Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/washira/mongodb-guide
Summary lectures from W3S
https://github.com/washira/mongodb-guide
mongodb
Last synced: about 8 hours ago
JSON representation
Summary lectures from W3S
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/washira/mongodb-guide
- Owner: Washira
- Created: 2024-03-05T02:49:58.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-03-11T15:15:02.000Z (8 months ago)
- Last Synced: 2024-03-11T16:41:13.365Z (8 months ago)
- Topics: mongodb
- Homepage: https://www.w3schools.com/mongodb/index.php
- Size: 12.7 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# mongodb-guide
- [mongodb-guide](#mongodb-guide)
- [Introduction](#introduction)
- [Getting Started](#getting-started)
- [สร้าง Cluster](#สร้าง-cluster)
- [Install MongoDB Shell (mongosh)](#install-mongodb-shell-mongosh)
- [Connect to the database](#connect-to-the-database)
- [Query API](#query-api)
- [`mongosh` Create Database](#mongosh-create-database)
- [Show all databases](#show-all-databases)
- [Change or Create a Database](#change-or-create-a-database)
- [`mongosh` Create Collection](#mongosh-create-collection)
- [`mongosh` Insert](#mongosh-insert)
- [`mongosh` Find](#mongosh-find)
- [Find Data](#find-data)
- [`find()`](#find)
- [`findOne()`](#findone)
- [Querying Data](#querying-data)
- [Projection](#projection)
- [Error Case](#error-case)
- [`mongosh` Update](#mongosh-update)
- [`updateOne()`](#updateone)
- [Insert if not found](#insert-if-not-found)
- [`updateMany()`](#updatemany)
- [`mongosh` Delete](#mongosh-delete)
- [`deleteOne()`](#deleteone)
- [`deleteMany()`](#deletemany)
- [Query Operators](#query-operators)
- [Comparison](#comparison)
- [Logical](#logical)
- [Evaluation](#evaluation)
- [Update Operators](#update-operators)
- [Fields](#fields)
- [Array](#array)
- [Aggregation Pipelines](#aggregation-pipelines)
- [Aggregation `$group`](#aggregation-group)
- [Aggregation `$limit`](#aggregation-limit)
- [Aggregation `$project`](#aggregation-project)
- [Aggregation `$sort`](#aggregation-sort)
## Introduction
MongoDB คือ `document database`
document database คือ database ที่เก็บข้อมูลในรูปแบบของ document ซึ่ง document คือข้อมูลที่เก็บในรูปแบบของ `key-value pair` โดย document จะเป็น `JSON object` หรือ `BSON object` ซึ่งเป็น binary ของ JSON object
ตัวอย่าง document ที่เก็บใน MongoDB
```javascript
{
title: "Post Title 1",
body: "Body of post.",
category: "News",
likes: 1,
tags: ["news", "events"],
date: Date()
}
```
## Getting Started
### สร้าง Cluster
1. ไปที่เว็บไซต์ [MongoDB](https://www.mongodb.com/)
2. คลิกที่ `Try Free` และลงทะเบียน
### Install MongoDB Shell (mongosh)
มีหลายวิธีที่สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อกับ MongoDB ได้ แต่วิธีที่ง่ายที่สุดคือการใช้ MongoDB Shell (mongosh)
ตรวจสอบการติดตั้งโดยการพิมพ์คำสั่งต่อไปนี้ใน terminal
```bash
