同样，你也可以求出倍数

db.getCollection('localData').aggregate([
    // Get just the docs that contain a shapes element where color is 'red'
  {$match: {'shapes.color': {$in : ['red','yellow'] } }},
  {$project: {
     shapes: {$filter: {
        input: '$shapes',
        as: 'shape',
        cond: {$in: ['$$shape.color', ['red', 'yellow']]}
     }}
  }}
])

更好的是，您可以使用$slice在匹配的数组元素中查询，这有助于返回数组中的重要对象。

db.test.find({"shapes.color" : "blue"}, {"shapes.$" : 1})

当您知道元素的索引时，$slice是有用的，但有时您需要 匹配条件的数组元素。您可以返回匹配的元素 使用$操作符。

这个答案并没有完全回答这个问题，但它是相关的，我把它写下来，因为有人决定关闭另一个问题，将这个问题标记为重复(这不是)。

在我的例子中，我只想过滤数组元素，但仍然返回数组的完整元素。所有之前的答案(包括问题中给出的解决方案)在应用到我的特定情况时都让我头疼，因为:

我需要我的解决方案能够返回子数组元素的多个结果。 使用$unwind + $match + $group会导致根文档丢失而不匹配数组元素，在我的例子中，我不想这样做，因为实际上我只是想过滤掉不需要的元素。 使用$project > $filter会导致丢失其余的字段或根文档，或者迫使我在投影中指定所有这些字段，这是不可取的。

所以在最后，我用$addFields > $过滤器修复了所有这些问题:

db.test.aggregate([
    { $match: { 'shapes.color': 'red' } },
    { $addFields: { 'shapes': { $filter: {
      input: '$shapes',
      as: 'shape',
      cond: { $eq: ['$$shape.color', 'red'] }
    } } } },
])

解释:

首先将文件与红色形状匹配。 对于这些文档，添加一个名为shapes的字段，在本例中，它将以同样的方式替换原来的字段。 要计算形状的新值，$filter原始$shapes数组的元素，临时将每个数组元素命名为shape，以便稍后可以检查$$shape。颜色是红色。 现在，新的形状数组只包含所需的元素。

你只需要运行query

db.test.find(
{"shapes.color": "red"}, 
{shapes: {$elemMatch: {color: "red"}}});

此查询的输出为

{
    "_id" : ObjectId("562e7c594c12942f08fe4192"),
    "shapes" : [ 
        {"shape" : "circle", "color" : "red"}
    ]
}

正如你所期望的那样，它会从数组中给出匹配颜色的精确字段:'red'。

感谢JohnnyHK。

这里我只想添加一些更复杂的用法。

// Document 
{ 
"_id" : 1
"shapes" : [
  {"shape" : "square",  "color" : "red"},
  {"shape" : "circle",  "color" : "green"}
  ] 
} 

{ 
"_id" : 2
"shapes" : [
  {"shape" : "square",  "color" : "red"},
  {"shape" : "circle",  "color" : "green"}
  ] 
} 


// The Query   
db.contents.find({
    "_id" : ObjectId(1),
    "shapes.color":"red"
},{
    "_id": 0,
    "shapes" :{
       "$elemMatch":{
           "color" : "red"
       } 
    }
}) 


//And the Result

{"shapes":[
    {
       "shape" : "square",
       "color" : "red"
    }
]}

MongoDB 2.2+中的新的聚合框架为Map/Reduce提供了一种替代方案。$unwind操作符可以用来将你的形状数组分离成一个可以匹配的文档流:

db.test.aggregate(
  // Start with a $match pipeline which can take advantage of an index and limit documents processed
  { $match : {
     "shapes.color": "red"
  }},
  { $unwind : "$shapes" },
  { $match : {
     "shapes.color": "red"
  }}
)

结果:

{
    "result" : [
        {
            "_id" : ObjectId("504425059b7c9fa7ec92beec"),
            "shapes" : {
                "shape" : "circle",
                "color" : "red"
            }
        }
    ],
    "ok" : 1
}