)

Das folgende Beispiel zeigt, wie der $jsonSchema Operator verwendet wird, um die employees Sammlung so zu filtern, dass nur Dokumente abgerufen werdenname, die die age Felder employeeId und enthalten und das employeeId Feld vom Typ string ist.

Erstellen Sie Beispieldokumente

db.employees.insertMany([
  { "name": { "firstName": "Carol", "lastName": "Smith" }, "employeeId": "1" },
  { "name": { "firstName": "Emily", "lastName": "Brown" }, "employeeId": "2", "age": 25 },
  { "name": { "firstName": "William", "lastName": "Taylor" }, "employeeId": 3, "age": 24 },
  { "name": { "firstName": "Jane", "lastName": "Doe" }, "employeeId": "4" }
]);

Beispiel für eine Abfrage

db.employees.aggregate([
  { $match: {
    $jsonSchema: {
      required: ["name", "employeeId", "age"],
      properties: { "employeeId": { "bsonType": "string" } }
    }
  }}
]);

Ausgabe

{ "_id" : ObjectId("6908e8b61f77fc26b2ecd26f"), "name" : { "firstName" : "Emily", "lastName" : "Brown" }, "employeeId" : "2", "age" : 25 }

Codebeispiele

Um ein Codebeispiel für die Verwendung des $jsonSchema Befehls anzuzeigen, wählen Sie die Registerkarte für die Sprache, die Sie verwenden möchten:

Node.js

const { MongoClient } = require('mongodb');

async function filterByJsonSchema() {
  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('employees');

  const result = await collection.aggregate([
    {
      $match: {
        $jsonSchema: {
          required: ['name', 'employeeId', 'age'],
          properties: { 'employeeId': { 'bsonType': 'string' } }
        }
      }
    }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  await client.close();
}

filterByJsonSchema();

Python

from pymongo import MongoClient

def filter_by_json_schema():
  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['employees']

  result = list(collection.aggregate([
    {
      '$match': {
        '$jsonSchema': {
          'required': ['name', 'employeeId', 'age'],
          'properties': {'employeeId': {'bsonType': 'string'}}
        }
      }
    }
  ]))

  print(result)
  client.close()

filter_by_json_schema()