定义
$meta返回与文档关联的元数据，例如执行文本搜索时返回
"textScore"。$meta表达式的语法如下：{ $meta: <metaDataKeyword> } $meta表达式可以指定以下值作为<metaDataKeyword>：Keyword说明"textScore"返回与每份匹配文档相应的
$text查询关联的得分。文本得分表示文档与搜索词的匹配程度。{ $meta: "textScore" }必须与$text查询结合使用。在早期版本中，如果不与
$text查询结合使用，返回的分数为空值。$text为自管理（非 Atlas）部署提供文本查询功能。对于MongoDB上托管的数据， MongoDB还提供改进的全文查询解决方案MongoDB Search。"indexKey"如果使用非文本索引，则返回文档的索引键。
{ $meta: "indexKey" }表达式仅用于调试目的，不用于应用程序逻辑，并且比cursor.returnKey()更受青睐。MongoDB Search 提供了额外的
$meta关键字，例如：有关详细信息，请参阅MongoDB搜索文档。
重要
Stable API V1 不支持以下
$meta关键字："textScore""indexKey""searchScore""searchHighlights""searchSequenceToken""searchScoreDetails""vectorSearchScore"
您可以使用：
searchScore仅在$search查询中vectorSearchScore仅在$vectorSearch查询中。
如果您在任何其他查询中使用
searchScore和vectorSearchScore， MongoDB会记录警告。
行为
文本分数元数据 $meta: "textScore"
需要 $text 搜索
{ $meta: "textScore" }表达式必须与$text结合使用。例如：聚合时，必须在管道中指定具有
$text查询的$match阶段，才能在后续阶段中使用{ $meta: "textScore" }表达式。如果未在$match阶段指定$text查询，则操作将失败。在查找中，必须在查询谓词中指定
$text操作符，才能使用{ $meta: "textScore" }。如果未在查询谓词中指定$text操作符，则操作失败。
注意
$text为自管理（非 Atlas）部署提供文本查询功能。对于MongoDB上托管的数据， MongoDB还提供改进的全文查询解决方案MongoDB Search。
可用性
投影中的使用
按文本分数筛选
聚合时，在输出文本分数值字段的阶段之后，可以在后续阶段指定查询条件或对字段进行操作。例如，请参阅自管理部署中的聚合管道中的 $text。
在查找中，不能对文本得分指定查询条件。请改用聚合。
排序使用
不使用投影进行排序
聚合时，可以按
{ $meta: "textScore" }对结果文档进行排序，而无需投影textScore。在查找中，您可以按
{ $meta: "textScore" }对结果文档进行排序，而无需投影textScore。
使用投影进行排序
在聚合中，如果投影和排序都包含
{ $meta: "textScore" }表达式，则投影和排序可以为该表达式使用不同的字段名称。被查询系统忽略的排序中的字段名称。在查找中，如果投影和排序都包含
{ $meta: "textScore" }表达式，则投影和排序可以为该表达式使用不同的字段名称。查询系统忽略排序中的字段名称。
索引键元数据 $meta: "indexKey"（聚合和查找）
使用
{ $meta: "indexKey" }表达式仅用于调试目的，不适用于应用程序逻辑。{ $meta: "indexKey" }表达式优先于cursor.returnKey()。
可用性
聚合时，
{ $meta: "indexKey" }表达式可以包含在接受聚合表达式的各个阶段，例如$project、$group、$sortByCount等，但不包含$sort。但是，使用聚合管道，可以先投影{ $meta: "indexKey" }表达式（例如在$project、$addFields等中），然后在后续$sort阶段按该字段排序。在查找中，
{ $meta: "indexKey" }表达式只能作为投影文档的一部分使用。
返回值
返回的值取决于数据库在索引中表示值的方式，并且可能会因版本而异。所表示的值可能不是该字段的实际值。
返回的值取决于系统选择的执行计划。例如，如果有两个可能用于回答查询的索引，那么“indexKey”元数据的值取决于选择了哪个索引。
如果未使用索引 ，则
{ $meta: "indexKey" }表达式不会返回值，并且该字段不会作为输出的一部分包含在内。
示例
$meta: "textScore"
使用以下文档创建 articles 集合：
db.articles.insertMany([ { "_id" : 1, "title" : "cakes and ale" }, { "_id" : 2, "title" : "more cakes" }, { "_id" : 3, "title" : "bread" }, { "_id" : 4, "title" : "some cakes" }, { "_id" : 5, "title" : "two cakes to go" }, { "_id" : 6, "title" : "pie" } ])
在 title 字段上创建文本索引：
db.articles.createIndex( { title: "text"} )
以下聚合操作将执行文本搜索并使用 $meta 操作符按文本搜索分数对结果进行分组：
