$map

L'$mapoperatore in Amazon DocumentDB consente di applicare un'espressione specificata a ciascun elemento di un array e restituire un nuovo array con gli elementi trasformati. Questo operatore è particolarmente utile per manipolare e trasformare i dati all'interno degli array, il che può contribuire a semplificare il codice dell'applicazione e migliorare le prestazioni delle query spingendo l'elaborazione dell'array a livello di database.

Parametri

• input: L'array da trasformare.

• as: (opzionale) Il nome della variabile da utilizzare all'interno dell'espressione in per rappresentare l'elemento corrente in fase di elaborazione.

• in: L'espressione da applicare a ogni elemento dell'array di input.

Esempio (MongoDB Shell)

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'operatore $map per trasformare una matrice di numeri, raddoppiando ogni valore.

Crea documenti di esempio

db.collection.insertMany([
  { _id: 1, numbers: [1, 2, 3, 4, 5] },
  { _id: 2, numbers: [10, 20, 30, 40, 50] }
])

Esempio di query

db.collection.aggregate([
  {
    $project: {
      doubledNumbers: { $map: { input: "$numbers", as: "num", in: { $multiply: ["$$num", 2] } } }
    }
  }
])

Output

[
  { _id: 1, doubledNumbers: [2, 4, 6, 8, 10] },
  { _id: 2, doubledNumbers: [20, 40, 60, 80, 100] }
]

Esempi di codice

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

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('collection');

  const result = await collection.aggregate([
    {
      $project: {
        doubledNumbers: { $map: { input: "$numbers", as: "num", in: { $multiply: ["$$num", 2] } } }
      }
    }
  ]).toArray();

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

example();

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.collection

    result = list(collection.aggregate([
        {
            '$project': {
                'doubledNumbers': { '$map': { 'input': '$numbers', 'as': 'num', 'in': { '$multiply': ['$$num', 2] } } }
            }
        }
    ]))

    print(result)
    client.close()

example()