mongosh --version
```
### Connect to the database
ใน MongoDB Atlas dashboard ตรง `Databases` > คลิกปุ่ม `Connect` > เลือก `Connect with the MongoDB Shell` และคุณจะได้รับ URI ที่สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อกับ database ได้
ตัวอย่าง URI ที่ได้จาก MongoDB Atlas
```bash
mongosh "mongodb+srv://cluster0.abcde.mongodb.net/" --apiVersion 1 --username
```
หลังจากนั้น จะสามารถ prompt ให้ใส่ password ของ user ที่ใช้เพื่อเชื่อมต่อกับ database ได้
## Query API
Query API ใน MongoDB คือการใช้คำสั่งเพื่อติดต่อกับ database
มี 2 วิธีในการ query ข้อมูลใน MongoDB คือ
1. CRUD Operations
2. Aggregation Pipelines
เราสามารถใช้ `MongoDB Query API` เพื่อ
- ค้นหาข้อมูล ด้วย `mongosh`, Compass, VS Code, หรือ ภาษาโปรแกรมมิ่งอื่น ๆ
- โอนย้ายข้อมูลโดย aggregation pipelines
- join ข้อมูลจากหลาย collection
- กราฟและ geospatial queries
- Full-text search
- index ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการ query
- Time-series analysis
## `mongosh` Create Database
เมื่อ connect ครั้งแรก เราจะเห็น database ที่มีชื่อว่า `myFirstDatabase`
### Show all databases
ใช้คำสั่ง
```bash
show dbs
```
เราจะเห็นว่า ไม่มี `myFirstDatabase` แสดงออกมา เพราะว่า `myFirstDatabase` ไม่มี collection ใด ๆ ที่ถูกสร้างไว้
### Change or Create a Database
อย่างเช่น ถ้าต้องการสร้าง database ชื่อว่า `blog` ใช้คำสั่ง
```bash
use blog
```
## `mongosh` Create Collection
มี 2 วิธี
1. ใช้คำสั่ง `db.createCollection('')`
```bash
db.createCollection('posts')
```
2. สามารถสร้าง collection ในระหว่างการ insert document โดยใช้คำสั่ง `db..insertOne()`
```bash
db.posts.insertOne({"title": "Post 1"})
```
Remember: ถ้า collection ไม่มี document ใด ๆ อยู่ มันจะไม่แสดงออกมาใน `show collections` หรือ `db.getCollectionNames()` จนกว่าจะมี document อยู่ใน collection นั้น ๆ
## `mongosh` Insert
ใช้คำสั่ง `db..insertOne()` เพื่อ insert document ใน collection
```bash
db.posts.insertOne({
title: "Post 1",
body: "Body of post 1",
category: "News",
likes: 1,
tags: ["news", "events"],
date: Date()
})
```
หรือใช้คำสั่ง `db..insertMany()` เพื่อ insert หลาย document ใน collection
```bash
db.posts.insertMany([
{
title: "Post 2",
body: "Body of post 2",
category: "News",
likes: 2,
tags: ["news", "events"],
date: Date()
},
{
title: "Post 3",
body: "Body of post 3",
category: "News",
likes: 3,
tags: ["news", "events"],
date: Date()
}
])
```
## `mongosh` Find
### Find Data
มี 2 วิธีในการค้นหาข้อมูลใน MongoDB คือ `find()` และ `findOne()`
#### `find()`
ใช้คำสั่ง `db..find()` เพื่อค้นหา document ใน collection
```bash
db.posts.find()
```
หรือใช้คำสั่ง `db..find().pretty()` เพื่อแสดงข้อมูลในรูปแบบที่สวยงาม
```bash
db.posts.find().pretty()
```
#### `findOne()`
ใช้คำสั่ง `db..findOne()` เพื่อค้นหา document แรกที่เจอใน collection
```bash
db.posts.findOne()
```
### Querying Data
ใช้คำสั่ง `db..find()` และใส่เงื่อนไขเพื่อค้นหาข้อมูลที่ต้องการ
```bash
db.posts.find({ title: "Post 1" })