db.articles.aggregate( [ { $match: { $text: { $search: "cake" } } }, { $group: { _id: { $meta: "textScore" }, count: { $sum: 1 } } } ] )
操作返回以下结果：
{ "_id" : 0.75, "count" : 1 } { "_id" : 0.6666666666666666, "count" : 1 } { "_id" : 1, "count" : 2 }
有关更多示例，请参阅自管理部署聚合管道中的 $text。
以下查询对术语 cake 执行文本搜索，并在投影文档中使用 $meta 操作符来包含分配给每个匹配文档的分数：
db.articles.find( { $text: { $search: "cake" } }, { score: { $meta: "textScore" } } )
该操作将返回以下带有文本分数的文档：
{ "_id" : 4, "title" : "some cakes", "score" : 1 } { "_id" : 1, "title" : "cakes and ale", "score" : 0.75 } { "_id" : 5, "title" : "two cakes to go", "score" : 0.6666666666666666 } { "_id" : 2, "title" : "more cakes", "score" : 1 }
有关 "textScore" 投影和排序的更多其他示例，请参阅相关性分数示例。
$meta: "indexKey"
注意
{ $meta: "indexKey" } 表达式仅用于调试目的，不适用于应用程序逻辑。MongoDB 返回与查询系统选择的索引关联的值。系统可以在后续执行时选择不同的索引。
对于所选索引，返回的值取决于数据库决定如何表示索引中的值，并且可能会因版本而异。所表示的值可能不是该字段的实际值。
使用以下文档创建 orders 集合：
db.orders.insertMany([ { "item" : "abc", "price" : Decimal128("12"), "quantity" : 2, "type": "apparel" }, { "item" : "jkl", "price" : Decimal128("20"), "quantity" : 1, "type": "electronics" }, { "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : 5, "type": "apparel" } ])
在 type 和 item 字段上创建以下复合索引：
db.orders.createIndex( { type: 1, item: 1 } )
以下聚合操作将查找 type 等于 apparel 的所有文档，并通过 $meta 操作符加入匹配文档的索引键值（如果使用了索引的话）：
db.orders.aggregate( [ { $match: { type: "apparel" } }, { $addFields: { idxKey: { $meta: "indexKey" } } } ] )
以下操作将查找 type 等于 apparel 的所有文档，如果使用了索引，则将使用 $meta 操作符包含匹配文档的索引键值：
db.orders.find( { type: "apparel" }, { idxKey: { $meta: "indexKey" } } )
该操作会返回匹配的文档及其相应的索引键：
{ "_id" : ObjectId("5e98a33ceaf5e9dcf2b8dcde"), "item" : "abc", "price" : Decimal128("12"), "quantity" : 2, "type" : "apparel", "idxKey" : { "type" : "apparel", "item" : "abc" } } { "_id" : ObjectId("5e98a33ceaf5e9dcf2b8dce0"), "item" : "abc", "price" : Decimal128("10"), "quantity" : 5, "type" : "apparel", "idxKey" : { "type" : "apparel", "item" : "abc" } }
如果没有使用索引，{ $meta: "indexKey" } 不会返回任何内容。
例如，以下操作不使用索引，因为 price 字段上不存在支持匹配条件的索引：
db.orders.aggregate( [ { $match: { price: { $gte: Decimal128("10") } } }, { $addFields: { idxKey: { $meta: "indexKey" } } } ] )
例如，以下操作不使用索引，因为 price 字段上不存在支持匹配条件的索引：
db.orders.find( { price: { $gte: Decimal128("10") } }, { idxKey: { $meta: "indexKey" } } )
此操作将返回不含 idxKey 字段的匹配文档：
