筛选用户权限子集记录

news2024/11/16 3:27:39

【问题】

Is there a way to use the $map operator in a regular Mongo document query (or aggregate \$match which I believe is the same thing).

What I’m trying to do is thus: Given an set of sets, return the document if any of the sets is a subset of a parameter.

Example:

Let’s say I have three documents:
{x : [ [“A”,“B”] ] }
{x : [ [“A”, “D”] ] }
{x : [ [“A”,“B”], [“A”,“D”] ] }
and I have an array
auths = [“A”,“B”,“C”]

I want to run a query where I get back the first and third documents because both contain the set [“A”,“B”] which is a subset of auths, but not the second document because its only set contains D which is not in the set of auths

If I were doing this in a $redact pipeline I could do this with something along the lines of:

{“$anyElementTrue” : {
“$map” : {
“input”: “$x”,
“as”: “s”,
“in”: {“$setIsSubset”: [“$$s”, auths] }
}
}}

but when I try to run this as a query I get

BadValue unknown top level operator: $anyElementTrue

【回答】

直接使用 Mongodb 的 API 应该可以实现这个需求,但会比较繁琐,也可以考虑用 SPL 解决:

A

1

=mongo_open(“mongo://localhost:27017/local?user=test&password=test”)

2

=mongo_shell(A1,”test36.find()”)

3

=[“a”,“b”,“c”]

4

=A2.select(.au.pselect(A3.pos())>0)

5

>mongo_close(A1)

A2:

A3:对照序列

A4:对照 A2 每条记录的 au 是不是 A3 的子集,如果是就查出来

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/140665.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot+VUE前后端分离项目学习笔记 - 【12 Vue使用路由】

整体代码结构 Manage.vue HomeView.vue改名为Manage.vue,用以管理其他view页面【通过import 】 <template><el-container style"min-height: 100vh"><el-aside :width"sideWidth px" style"box-shadow: 2px 0 6px rgb(0 21 41 / 3…

年终盘点:元宇宙产业委多项成果荣登元宇宙行业影响力榜单

在经过了2021年元宇宙概念落地和普及后&#xff0c;2022年成为元宇宙相关产业井喷式发展的一年。元宇宙产业委在2022年多项成果荣登行业影响力榜单。 2021-2022元宇宙科技传播图书影响力榜发布&#xff0c;元宇宙产业委好书上榜 2022年9月&#xff0c;两办印发《关于新时代进一…

Internet Download Manager2023最新永久版下载及功能介绍

提到下载工具&#xff0c;大多数国人映入脑海的或许是迅雷。没错&#xff0c;当今随着互联网的迅猛发展&#xff0c;不少早期积累大量用户的国内外下载工具尽显疲态&#xff0c;止步不前&#xff0c;纷纷掉队&#xff0c;如网络快车、FDM、脱兔等等。一款名叫Internet Download…

Anaconda(python)安装教程以及创建新环境

文章目录一. Anaconda简介二. Anacoda安装1. Anacondad下载2. 安装方式三.通过conda创建新的环境四.conda常用命令一. Anaconda简介 Anaconda介绍&#xff1a;开源的Python发行版本。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本&#xff0c;其包含了conda、Python等180多个科学包…

make_shared与new

假设有这么个类&#xff1a; class A {private:int b;public:A(int c):b(c) { cout << "call constructor..." << endl;}~A() { cout << "call destructor..." << endl;}int getValue() { return b;} }; 当创建指向 A 对象的智能…

【测绘程序设计】——附合导线近似平差

附合导线(Connecting Traverse,CT)近似平差是测绘专业九大核心专业基础课——《数字地形测量学》中的重点内容,其程序设计也是测绘学子必修的课程设计之一。本文分享了测绘程序设计——附合导线近似平差(C++/MFC版),相关源代码(完整工程,包含测试数据)及使用示例(结果…

CLion开发环境的完全解析(QT开发?STM32?顺便速通cmake

文章目录下载与安装主题推荐编辑器与clang-format设置鼠标滚轮改变字体大小clang-format的使用我的 .clang-format 配置编译工具链设置编译工具链的添加与解释cmake配置项的添加与解释cmake的使用与实战常用的cmake变量&#xff08;入门&#xff09;常用的cmake命令&#xff08…

融合通信系统建设建议(华脉智联内参一)

各行业融合通信系统建设建议 让通信融合信息无阻 题记&#xff1a;目前各个行业都已建设了视频监控系统、内部电话系统、无线对讲机系统、公共广播系统、会场音频系统、视频会议系统等。这些通信系统各自解决不同的用户需求&#xff0c;随着技术的发展&#xff0c;以及融合通信…

