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$jsonSchema

Novità dalla versione 4.0.

Non supportato dal cluster Elastic.

L'$jsonSchemaoperatore in Amazon DocumentDB viene utilizzato per filtrare i documenti in base a uno schema JSON specificato. Questo operatore consente di interrogare documenti che corrispondono a un particolare schema JSON, assicurando che i documenti recuperati rispettino requisiti strutturali e di tipo di dati specifici.

Utilizzando l'operatore di interrogazione di $jsonSchema valutazione come parte della creazione di una raccolta, è possibile convalidare lo schema dei documenti inseriti nella raccolta. Utilizzo della convalida dello schema JSONPer ulteriori informazioni, vedere.

Parametri

Esempio (MongoDB Shell)

L'esempio seguente dimostra l'uso dell'$jsonSchemaoperatore per filtrare la employees raccolta in modo da recuperare solo i documenti che contengono age i campi employeeId e e che il name employeeId campo è di tipo. string

Crea documenti di esempio

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" }
]);

Esempio di interrogazione

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

Output

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

Esempi di codice

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del $jsonSchema comando, scegliete la scheda relativa alla lingua che desiderate utilizzare:

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()