{ "_id" : ObjectId("5e98a33ceaf5e9dcf2b8dcde"), "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("12"), "quantity" : 2, "type" : "apparel" } { "_id" : ObjectId("5e98a33ceaf5e9dcf2b8dcdf"), "item" : "jkl", "price" : NumberDecimal("20"), "quantity" : 1, "type" : "electronics" } { "_id" : ObjectId("5e98a33ceaf5e9dcf2b8dce0"), "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : 5, "type" : "apparel" }
本页上的C#示例使用Atlas示例数据集中的 sample_mflix数据库。要学习；了解如何创建免费的MongoDB Atlas 群集并加载示例数据集，请参阅MongoDB .NET/ C#驱动程序文档中的入门。
以下 Movie 类对 sample_mflix.movies 集合中的文档进行建模：
public class Movie { public ObjectId Id { get; set; } public string Plot { get; set; } public List<string> Genres { get; set; } public int Runtime { get; set; } public List<string> Cast { get; set; } public string Title { get; set; } [] public DateTime LastUpdated { get; set; } public string Rated { get; set; } public int Year { get; set; } public ImdbData Imdb { get; set; } public string Type { get; set; } public int Index { get; set; } public string[] Comments { get; set; } public List<BsonDocument> Highlights { get; set; } public float Score { get; set; } [] public SearchScoreDetails ScoreDetails { get; set; } [] public SearchScoreDetails SearchScoreDetails { get; set; } [] public string PaginationToken { get; set; } [] public float[] PlotEmbedding { get; set; } }
注意
用于 Pascal Case 的 ConventionPack
此页面上的 C# 类在其属性名称中使用 Pascal 命名法，而 MongoDB 集合中的字段名称则使用 camel 命名法。为了解决这种差异，可以在应用程序启动时使用以下代码注册一个 ConventionPack：
var camelCaseConvention = new ConventionPack { new CamelCaseElementNameConvention() }; ConventionRegistry.Register("CamelCase", camelCaseConvention, type => true);
要使用.NET/ C#驾驶员包含文本搜索分数，请在投影构建器上调用 MetaTextScore() 方法。
首先，运行以下代码，以在 Title 字段上创建文本索引：
var indexModel = new CreateIndexModel<Movie>( Builders<Movie>.IndexKeys.Text(m => m.Title)); movieCollection.Indexes.CreateOne(indexModel);
然后，将以下代码添加到您的应用程序中。该代码执行术语 "future" 的文本搜索，并使用 MetaTextScore() 方法将分配给每个匹配文档的得分包括在内。然后，代码按文本分数对结果进行降序排序，并返回得分最高的文档。
var filter = Builders<Movie>.Filter.Text("future"); var projection = Builders<Movie>.Projection .Include(m => m.Title) .Include(m => m.Plot) .MetaTextScore(m => m.Score); var result = movieCollection.Find(filter) .Sort(Builders<Movie>.Sort.MetaTextScore("score")) .Project(projection) .FirstOrDefault();
之前的操作将返回以下文档：
{ "_id": { "$oid": "573a1398f29313caabceb500" }, "plot": "After visiting 2015, Marty McFly must repeat his visit to 1955 to prevent disastrous changes to 1985... without interfering with his first trip.", "title": "Back to the Future Part II", "score": 1.59375 }