```
หรือใช้คำสั่ง `db..find()` และใส่เงื่อนไขเพื่อค้นหาข้อมูลที่ต้องการ และใช้ projection เพื่อเลือกเฉพาะ field ที่ต้องการ
```bash
db.posts.find({ title: "Post 1" }, { title: 1, _id: 0 })
```
### Projection
ใช้ projection เพื่อเลือกเฉพาะ field ที่ต้องการ อย่างเช่น ถ้าต้องการเลือกเฉพาะ field `title` และ `date` ใช้คำสั่ง
```bash
db.posts.find({}, { title: 1, date: 1 })
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[
{
_id: ObjectId("62c350dc07d768a33fdfe9b0"),
title: 'Post Title 1',
date: 'Mon Jul 04 2022 15:43:08 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
_id: ObjectId("62c3513907d768a33fdfe9b1"),
title: 'Post Title 2',
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
_id: ObjectId("62c3513907d768a33fdfe9b2"),
title: 'Post Title 3',
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
_id: ObjectId("62c3513907d768a33fdfe9b3"),
title: 'Post Title 4',
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
}
]
```
สังเกตว่า field `_id` จะแสดงออกมาเสมอ ถึงแม้ว่าไม่ได้ระบุ
เราสามารถใช้ `1` เพื่อแสดง field ที่ต้องการ และ `0` เพื่อไม่แสดง field ที่ไม่ต้องการ
```bash
db.posts.find({}, { _id: 0, title: 1, date: 1 })
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[
{
title: 'Post Title 1',
date: 'Mon Jul 04 2022 15:43:08 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
title: 'Post Title 2',
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
title: 'Post Title 3',
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
title: 'Post Title 4',
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
}
]
```
#### Error Case
เราไม่สามารถใช้ `0` และ `1` ในการเลือก field ในคราวเดียวกัน ในการเลือก field ให้ใช้ `1` เท่านั้น (ยกเว้น field `_id` ที่สามารถใช้ `0` ในคราวเดียวกันได้ ดังตัวอย่างก่อนหน้า)
ยกตัวอย่างเช่น ถ้าไม่ต้องการเลือก field `category` ใช้คำสั่ง
```bash
db.posts.find({}, { category: 0 })
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[
{
_id: ObjectId("62c350dc07d768a33fdfe9b0"),
title: 'Post Title 1',
body: 'Body of post.',
likes: 1,
tags: [ 'news', 'events' ],
date: 'Mon Jul 04 2022 15:43:08 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
_id: ObjectId("62c3513907d768a33fdfe9b1"),
title: 'Post Title 2',
body: 'Body of post.',
likes: 2,
tags: [ 'news', 'events' ],
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
_id: ObjectId("62c3513907d768a33fdfe9b2"),
title: 'Post Title 3',
body: 'Body of post.',
likes: 3,
tags: [ 'news', 'events' ],
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
},
{
_id: ObjectId("62c3513907d768a33fdfe9b3"),
title: 'Post Title 4',
body: 'Body of post.',
likes: 4,
tags: [ 'news', 'events' ],
date: 'Mon Jul 04 2022 15:44:41 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
}
]
```
เราจะได้ error ทันทีถ้า ใช้ `1` และ `0` ในการเลือก field ในคราวเดียวกัน
```bash
db.posts.find({}, {title: 1, date: 0})
```
จะได้ error แบบนี้
