Definición
equalsEl operador
equalsverifica si un campo coincide con un valor que especifiques.equalsadmite la consulta de los siguientes tipos de datos:número, incluyendo
int32,int64ydoublenull
Se puede usar el operador
equalspara consultar valores booleano, objectId, numéricos, fecha y string (indexados como el tipotoken) en arreglos. Si al menos un elemento del arreglo coincide con el campo "value" del operadorequals, MongoDB Search agrega el documento al conjunto de resultados.Nota
El operador
equalsadmite números de hasta 15 dígitos decimales. Dígitos decimales adicionales en documentos o consultas pueden causar problemas de precisión o inexactitud en las consultas.
Sintaxis
equals tiene la siguiente sintaxis:
{ $search: { "index": <index name>, // optional, defaults to "default" "equals": { "path": "<field-to-search>", "value": <boolean-value>|<objectId>|<number>|<date>|<string>, "score": <score-options>, "doesNotAffect": "<facet-to-exclude>" | [<array-of-facets>] } } }
opciones
equals utiliza los siguientes términos para construir una query:
Campo | Tipo | Descripción | ¿Requerido? |
|---|---|---|---|
| string | Campo indexado para buscar. | Sí |
| Valor para query. | Sí | |
| Objeto | Puntuación que se asigna a los resultados coincidentes con los términos de búsqueda. Utiliza una de las siguientes opciones para modificar la puntuación:
Para obtener información sobre cómo usar | no |
| string o arreglo de strings | Faceta o lista de facetas que se deben excluir del recálculo del recuento en función de esta query. El valor debe ser uno o más nombres de una faceta definida en | no |
Comportamiento de la puntuación
Por defecto, equals utiliza la puntuación constant. Cada documento coincidente recibe una puntuación de 1.
Cuando se consultan valores en arreglos, MongoDB Search asigna mayores puntuaciones si más valores en el arreglo coinciden con la query.
Consulte la sección Ejemplos para ver ejemplos de puntuación.
Ejemplos
Los siguientes ejemplos utilizan una colección de muestra users.
Colección de muestra
La colección users contiene los siguientes tres documentos:
db.users.insertMany([ { "_id" : ObjectId("5ed698faa1199b471010d70c"), "name" : "Jim Hall", "verified_user" : true, "account" : { "new_user" : true, "active_user" : true }, "teammates" : [ ObjectId("5ed6990aa1199b471010d70d"), ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7885c8") ], "region" : "East", "account_created" : ISODate("2021-12-12T10:18:27.000+00:00"), "employee_number" : 257, "uuid" : UUID("fac32260-b511-4c69-8485-a2be5b7dda9e"), "job_title": "engineer" }, { "_id" : ObjectId("5ed6990aa1199b471010d70d"), "name" : "Ellen Smith", "verified_user" : true, "account" : { "new_user" : false, "active_user" : true }, "teammates" : [ ObjectId("5a9427648b0beebeb69537a5"), ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7881d1") ], "region" : "Southwest", "account_created" : ISODate("2022-05-04T05:01:08.000+00:00"), "employee_number" : 258, "job_title": null }, { "_id" : ObjectId("5ed6994fa1199b471010d70e"), "name" : "Fred Osgood", "verified_user" : false, "account" : { "new_user" : false, "active_user" : false }, "teammates" : [ ObjectId("5a9427648b0beebeb69589a1"), ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7897d3") ], "region" : "Northwest", "account_created" : ISODate("2022-01-19T08:22:15.000+00:00"), "employee_number" : 259, "job_title": null } ])
{ "_id" : ObjectId("5ed698faa1199b471010d70c"), "name" : "Jim Hall", "verified_user" : true, "account" : { "new_user" : true, "active_user" : true }, "teammates" : [ ObjectId("5ed6990aa1199b471010d70d"), ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7885c8") ], "region" : "East", "account_created" : ISODate("2021-12-12T10:18:27.000+00:00"), "employee_number" : 257, "uuid" : UUID("fac32260-b511-4c69-8485-a2be5b7dda9e"), "job_title": "engineer" }
{ "_id" : ObjectId("5ed6990aa1199b471010d70d"), "name" : "Ellen Smith", "verified_user" : true, "account" : { "new_user" : false, "active_user" : true }, "teammates" : [ ObjectId("5a9427648b0beebeb69537a5"), ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7881d1") ], "region" : "Southwest", "account_created" : ISODate("2022-05-04T05:01:08.000+00:00"), "employee_number" : 258, "job_title": null }
{ "_id" : ObjectId("5ed6994fa1199b471010d70e"), "name" : "Fred Osgood", "verified_user" : false, "account" : { "new_user" : false, "active_user" : false }, "teammates" : [ ObjectId("5a9427648b0beebeb69589a1"), ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7897d3") ], "region" : "Northwest", "account_created" : ISODate("2022-01-19T08:22:15.000+00:00"), "employee_number" : 259, "job_title": null }
Índice de muestra
La colección users está indexada con la siguiente definición de índice:
{ "mappings": { "dynamic": true, "fields": { "name": { "type": "token", "normalizer": "lowercase" }, "region": [ { "type": "string" }, { "type": "token" } ] } } }
La definición del índice especifica lo siguiente:
Indexa automáticamente todos los campos indexables dinámicamente.
