Vou apenas codificar alguns valores aqui para corresponder ao "primeiro" índice de matriz de
"polaire" e o índice de matriz "segundo" de "matrice" para demonstração. Observe aqui o uso de $elemMatch no $match estágio do pipeline de agregação e o uso de $map e $filter no $project estágio do encanamento:Aggregation aggregation = newAggregation(
match(
Criteria.where("name").is("race").and("polaire").elemMatch(
Criteria.where("voile").is("foc")
.and("matrice").elemMatch(
Criteria.where("vitRange.min").lt(5)
.and("vitRange.max").gt(5)
.and("twaRange.min").lt(32)
.and("twaRange.max").gt(32)
)
)
),
project("name")
.and(new AggregationExpression() {
@Override
public DBObject toDbObject(AggregationOperationContext context) {
return new BasicDBObject("$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("$$m.twaRange.max", 32))
)
))
))
)
);
}
}).as("polaire")
);
O que se traduz nessa serialização:
[
{ "$match": {
"name": "race",
"polaire": {
"$elemMatch": {
"voile": "foc",
"matrice": {
"$elemMatch": {
"vitRange.min": { "$lt": 5 },
"vitRange.max": { "$gt": 5 },
"twaRange.min": { "$lt": 32 },
"twaRange.max": { "$gt": 32 }
}
}
}
}
}},
{ "$project": {
"name": 1,
"polaire": {
"$map": {
"input": {
"$filter": {
"input": "$polaire",
"as": "p",
"cond": { "$eq": [ "$$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 ] }
]
}
}
}
}
}
}
}}
]
E produz a saída do documento correspondente como:
{
"_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
]
}
]
}
]
}
A parte "query" de
$match é importante selecionar os "documentos" que atendem às condições. Sem o uso de $elemMatch a expressão pode realmente corresponder a documentos sem as condições corretas nos mesmos elementos internos e, de fato, seria espalhada por todos os elementos de matriz presentes no(s) documento(s). Filtrar o array que está aninhado primeiro usa
$map já que o elemento de array "interno" também estará sujeito à sua própria "filtragem". Portanto, tanto o "input" fonte para o $map bem como a "saída" como "in" faça referência a $filter condições para corresponder ao(s) elemento(s) específico(s) das matrizes. Como as "condições" (
"cond" ) para $filter fazemos uso de "expressões de agregação lógica", como o booleano $and bem como os outros "operadores de comparação" para imitar as mesmas condições de suas contrapartes "operador de consulta". Eles são responsáveis pela lógica que corresponde aos itens corretos da matriz para retornar no resultado "filtrado". Para referência, estes são os dados de origem dos quais os resultados são obtidos, que devem ser os mesmos postados na pergunta:
{
"_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
]
}
]
}
]
}