```bash
MongoServerError: Cannot do exclusion on field date in inclusion projection
```
## `mongosh` Update
การอัพเดท document ใน MongoDB มี 2 วิธี คือ `updateOne()` และ `updateMany()`
parameter ของ `updateOne()` และ `updateMany()` ตัวแรก คือ query ที่ต้องการอัพเดท และตัวที่สอง คือ document ที่ต้องการอัพเดท
### `updateOne()`
ใช้คำสั่ง `db..updateOne()` เพื่อ update document แรกที่เจอใน collection (คล้ายกับ `findOne()`)
ตัวอย่างเช่น ถ้าต้องการอัพเดท document ที่มี field `title` เป็น `Post Title 1` และ อัพเดท field `likes` ของ document นั้น ใช้คำสั่ง
```bash
db.posts.updateOne({ title: "Post Title 1" }, { $set: { likes: 2 } })
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
{
acknowledged: true,
insertedId: null,
matchedCount: 1,
modifiedCount: 1,
upsertedId: null
}
```
check document ที่อัพเดท
```bash
db.posts.find({ title: "Post Title 1" })
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[
{
_id: ObjectId("62c350dc07d768a33fdfe9b0"),
title: 'Post Title 1',
body: 'Body of post.',
category: 'News',
likes: 2,
tags: [ 'news', 'events' ],
date: 'Mon Jul 04 2022 15:43:08 GMT-0500 (Central Daylight Time)'
}
]
```
### Insert if not found
ถ้า document ที่ต้องการอัพเดทไม่มีอยู่ ให้เพิ่ม parameter `upsert: true` ในการอัพเดท
เช่น
```bash
db.posts.updateOne(
{ title: "Post Title 5" },
{
$set:
{
title: "Post Title 5",
body: "Body of post.",
category: "Event",
likes: 5,
tags: ["news", "events"],
date: Date()
}
},
{ upsert: true }
)
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
{
acknowledged: true,
insertedId: ObjectId("62c358734684a30f296cfe5f"),
matchedCount: 0,
modifiedCount: 0,
upsertedCount: 1
}
```
### `updateMany()`
ใช้คำสั่ง `db..updateMany()` เพื่อ update document ทั้งหมดที่เจอใน collection
ตัวอย่างเช่น ต้องการอัพเดท field `likes` ของ document ทั้งหมดให้เป็น `1` เราจะใช้ operator `inc`
```bash
db.posts.updateMany({}, { $inc: { likes: 1 } })
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
{
acknowledged: true,
insertedId: null,
matchedCount: 5,
modifiedCount: 5,
upsertedCount: 0
}
```
## `mongosh` Delete
การลบ document ใน MongoDB มี 2 วิธี คือ `deleteOne()` และ `deleteMany()`
### `deleteOne()`
ใช้คำสั่ง `db..deleteOne()` เพื่อลบ document แรกที่เจอใน collection (คล้ายกับ `findOne()`)
ตัวอย่างเช่น ถ้าต้องการลบ document ที่มี field `title` เป็น `Post Title 5` ใช้คำสั่ง
```bash
db.posts.deleteOne({ title: "Post Title 5" })
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
{ acknowledged: true, deletedCount: 1 }
```
### `deleteMany()`
ใช้คำสั่ง `db..deleteMany()` เพื่อลบ document ทั้งหมดที่เจอใน collection
ตัวอย่างเช่น ถ้าต้องการลบ document ที่มี field `category` เป็น `Technology` ใช้คำสั่ง
```bash
db.posts.deleteMany({ category: "Technology" })
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
{ acknowledged: true, deletedCount: 1 }
```