Indexar el campo
namecomo tipotokenpara admitir la búsqueda de string mediante el operadorequals.Indexa el campo
regioncomo tiposstringpara soportar la búsqueda de string ytokenpara soportar la búsqueda defacet.
Para aprender a crear un índice de búsqueda de MongoDB, consulta Administrar índices de búsqueda de MongoDB.
Consultas de ejemplos básicos
Ejemplos booleanos
El siguiente ejemplo utiliza el operador equals para buscar en la colección users documentos en los que el campo verified_user esté configurado en true.
db.users.aggregate([ { "$search": { "equals": { "path": "verified_user", "value": true } } }, { "$project": { "name": 1, "_id": 0, "score": { "$meta": "searchScore" } } } ])
La query anterior devuelve los siguientes resultados:
{ "name" : "Jim Hall", "score" : 1 } { "name" : "Ellen Smith", "score" : 1 }
Los documentos para "Jim Hall" y "Ellen Smith" reciben cada uno una puntuación de 1 porque esos documentos tienen el campo verified_user establecido en true.
En el siguiente ejemplo se utiliza el operador equals para buscar documentos en la colección users en los que el campo account.new_user contiene el valor booleano true.
db.users.aggregate([ { "$search": { "equals": { "path": "account.new_user", "value": true } } } ])
La consulta anterior devuelve el documento "Jim Hall" porque ese documento contiene "new_user": true en el account objeto.
Ejemplo de ObjectId
El siguiente ejemplo utiliza el operador equals para buscar en la colección users documentos en los que el campo teammates contenga el valor ObjectId("5a9427648b0beebeb69589a1").
db.users.aggregate([ { "$search": { "equals": { "path": "teammates", "value": ObjectId("5a9427648b0beebeb69589a1") } } } ])
La consulta anterior devuelve el documento "Fred Osgood" porque ese documento contiene ObjectId("5a9427648b0beebeb69589a1") en la teammates matriz.
Ejemplo de fecha
El siguiente ejemplo utiliza el operador equals para buscar en la colección users documentos en los que el campo account_created contiene el valor que coincide con ISODate("2022-05-04T05:01:08.000+00:00").
db.users.aggregate([ { "$search": { "equals": { "path": "account_created", "value": ISODate("2022-05-04T05:01:08.000+00:00") } } } ])
La consulta anterior devuelve el documento "Ellen Smith" porque ese documento "account_created": 2022-05-04T05:01:08.000+00:00 contiene.
Ejemplo de número
El siguiente ejemplo utiliza el operador equals para buscar en la colección users documentos en los que el campo employee_number contiene el valor que coincide con 259.
db.users.aggregate([ { "$search": { "equals": { "path": "employee_number", "value": 259 } } } ])
La consulta anterior devuelve el documento "Fred Osgood" porque ese documento "employee_number": 259 contiene.
Ejemplo de string
El siguiente ejemplo utiliza el operador equals para buscar en la colección users documentos en los que el campo name contiene el valor que coincide con Jim Hall.
db.users.aggregate([ { "$search": { "equals": { "path": "name", "value": "jim hall" } } } ])
La consulta anterior devuelve el documento "Jim Hall" porque contiene Jim Hall en el name campo. MongoDB Search relaciona la consulta en minúsculas con el valor en mayúsculas del documento, ya que normaliza el término a minúsculas, como se especifica en la definición del índice del name campo.
Ejemplo UUID
El siguiente ejemplo usa el operador equals para buscar en la colección users documentos en los que el campo uuid contiene el valor que coincide con un UUID específico.
db.users.aggregate([ { "$search": { "equals": { "path": "uuid", "value": UUID("fac32260-b511-4c69-8485-a2be5b7dda9e") } } } ])
La consulta anterior devuelve el documento "Jim Hall" porque ese documento contiene el UUID especificado en el uuid campo.
