Je vais juste coder en dur certaines valeurs ici pour correspondre au "premier" index de tableau de "polaire"
et le "second" index de tableau de "matrice"
pour démonstration. Notez ici l'utilisation de $elemMatch
dans le $match
étape du pipeline d'agrégation et utilisation de $map
et $filter
dans le $project
étape du pipeline :
Aggregation aggregation = newAggregation(
match(
Criteria.where("name").is("race").and("polaire").elemMatch(
Criteria.where("voile").is("foc")
.and("matrice").elemMatch(
Criteria.where("vitRange.min").lt(5)
.and("vitRange.max").gt(5)
.and("twaRange.min").lt(32)
.and("twaRange.max").gt(32)
)
)
),
project("name")
.and(new AggregationExpression() {
@Override
public DBObject toDbObject(AggregationOperationContext context) {
return new BasicDBObject("$map",
new BasicDBObject("input",new BasicDBObject(
"$filter", new BasicDBObject(
"input", "$polaire")
.append("as","p")
.append("cond", new BasicDBObject("$eq", Arrays.asList("$$p.voile","foc")))
))
.append("as","p")
.append("in", new BasicDBObject(
"voile", "$$p.voile")
.append("matrice",new BasicDBObject(
"$filter", new BasicDBObject(
"input", "$$p.matrice")
.append("as","m")
.append("cond", new BasicDBObject(
"$and", Arrays.asList(
new BasicDBObject("$lt", Arrays.asList("$$m.vitRange.min", 5)),
new BasicDBObject("$gt", Arrays.asList("$$m.vitRange.max", 5)),
new BasicDBObject("$lt", Arrays.asList("$$m.twaRange.min", 32)),
new BasicDBObject("$gt", Arrays.asList("$$m.twaRange.max", 32))
)
))
))
)
);
}
}).as("polaire")
);
Ce qui se traduit par cette sérialisation :
[
{ "$match": {
"name": "race",
"polaire": {
"$elemMatch": {
"voile": "foc",
"matrice": {
"$elemMatch": {
"vitRange.min": { "$lt": 5 },
"vitRange.max": { "$gt": 5 },
"twaRange.min": { "$lt": 32 },
"twaRange.max": { "$gt": 32 }
}
}
}
}
}},
{ "$project": {
"name": 1,
"polaire": {
"$map": {
"input": {
"$filter": {
"input": "$polaire",
"as": "p",
"cond": { "$eq": [ "$$p.voile", "foc" ] }
}
},
"as": "p",
"in": {
"voile": "$$p.voile",
"matrice": {
"$filter": {
"input": "$$p.matrice",
"as": "m",
"cond": {
"$and": [
{ "$lt": [ "$$m.vitRange.min", 5 ] },
{ "$gt": [ "$$m.vitRange.max", 5 ] },
{ "$lt": [ "$$m.twaRange.min", 32 ] },
{ "$gt": [ "$$m.twaRange.max", 32 ] }
]
}
}
}
}
}
}
}}
]
Et produit la sortie du document correspondant comme :
{
"_id" : ObjectId("593bc2f15924d4206cc6e399"),
"name" : "race",
"polaire" : [
{
"voile" : "foc",
"matrice" : [
{
"vitRange" : {
"min" : 4,
"max" : 6
},
"twaRange" : {
"min" : 30,
"max" : 33
},
"values" : [
0,
0,
2.4,
3.7
]
}
]
}
]
}
La partie "requête" de $match
est important de sélectionner effectivement le(s) "document(s)" qui remplissent les conditions. Sans l'utilisation de $elemMatch
l'expression peut en fait correspondre à des documents sans les conditions correctes sur les mêmes éléments internes et serait en fait répartie sur tous les éléments du tableau présents dans le ou les documents.
Le filtrage du tableau qui est imbriqué en premier utilise $map
puisque l'élément de tableau "interne" va également être soumis à son propre "filtrage". Donc à la fois le "input"
source pour le $map
ainsi que la "sortie" comme "in"
faire référence à $filter
conditions afin de faire correspondre le ou les éléments spécifiques des tableaux.
Comme les "conditions" ( "cond"
) à $filter
nous utilisons des "expressions d'agrégation logiques" telles que le booléen $and
ainsi que les autres "opérateurs de comparaison" pour imiter les mêmes conditions de leurs homologues "opérateurs de requête". Ceux-ci sont responsables de la logique qui correspond aux éléments de tableau corrects à renvoyer dans le résultat "filtré".
Pour référence, voici les données sources à partir desquelles les résultats sont obtenus, qui doivent être les mêmes que celles publiées dans la question :
{
"_id" : ObjectId("593bc2f15924d4206cc6e399"),
"name" : "race",
"polaire" : [
{
"voile" : "foc",
"matrice" : [
{
"vitRange" : {
"min" : 0,
"max" : 4
},
"twaRange" : {
"min" : 0,
"max" : 30
},
"values" : [
0,
0,
0,
2.4
]
},
{
"vitRange" : {
"min" : 4,
"max" : 6
},
"twaRange" : {
"min" : 30,
"max" : 33
},
"values" : [
0,
0,
2.4,
3.7
]
}
]
},
{
"voile" : "spi",
"matrice" : [
{
"vitRange" : {
"min" : 0,
"max" : 4
},
"twaRange" : {
"min" : 0,
"max" : 30
},
"values" : [
0,
0,
0,
1.4
]
},
{
"vitRange" : {
"min" : 4,
"max" : 6
},
"twaRange" : {
"min" : 30,
"max" : 33
},
"values" : [
0,
0,
1.4,
2.2
]
}
]
}
]
}