## Query Operators
ในการ query ข้อมูลใน MongoDB มี `query operators` ที่สามารถใช้เพื่อ query ข้อมูลได้
### Comparison
ใช้ `comparison operators` เพื่อ query ข้อมูลเอามาเปรียบเทียบ
- `$eq` เท่ากับ
- `$ne` ไม่เท่ากับ
- `$gt` มากกว่า
- `$gte` มากกว่าหรือเท่ากับ
- `$lt` น้อยกว่า
- `$lte` น้อยกว่าหรือเท่ากับ
- `$in` อยู่ใน array
### Logical
ใช้ `logical operators` เพื่อ query ข้อมูลเอามาเปรียบเทียบทาง logic กับ query อื่น ๆ
- `$and` และ
- `$or` หรือ
- `$nor` ไม่ใช่หรือ
- `$not` ไม่ใช่
### Evaluation
ใช้ `evaluation operators` เพื่อ query ข้อมูลเอามาเปรียบเทียบทางการประเมินค่า
- `$regex` ใช้ regular expression
- `$exists` ตรวจสอบว่า field นั้น ๆ มีอยู่หรือไม่
- `$type` ตรวจสอบ type ของ field
- `$mod` ตรวจสอบเงื่อนไขที่เป็นเลข
- `$text` ใช้ text search
- `$where` ใช้ JavaScript expression
- `$jsonSchema` ใช้ JSON schema
- `$geoIntersects` ใช้ geospatial queries
- `$geoWithin` ใช้ geospatial queries
- `$near` ใช้ geospatial queries
- `$nearSphere` ใช้ geospatial queries
- `$all` ตรวจสอบว่า array นั้น ๆ มีทุกค่าหรือไม่
- `$elemMatch` ตรวจสอบว่า array นั้น ๆ มีค่าที่ตรงกับเงื่อนไขหรือไม่
- `$size` ตรวจสอบขนาดของ array
- `$bitsAllClear` ตรวจสอบว่า bit ทั้งหมดใน field นั้น ๆ มีค่าเป็น 0 หรือไม่
- `$bitsAllSet` ตรวจสอบว่า bit ทั้งหมดใน field นั้น ๆ มีค่าเป็น 1 หรือไม่
- `$bitsAnyClear` ตรวจสอบว่า bit ใด ๆ ใน field นั้น ๆ มีค่าเป็น 0 หรือไม่
- `$bitsAnySet` ตรวจสอบว่า bit ใด ๆ ใน field นั้น ๆ มีค่าเป็น 1 หรือไม่
- `$comment` ใช้ comment ใน query
- `$meta` ใช้ metadata ใน text search
- `$slice` ใช้ projection ใน array
- `$elemMatch` ใช้ query ใน array
- `$bitsAllClear` ใช้ bit ใน query
- `$bitsAllSet` ใช้ bit ใน query
- `$bitsAnyClear` ใช้ bit ใน query
- `$bitsAnySet` ใช้ bit ใน query
## Update Operators
ในการ update ข้อมูลใน MongoDB มี `update operators` ที่สามารถใช้เพื่อ update ข้อมูลได้
### Fields
ใช้ `fields operators` เพื่อ update ข้อมูลใน field ของ document
- `$set` ใช้เพื่อ set ค่าใหม่ใน field ของ document
- `$unset` ใช้เพื่อลบ field ของ document
- `$rename` ใช้เพื่อเปลี่ยนชื่อ field ของ document
- `$inc` ใช้เพื่อเพิ่มค่าของ field ของ document
- `$mul` ใช้เพื่อคูณค่าของ field ของ document
- `$min` ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าของ field ของ document และเลือกค่าที่น้อยที่สุด
- `$max` ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าของ field ของ document และเลือกค่าที่มากที่สุด
- `$currentDate` ใช้เพื่อ set ค่าของ field ให้เป็น current date หรือ current timestamp
### Array
ใช้ `array operators` เพื่อ update ข้อมูลใน array ของ document
- `$addToSet` ใช้เพื่อเพิ่มค่าใหม่ใน array ของ field ของ document และไม่เพิ่มค่าซ้ำ
- `$pop` ใช้เพื่อลบค่าของ field ของ document ที่เป็น array และเลือกค่าแรกหรือค่าสุดท้าย
- `$pull` ใช้เพื่อลบค่าของ field ของ document ที่เป็น array ตามเงื่อนไขที่กำหนด
- `$push` ใช้เพื่อเพิ่มค่าใหม่ใน array ของ field ของ document