Ejemplo nulo
El siguiente ejemplo utiliza el operador equals para buscar en la colección users documentos en los que el campo job_title contiene el valor nulo.
db.users.aggregate([ { $search: { "equals": { "path": "job_title", "value": null } } } ])
La consulta anterior devuelve los documentos de "Ellen Smith" y Fred Osgood porque esos documentos contienen el valor nulo en el job_title campo.
Queries de ejemplo compuesto
El siguiente ejemplo utiliza el operador compuesto junto con must, mustNot y equals para buscar documentos en los que el campo region sea Southwest y el campo verified_user no sea false.
db.users.aggregate([ { "$search": { "compound": { "must": { "text": { "path": "region", "query": "Southwest" } }, "mustNot": { "equals": { "path": "verified_user", "value": false } } } } } ])
La query anterior devuelve el documento de "Ellen Smith", que es el único en la colección que cumple con los criterios de búsqueda.
La siguiente query de ejemplo tiene estos criterios de búsqueda:
El campo
verified_userdebe configurarse entrueDebe cumplirse una de las siguientes condiciones:
La
teammatesarreglo contiene el valorObjectId("5ed6990aa1199b471010d70d")El campo
regionse establece enNorthwest
db.users.aggregate([ { "$search": { "compound": { "must": { "equals": { "path": "verified_user", "value": true } }, "should": [ { "equals": { "path": "teammates", "value": ObjectId("5ed6990aa1199b471010d70d") } }, { "text": { "path": "region", "query": "Northwest" } } ], "minimumShouldMatch": 1 } } }, { "$project": { "name": 1, "_id": 0, "score": { "$meta": "searchScore" } } } ])
La query anterior devuelve los siguientes resultados:
{ "name" : "Jim Hall", "score" : 2 }
El documento para "Jim Hall" obtiene una puntuación de 2 porque cumple los requisitos para la cláusula must y la primera de las dos cláusulas should.
Puedes buscar varios ObjectIDs con una query compuesta. La siguiente query de ejemplo utiliza el operador compound con una cláusula should para buscar tres ObjectID diferentes, de los cuales al menos dos deben aparecer para satisfacer la query.
db.users.aggregate([ { "$search": { "compound": { "should": [ { "equals": { "path": "teammates", "value": ObjectId("5a9427648b0beebeb69537a5") } }, { "equals": { "path": "teammates", "value": ObjectId("59b99dbdcfa9a34dcd7881d1") } }, { "equals": { "path": "teammates", "value": ObjectId("5a9427648b0beebeb69579d0") } } ], "minimumShouldMatch": 2 } } }, { "$project": { "name": 1, "_id": 0, "score": { "$meta": "searchScore" } } } ])
La query anterior devuelve los siguientes resultados:
{ "name" : "Ellen Smith", "score" : 2 }
El documento de "Ellen Smith" recibe una puntuación de 2 porque contiene dos de los ObjectIDs especificados en su arreglo de teammates.
Ejemplos de metadatos
La siguiente query utiliza la etapa $searchMeta para recuperar el número de regiones en las que verified_users es verdadero en la colección users.
db.users.aggregate([ { "$searchMeta": { "facet": { "operator": { "equals": { "path": "verified_user", "value": true } }, "facets": { "regionFacet": { "type": "string", "path": "region" } } } } } ])
[ { count: { lowerBound: Long('2') }, facet: { regionFacet: { buckets: [ { _id: 'East', count: Long('1') }, { _id: 'Southwest', count: Long('1') } ] } } } ]
La siguiente query usa la variable de agregación $$SEARCH_META para devolver tanto los metadatos como los resultados de la búsqueda para una búsqueda que recupere el número de regiones en las que verified_users es verdadero en la colección users.
db.users.aggregate([ { "$search": { "facet": { "operator": { "equals": { "path": "verified_user", "value": true } }, "facets": { "regionFacet": { "type": "string", "path": "region" } } } } }, { "$limit": 2 }, { "$facet": { "docs": [ { "$project": { "type": 1, "description": 1 } } ], "meta": [ {"$replaceWith": "$$SEARCH_META"}, {"$limit": 1} ] } }, { "$set": { "meta": { "$arrayElemAt": ["$meta", 0] } } } ])
[ { docs: [ { _id: ObjectId('5ed698faa1199b471010d70c'), name: 'Jim Hall', region: 'East' }, { _id: ObjectId('5ed6990aa1199b471010d70d'), name: 'Ellen Smith', region: 'Southwest' } ], meta: { count: { lowerBound: Long('2') }, facet: { regionFacet: { buckets: [ { _id: 'East', count: Long('1') }, { _id: 'Southwest', count: Long('1') } ] } } } } ]