สำหรับสิ่งนี้ ให้ใช้ aggregate() ใน MongoDB ให้เราสร้างคอลเลกชันที่มีเอกสาร -
> db.demo736.insertOne(
... {
... "_id": "101",
... "details1": [
... {
... "details2": [
... {
... "details3": {
... "Name": "John"
... }
... }
... ]
... }
... ]
... }
... );
{ "acknowledged" : true, "insertedId" : "101" }
> db.demo736.insertOne(
... {
... "_id": "102",
... "details1": [
... {
... "details2": [
... {
... "details3": {
... "Name": "Robert"
... }
... }
... ]
... }
... ]
... }
... );
{ "acknowledged" : true, "insertedId" : "102" } แสดงเอกสารทั้งหมดจากคอลเล็กชันโดยใช้วิธี find() -
> db.demo736.find();
สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -
{ "_id" : "101", "details1" : [ { "details2" : [ { "details3" : { "Name" : "John" } } ] } ] }
{ "_id" : "102", "details1" : [ { "details2" : [ { "details3" : { "Name" : "Robert" } } ] } ] } ต่อไปนี้เป็นแบบสอบถามเพื่อกรองอาร์เรย์ของเอกสารที่ฝัง (3 ระดับ) ใน MongoDB -
> db.demo736.aggregate([
... {
... "$unwind": "$details1"
... },
... {
... "$unwind": "$details1.details2"
... },
... {
... "$match": {
... "details1.details2.details3.Name": "Robert"
... }
... },
... {
... $project: {
... _id: 0,
... Name: "$details1.details2.details3",
... }
... }
... ]) สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -
{ "Name" : { "Name" : "Robert" } }