## Aggregation Pipelines
Aggregation Pipelines ใน MongoDB คือการใช้คำสั่งเพื่อโอนย้ายข้อมูล และทำการคำนวณข้อมูล โดยการใช้หลายๆ ขั้นตอน เรียกว่า `stages` โดยแต่ละ `stage` จะทำการโอนย้ายข้อมูล และทำการคำนวณข้อมูล และส่งผลลัพธ์ไปยัง `stage` ถัดๆ ไป
ข้อควรระวังคือ ลำดับของ `stage` เป็นเรื่องสำคัญ แต่ละ `stage` จะทำการ aggregate document ที่ได้จาก `stage` ก่อนหน้าเท่านั้น
ตัวอย่าง
```bash
db.posts.aggregate([
{
$match: { likes: { $gt: 1 } }
},
{
$group: { _id: "$category", totalLikes: { $sum: "$likes" } }
}
])
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[ { _id: 'News', totalLikes: 3 }, { _id: 'Event', totalLikes: 8 } ]
```
ตัวอย่างในบทเรียน เราจะใช้ dataset จาก [MongoDB Sample Dataset](https://docs.atlas.mongodb.com/sample-data/)
### Aggregation `$group`
ใช้ `$group` เพื่อ group ข้อมูล และทำการคำนวณข้อมูล โดย `_id` expression
อย่าสับสนกับ `_id` ของ document ที่เก็บใน collection ที่เราสร้างขึ้นมา ในการใช้ `$group` ให้ใช้ `_id` expression ที่ต้องการ
ในตัวอย่าง เลือกใช้ database `sample_airbnb` collection `listingsAndReviews` และใช้คำสั่ง
```bash
db.listingsAndReviews.aggregate(
[ { $group : { _id : "$property_type" } } ]
)
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[
{ _id: 'Aparthotel' },
{ _id: 'Apartment' },
{ _id: 'Barn' },
{ _id: 'Bed and breakfast' },
{ _id: 'Boat' },
{ _id: 'Boutique hotel' },
{ _id: 'Bungalow' },
{ _id: 'Cabin' },
{ _id: 'Camper/RV' },
{ _id: 'Campsite' },
{ _id: 'Casa particular (Cuba)' },
{ _id: 'Castle' },
{ _id: 'Chalet' },
{ _id: 'Condominium' },
{ _id: 'Cottage' },
{ _id: 'Earth house' },
{ _id: 'Farm stay' },
{ _id: 'Guest suite' },
{ _id: 'Guesthouse' },
{ _id: 'Heritage hotel (India)' }
]
```
### Aggregation `$limit`
ใช้ `$limit` เพื่อจำกัดจำนวน document ที่ต้องการ เพื่อส่งเป็น output ไปยัง `stage` ถัดๆ ไป
ในตัวอย่าง เลือกใช้ database `sample_mflix` collection `movies` และใช้คำสั่ง
```bash
db.movies.aggregate([ { $limit: 1 } ])
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[
{
_id: ObjectId("573a1390f29313caabcd4135"),
plot: 'Three men hammer on an anvil and pass a bottle of beer around.',
genres: [ 'Short' ],
runtime: 1,
cast: [ 'Charles Kayser', 'John Ott' ],
num_mflix_comments: 0,
title: 'Blacksmith Scene',
fullplot: 'A stationary camera looks at a large anvil with a blacksmith behind it and one on either side. The smith in the middle draws a heated metal rod from the fire, places it on the anvil, and all three begin a rhythmic hammering. After several blows, the metal goes back in the fire. One smith pulls out a bottle of beer, and they each take a swig. Then, out comes the glowing metal and the hammering resumes.',
countries: [ 'USA' ],
released: ISODate("1893-05-09T00:00:00.000Z"),
directors: [ 'William K.L. Dickson' ],
rated: 'UNRATED',
awards: { wins: 1, nominations: 0, text: '1 win.' },
lastupdated: '2015-08-26 00:03:50.133000000',
year: 1893,
imdb: { rating: 6.2, votes: 1189, id: 5 },
type: 'movie',
tomatoes: {