腾讯安全连续三年列为Gartner在线反欺诈市场指南全球代表厂商

近日&#xff0c;全球研究机构Gartner发布了2022《在线反欺诈市场指南》&#xff08;Market Guide for Online Fraud Detection&#xff09;。腾讯安全凭借天御&#xff08;TenDI&#xff09;金融风控被列为全球代表性厂商&#xff0c;这也是腾讯安全连续第三次被列入该报告。随…

洛谷千题详解 | P1031 [NOIP2002 提高组] 均分纸牌【C/C++、pascal、Java语言】

博主主页&#xff1a;Yu仙笙 专栏地址&#xff1a;洛谷千题详解 目录 题目描述 输入格式 输出格式 输入输出样例 解析&#xff1a; C源码&#xff1a; pascal源码&#xff1a; pascal源码2&#xff1a; Java源码&#xff1a; ------------------------------------------------…

很穷的top2农村男博士要不要嫁?

这个问题最近在知乎上面很火&#xff0c;经常能刷到&#xff0c;具体背景如下&#xff1a;我自己家也是农村的&#xff0c;家里比较穷&#xff0c;我就读的学校肯定比不上top2&#xff0c;但也还不错&#xff0c;是个C9&#xff0c;所以这个问题想和大家简单聊一下我的看法。知…

JavaScript刷LeetCode拿offer-栈相关题目

1. 栈是什么&#xff1f; 一种先进后出的数据结构&#xff1b;JavaScript没有栈的结构&#xff1b;可以用array实现栈的功能 入栈 push(x);出栈 pop(); const stack [];// 入栈 stack.push(1); stack.push(2);// 出栈 const item1 stack.pop(); const item2 stack.pop();2…

GC日志分析

1.写在前面 前段时间一位读者面了阿里&#xff0c;在二面中被问到 GC 日志分析&#xff0c;感觉回答的不是很好&#xff0c;过来找我复盘&#xff0c;大致听了他的回答&#xff0c;虽然回答出了部分&#xff0c;但是没抓到重点。 GC 日志分析算是 JVM 调优中比较难的部分&…

【python数据分析】对淘商品类母婴购物数据进行分析(含完整源码)

前言 嗨喽&#xff0c;大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐 又到了学Python时刻~ 一、数据集 ​ 今天我们来看一个来着阿里云天池的数据集:淘母婴购物数据,有两个csv文件: 1、mum_baby.csv 它包含了953个孩子的生日和性别信息&#xff0c;这些信息是由淘或tian猫的消费者提供的…

足球视频AI(四)——队伍与裁判人员分类

一、基础概念 足球比赛中人员为&#xff1a;A队11人、B队11人、裁判&#xff0c;其中我们暂时不研究守门员。 需要将球场中的人员分类&#xff0c;并呈现在2D看板中。 1.1识别目标&#xff1a; 1&#xff09;球场中的白队 2&#xff09;球场中的蓝队 3&#xff09;球场中的…

剑指offer----C语言版----第九天

目录 1. 剪绳子 1.1 题目描述 1.2 基础知识 1.2.1 动态规划 1.2.2 贪婪算法 1.3 思路一&#xff1a;动态规划 1.4 思路二&#xff1a;贪婪算法 1.5 思路一的优化 1. 剪绳子 原题链接&#xff1a;剑指 Offer 14- I. 剪绳子 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09;http…

无约束优化:Hessian-Free Optimization 拟牛顿类算法(BFGS,L-BFGS)

文章目录无约束优化&#xff1a;Hessian-Free Optimization 拟牛顿类算法&#xff08;BFGS&#xff0c;L-BFGS&#xff09;为什么要用拟牛顿算法割线方程严格凸且光滑函数的BFGS算法非凸但光滑函数的BFGS算法L-BFGS算法非凸非光滑函数的BFGS算法参考文献无约束优化&#xff1a;…

LInux僵尸进程的解决方法

文章目录僵尸进程是如何出现的&#xff1f;如何防止僵尸进程产生&#xff1f;使用wait函数使用waitpid函数阻塞等待非阻塞等待——轮询僵尸进程出现后如何解决&#xff1f;僵尸进程是如何出现的&#xff1f; 一个进程在退出后&#xff0c;操作系统会释放该进程对应的资源&…

网络舆情监测管理制度及处置机制,网络舆情监测服务项目实时方案?

舆情监测通常包括搜集、分析和报告舆论信息的过程。搜集信息的途径包括网络新闻、社交媒体、博客、论坛等&#xff0c;分析信息的方法包括自然语言处理、数据挖掘、模糊属性决策分析等。接下来TOOM舆情监测小编带您简单了解网络舆情监测管理制度及处置机制&#xff0c;网络舆情…

奈奎斯特采样定理(Nyquist)

采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的&#xff0c;因此称为奈奎斯特采样定理。1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理&#xff0c;因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明…