문서 찾기
개요
이 가이드 에서는 MongoDB database 에서 문서를 조회 방법을 학습 수 있습니다. 다음을 사용하여 문서를 찾을 수 있습니다.
찾기 작업을 사용하여 컬렉션에서 문서의 하위 집합을 검색합니다.
애그리게이션 작업을 사용하여 컬렉션에서 검색된 문서에서 변환 수행
변경 스트림을 사용하여 데이터베이스 의 실시간 변경 사항 모니터링
예시용 샘플 데이터
다음 섹션에서는 페인트 매장 주인이 고객 주문을 관리하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 매장 주인은 각 주문에 대해 paint_order 컬렉션의 color 및 qty 필드에 해당하는 색상과 수량을 추적합니다.
{ "_id": 1, "color": "purple", "qty": 10 } { "_id": 2, "color": "green", "qty": 8 } { "_id": 3, "color": "purple", "qty": 4 } { "_id": 4, "color": "green", "qty": 11 }
찾기 작업
찾기 작업을 사용하여 MongoDB 에서 문서를 조회 . 조회 할 문서, 조회 순서, 조회 할 문서 수를 지정할 수 있습니다.
MongoCollection 인스턴스에서 find() 메서드를 호출하여 제공된 쿼리와 일치하는 문서를 필터하다. 쿼리 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 쿼리 지정 가이드 참조하세요.
그런 다음 forEach() 또는 cursor() 와 같은 메서드를 사용하여 일치하는 문서를 조회 할 수 있습니다. 자세한 내용은 FindIterable API 설명서를 참조하세요.
단일 문서 조회 하려면 find() 호출에 first() 메서드를 추가하면 됩니다. 특정 문서 선택하려면 첫 번째 문서 선택하기 전에 sort() 작업을 사용할 수 있습니다. limit() 메서드를 사용하여 메모리 사용량을 최적화할 수도 있습니다. 정렬 작업을 사용할 때 메모리 최적화에 대한 자세한 내용은 서버 매뉴얼을 참조하세요.
예시
주인은 paint_order 컬렉션에서 3개 이상 9개 미만의 페인트 캔이 포함된 주문을 알고 싶습니다.
이 시나리오를 해결하기 위해 매장 주인은 기준과 일치하는 주문을 찾습니다.
Bson filter = Filters.and(Filters.gt("qty", 3), Filters.lt("qty", 9)); // Retrieves documents that match the filter and prints them as JSON collection.find(filter).forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));
필터 작성 방법에 대한 자세한 내용은 필터 빌더 가이드를 참조하세요.
다음은 앞선 쿼리의 출력입니다:
{ "_id": 2, "color": "green", "qty": 8 } { "_id": 3, "color": "purple", "qty": 4 }
매장 주인이 이 쿼리를 실행하면 기준과 일치하는 두 개의 주문이 검색됩니다.
찾기 예시: 전체 파일
참고
설정 예시
이 예시 연결 URI를 사용하여 MongoDB 인스턴스에 연결합니다. MongoDB 인스턴스에 연결하는 방법에 대해 자세히 학습 MongoClient 만들기 가이드 를 참조하세요. 이 예시 Atlas 샘플 데이터 세트에 포함된 sample_mflix 데이터베이스의 movies 컬렉션도 사용합니다. Atlas 시작하기 가이드에 따라 MongoDB Atlas의 무료 계층에서 데이터베이스에 로드할 수 있습니다.
이 예시 다음 조치를 수행하는 완전한 독립형 파일 입니다.
find()메서드를 호출하여runtime값이15분 미만인 10 문서를 조회 결과에 프로젝션 및 정렬을 적용합니다.find()및first()메서드를 호출하여runtime값이15분 미만인 가장 높은imdb.rating의 문서 조회 결과에 프로젝션 적용합니다.