viewer: { rating: 3, numReviews: 184, meter: 32 },
lastUpdated: ISODate("2015-06-28T18:34:09.000Z")
}
}
]
```
จากตัวอย่าง เราจะเห็นว่ามีเพียง document เดียวที่ได้จาก output
### Aggregation `$project`
ใช้ `$project` เพื่อเลือก field ที่ต้องการ และเปลี่ยนชื่อ field ที่ต้องการ
มันจะคล้ายกับ `projection` ในการ query ข้อมูล แต่ `$project` ใช้ใน aggregation pipelines
ในตัวอย่าง เลือกใช้ database `sample_restaurants` collection `restaurants` และใช้คำสั่ง
```bash
db.restaurants.aggregate([
{
$project: {
"name": 1,
"cuisine": 1,
"address": 1
}
},
{
$limit: 5
}
])
```
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[
{
_id: ObjectId("5eb3d668b31de5d588f4292a"),
address: {
building: '2780',
coord: [ -73.98241999999999, 40.579505 ],
street: 'Stillwell Avenue',
zipcode: '11224'
},
cuisine: 'American',
name: 'Riviera Caterer'
},
{
_id: ObjectId("5eb3d668b31de5d588f4292b"),
address: {
building: '7114',
coord: [ -73.9068506, 40.6199034 ],
street: 'Avenue U',
zipcode: '11234'
},
cuisine: 'Delicatessen',
name: "Wilken'S Fine Food"
},
{
_id: ObjectId("5eb3d668b31de5d588f4292c"),
address: {
building: '2206',
coord: [ -74.1377286, 40.6119572 ],
street: 'Victory Boulevard',
zipcode: '10314'
},
cuisine: 'Jewish/Kosher',
name: 'Kosher Island'
},
{
_id: ObjectId("5eb3d668b31de5d588f4292d"),
address: {
building: '469',
coord: [ -73.961704, 40.662942 ],
street: 'Flatbush Avenue',
zipcode: '11225'
},
cuisine: 'Hamburgers',
name: "Wendy'S"
},
{
_id: ObjectId("5eb3d668b31de5d588f4292e"),
address: {
building: '1007',
coord: [ -73.856077, 40.848447 ],
street: 'Morris Park Ave',
zipcode: '10462'
},
cuisine: 'Bakery',
name: 'Morris Park Bake Shop'
}
]
```
field `_id` จะแสดงออกมาเสมอ ถึงแม้ว่าไม่ได้ระบุ
เราสามารถใช้ `1` เพื่อแสดง field ที่ต้องการ และ `0` เพื่อไม่แสดง field ที่ไม่ต้องการ
และข้อจำกัดคือ ไม่สามารถใช้ `1` และ `0` ในการเลือก field ในคราวเดียวกันได้ เหมือนกันกับการ projection ในการ query ข้อมูล
### Aggregation `$sort`
ใช้ `$sort` เพื่อเรียงลำดับข้อมูล
ในตัวอย่าง เลือกใช้ database `sample_airbnb` collection `listingsAndReviews` และใช้คำสั่ง
```bash
db.listingsAndReviews.aggregate([
{
$sort: { "accommodates": -1 }
},
{
$project: {
"name": 1,
"accommodates": 1
}
},
{
$limit: 5
}
])
```
เราจะใช้ `1` เพื่อเรียงลำดับข้อมูลจากน้อยไปมาก และ `-1` เพื่อเรียงลำดับข้อมูลจากมากไปน้อย
จะได้ผลลัพธ์เป็น
```bash
[
{
_id: '19990097',
name: 'House close to station & direct to opera house....',
accommodates: 16
},
{ _id: '19587001', name: 'Kaena O Kekai', accommodates: 16 },
{
_id: '20958766',
name: 'Great Complex of the Cellars',
accommodates: 16
},
{
_id: '12509339',
name: 'Barra da Tijuca beach house',
accommodates: 16
},
{
_id: '20455499',
name: 'DOWNTOWN VIP MONTREAL ,HIGH END DECOR,GOOD VALUE..',
accommodates: 16
}
]
```
จากตัวอย่าง เราจะเห็นว่ามีเพียง 5 document ที่ได้จาก output และเรียงลำดับข้อมูล field `accommodates` จากมากไปน้อย