$ match（汇总）_MonogDB 中文网

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行为
例子

定义¶

$match¶

筛选文档以仅将符合指定条件的文档传递到下一个管道阶段。

该$match阶段具有以下原型形式：

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{ $match: { <query> } }

$match获取指定查询条件的文档。查询语法与读取操作查询语法相同。即 $match不接受原始聚合表达式。而是使用$expr查询表达式在中包含聚合表达式$match。

行为¶

管道优化¶

$match尽早将其放置在聚合管道中。因为$match限制了聚合管道中的文档总数，所以较早的$match操作将管道下的处理量减到最少。
如果将a $match放在管道的最开始，查询可以利用索引，例如其他索引 db.collection.find() 或索引 db.collection.findOne()。

限制¶

该$match查询语法等同于读出操作查询语法; 即 $match不接受原始聚合表达式。要在中包含聚合表达式 $match，请使用$expr查询表达式：
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```
{ $match: { $expr: { <aggregation expression> } } }
```
您不能$where在$match查询中将其用作聚合管道的一部分。
您不能在聚合管道中使用$near或$nearSphere在 $match查询中使用它。或者，您可以：
- 使用$geoNear阶段而不是$match阶段。
- 在阶段或中使用$geoWithin查询运算符。$center$centerSphere$match
要$text在$match阶段中使用， $match阶段必须是管道的第一阶段。

视图不支持文本搜索。

例子¶

这些示例使用以articles以下文档命名的集合：

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{ "_id" : ObjectId("512bc95fe835e68f199c8686"), "author" : "dave", "score" : 80, "views" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("512bc962e835e68f199c8687"), "author" : "dave", "score" : 85, "views" : 521 }
{ "_id" : ObjectId("55f5a192d4bede9ac365b257"), "author" : "ahn", "score" : 60, "views" : 1000 }
{ "_id" : ObjectId("55f5a192d4bede9ac365b258"), "author" : "li", "score" : 55, "views" : 5000 }
{ "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b259"), "author" : "annT", "score" : 60, "views" : 50 }
{ "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b25a"), "author" : "li", "score" : 94, "views" : 999 }
{ "_id" : ObjectId("55f5a1d3d4bede9ac365b25b"), "author" : "ty", "score" : 95, "views" : 1000 }

平等匹配¶

以下操作用于$match执行简单的相等匹配：

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db.articles.aggregate(
    [ { $match : { author : "dave" } } ]
);

$match选择将选择author 字段等于的文档dave，并且聚合返回以下内容：

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{ "_id" : ObjectId("512bc95fe835e68f199c8686"), "author" : "dave", "score" : 80, "views" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("512bc962e835e68f199c8687"), "author" : "dave", "score" : 85, "views" : 521 }

执行计数¶

以下示例选择要使用$match管道运算符处理的文档，然后将结果通过$group管道传输到管道运算符以计算文档计数：

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db.articles.aggregate( [
  { $match: { $or: [ { score: { $gt: 70, $lt: 90 } }, { views: { $gte: 1000 } } ] } },
  { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
] );

在凝集管道，$match选择的文件，其中任一score大于70和小于90 或views大于或等于1000。然后将这些文档通过管道传输$group到进行计数。聚合返回以下内容：

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{ "_id" : null, "count" : 5 }

也可以看看

聚合与邮编数据集，聚合，用户偏好数据