// Retrieves documents that match a query filter by using the Java driver package org.example; import static com.mongodb.client.model.Filters.lt; import org.bson.Document; import org.bson.conversions.Bson; import com.mongodb.client.MongoClient; import com.mongodb.client.MongoClients; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.MongoCursor; import com.mongodb.client.MongoDatabase; import com.mongodb.client.model.Projections; import com.mongodb.client.model.Sorts; import static com.mongodb.client.model.Filters.eq; public class Find { public static void main( String[] args ) { // Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string String uri = "<connection string uri>"; try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) { MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("sample_mflix"); MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("movies"); // Projects "title" and "imdb" fields, excludes "_id" Bson projectionFields = Projections.fields( Projections.include("title", "imdb"), Projections.excludeId()); // Retrieves documents with a runtime of less than 15 minutes, applying the // projection and a sorting in alphabetical order FindIterable<Document> docs = collection.find(lt("runtime", 15)) .projection(projectionFields) .sort(Sorts.ascending("title")) .limit(10); // Prints the titles of the queried documents System.out.println("10 movies under 15 minutes: "); docs.forEach(doc -> System.out.println("- " + doc.get("title"))); System.out.println(); // Retrieves the document with the best imdb rating that is less // than 15 minutes long, applying the projection Document doc = collection.find(lt("runtime", 15)) .projection(projectionFields) .sort(Sorts.ascending("imdb.rating")) .first(); // Prints title of the queried document if (doc == null) { System.out.println("No results found."); } else { System.out.println("The highest rated movie under 15 minutes: " + doc.toJson().get("title")); } } } }
10 movies under 15 minutes: 10 Minutes, 3x3, 7:35 in the Morning, 8, 9, A Chairy Tale, A Corner in Wheat, A Gentle Spirit, A Is for Autism, A Movie, The highest rated movie under 15 minutes: {"title": "Andrè and Wally B.", "imdb": {"rating": 5.4, "votes": 3294, "id": 86855}}
애그리게이션 작업
집계 작업을 사용하여 집계 파이프라인의 단계를 수행합니다. 집계 파이프라인은 집계된 결과를 생성하는 다단계 변환입니다.
애그리게이션 작업을 수행하려면 MongoCollection의 인스턴스 에서 aggregate() 메서드를 호출합니다. 이 메서드는 순서대로 실행 집계 표현식을 허용합니다. 애그리게이션을 수행하기 위해 문서를 일치시키고, 필드의 이름을 바꾸고, 값을 그룹 하는 방법을 지정하는 집계 단계를 정의할 수 있습니다. 자세한 내용은 애그리게이션 가이드 및 애그리게이션 표현식 작업 페이지를 참조하세요.
예시
소유자는 paint_order 컬렉션에서 가장 많이 구매된(가장 많이 판매된) 페인트 색상을 알고 싶어합니다.
이 시나리오를 해결하기 위해 매장 주인은 다음과 같은 집계 파이프라인을 만듭니다.
paint_order컬렉션의 모든 문서와 일치색상별로 주문 그룹화
색상별로 수량 필드 합산
결과 순서를 가장 높은 수량에서 가장 낮은 수량 순으로 지정
Bson filter = Filters.empty(); // Prints the collection's "color" values and each value's frequency in descending frequency order collection.aggregate(Arrays.asList( Aggregates.match(filter), Aggregates.group("$color", Accumulators.sum("qty", "$qty")), Aggregates.sort(Sorts.descending("qty")))) .forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));
다음은 앞에 설명한 집계 결과를 보여줍니다.
{ "_id": "green", "qty": 19 } { "_id": "purple", "qty": 14 }
매장 주인이 집계를 실행한 후 '녹색'이 가장 많이 구매된 색상이라는 것을 알게 됩니다.
집계 파이프라인을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 애그리게이션에 대한 MongoDB Server 매뉴얼 페이지를 참조하세요 .
추가 정보
API 문서
이 페이지에서 문서를 조회 데 사용되는 메서드 및 클래스에 대한 자세한 내용은 다음 API 설명서를 참조하세요.