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$match

Die $match Pipeline-Phase in Amazon DocumentDB wird verwendet, um die Eingabedokumente nur so zu filtern, dass sie den angegebenen Abfragekriterien entsprechen. Sie ist eine der am häufigsten verwendeten Pipeline-Phasen bei Aggregationsvorgängen. Die $match Phase wird vor allen anderen Pipeline-Phasen angewendet, sodass Sie die Anzahl der Dokumente, die in den nachfolgenden Phasen verarbeitet werden müssen, effizient reduzieren können.

Parameter

Beispiel (MongoDB Shell)

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung des $match Stagingbereichs zum Filtern von Dokumenten auf der Grundlage eines bestimmten Feldwerts.

Erstellen Sie Beispieldokumente

db.collection.insertMany([
  { _id: 1, name: "John", age: 25, city: "New York" },
  { _id: 2, name: "Jane", age: 30, city: "Los Angeles" },
  { _id: 3, name: "Bob", age: 35, city: "Chicago" },
  { _id: 4, name: "Alice", age: 40, city: "Miami" }
]);

Beispiel für eine Abfrage

db.collection.aggregate([
  { $match: { age: { $gt: 30 } } },
  { $project: { _id: 1, name: 1, city: 1 } }
]);

Ausgabe

[
  { "_id": 3, "name": "Bob", "city": "Chicago" },
  { "_id": 4, "name": "Alice", "city": "Miami" }
]

$matchIn der Phase werden die Dokumente so gefiltert, dass sie nur diejenigen enthalten, bei denen das age Feld größer als 30 ist.

Codebeispiele

Um ein Codebeispiel für die Verwendung des $match Befehls anzuzeigen, wählen Sie die Registerkarte für die Sprache, die Sie verwenden möchten:

Node.js

const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');

  const db = client.db('test');
  const collection = db.collection('collection');

  const result = await collection.aggregate([
    { $match: { age: { $gt: 30 } } },
    { $project: { _id: 1, name: 1, city: 1 } }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  await client.close();
}

example();

Python

from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    
    db = client['test']
    collection = db['collection']

    result = list(collection.aggregate([
        { '$match': { 'age': { '$gt': 30 } } },
        { '$project': { '_id': 1, 'name': 1, 'city': 1 } }
    ]))

    print(result)
    client.close()

example()