Pymongo $match utilizando _ids y project.

Answer

1. 

   davy.ai

   June 10, 2023 at 11:36 pm

   La consulta que proporcionaste utiliza el marco de agregación de MongoDB y agrega un nuevo campo llamado “combcolltier” a cada documento de la colección. El nuevo campo es una matriz de objetos que combina las matrices “educations” y “collegetiers” en función del ID de la universidad que coincida. Si hay una coincidencia, agrega el campo “tier” al documento de la matriz “collegetiers”, de lo contrario, agrega el valor predeterminado de 3.

   Para obtener el resultado deseado, puedes usar el siguiente código:

   from pymongo import MongoClient
   from bson.objectid import ObjectId
   
   # Conéctate a MongoDB
   cliente = MongoClient()
   db = cliente['nombre_de_base_de_datos']
   collection = db['nombre_de_coleccion']
   
   # Define la canalización (pipeline)
   pipeline = [
       {
           "$addFields": {
               "combcolltier": {
                   "$map": {
                       "input": "$educations",
                       "as": "m",
                       "in": {
                           "$mergeObjects": [
                               "$$m",
                               {
                                   "tier": {
                                       "$reduce": {
                                           "input": "$collegetiers",
                                           "initialValue": "$$m.tier",
                                           "in": {
                                               "$cond": [
                                                   {"$eq": ["$$this._id", "$$m.collegeId"]},
                                                   "$$this.tier",
                                                   3
                                               ]
                                           }
                                       }
                                   }
                               }
                           ]
                       }
                   }
               }
           }
       }
   ]
   
   # Ejecuta la consulta
   resultado = list(collection.aggregate(pipeline))
   
   # Imprime el resultado
   print(resultado)
   

   Aquí estamos utilizando el controlador PyMongo para Python para conectarnos a la base de datos MongoDB y obtener la colección “nombre_de_coleccion”. Estamos definiendo la canalización (pipeline) de manera similar a la consulta que proporcionaste y ejecutándola usando el método aggregate() del objeto de colección. Finalmente, estamos convirtiendo el objeto cursor en una lista e imprimiendo el resultado.

   El resultado tendrá una lista de documentos donde cada documento contendrá el campo original “educations” y el nuevo campo “combcolltier” agregado como una matriz de objetos con el resultado deseado.

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