定义
$match根据指定的查询谓词筛选文档。匹配的文档将传递到下一个管道阶段。
兼容性
可以使用 $match 查找托管在以下环境中的部署：
- MongoDB Atlas：用于云中 MongoDB 部署的完全托管服务
MongoDB Enterprise：基于订阅、自我管理的 MongoDB 版本
MongoDB Community：源代码可用、免费使用且可自行管理的 MongoDB 版本
语法
{ $match: { <query predicate> } }行为
管道优化
如果在管道的开头放置一个
$match，查询可以像使用任何其他db.collection.find()或db.collection.findOne()那样使用索引。
查询谓词中的表达式
0、Null、False 或缺失值
如果满足以下条件之一，则 $match 阶段会从管道结果中过滤掉文档：
$match查询谓词返回该文档的0、null或false值。$match查询谓词使用了该文档中缺少的字段。
限制
您不能在
$match阶段使用$where。您不能在
$match阶段中使用$near或$nearSphere。或者也可以：在
$match阶段使用带有$center或$centerSphere的$geoWithin查询谓词操作符。
要在
$match阶段中使用$text，$match阶段必须是管道的第一阶段。视图不支持
$text。注意
$text提供自管理（非 Atlas）部署的文本查询功能。对于托管在 MongoDB Atlas 上的数据，MongoDB 提供了一种改进的全文查询解决方案 Atlas Search。
使用 Atlas Search 筛选 Atlas 数据
对于存储在 MongoDB Atlas 中的数据，在运行 $search 查询时，您可以使用 Atlas Search 复合操作符 filter 选项来匹配或过滤文档。在 $search 之后运行 $match 的性能低于使用复合操作符 filter 选项运行 $search 的性能。
要了解有关 filter 选项的更多信息，请参阅 Atlas 文档中的复合操作符。
示例
本页上的示例使用来自 sample_mflix 数据集的数据。有关如何将此数据集加载到您的自管理 MongoDB 部署中的详细信息，请参阅 加载示例数据集。如果您对示例数据库进行了任何修改，您可能需要删除并重新创建数据库，才能运行此页面上的示例。
相等匹配
以下操作使用 $match 对 rated字段执行等值匹配。runtime过滤器将结果限制为一个小的、有代表性的设立：
db.movies.aggregate( [ { $match : { rated : "TV-PG", runtime : { $gt: 1000 } } } ])The $match selects the documents where the rated字段等于 "TV-PG" 且 runtime 大于 1000 的document。
执行计数
以下示例使用 $match 管道操作符选择要处理的文档，然后将结果导入到 $group 管道操作符，以计算文档的数量：
db.movies.aggregate( [ { $match: { $or: [ { runtime: { $gt: 1000 } }, { year: { $lt: 1910 } } ] } }, { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }] )[ { _id: null, count: 6 } ]在聚合管道中，$match 选择 runtime 大于 1000 或 year 早于 1910 的document。然后，这些 document 会发送到 $group 进行计数。
匹配数组元素
要根据数组字段中的元素过滤 document，在 $match 阶段的查询谓词中使用 $elemMatch 操作符：
db.aggregate( [ { $documents: [ { student_id: 1, scores: [ 0.75, 0.65, 0.73 ] }, { student_id: 2, scores: [ 0.9, 0.88, 0.98 ] }, { student_id: 3, scores: [ 0.9, 0.84, 0.93 ] } ] }, { $match: { scores: { $elemMatch: { $gte: 0.9 } } } }] )[ { student_id: 2, scores: [ 0.9, 0.88, 0.98 ] }, { student_id: 3, scores: [ 0.9, 0.84, 0.93 ] }]以下 Movie 类对 sample_mflix.movies 集合中的文档进行建模：
[BsonIgnoreExtraElements]public class Movie{ [BsonId] public ObjectId Id { get; set; } [BsonElement("title")] public string Title { get; set; } = null!; [BsonElement("year")] public int? Year { get; set; } [BsonElement("runtime")] public int? Runtime { get; set; } [BsonElement("rated")] public string? Rated { get; set; } [BsonElement("metacritic")] public int Metacritic { get; set; } [BsonElement("plot")] public string? Plot { get; set; } [BsonElement("type")] public string? Type { get; set; } [BsonElement("cast")] public string[]? Cast { get; set; } [BsonElement("directors")] public string[]? Directors { get; set; } [BsonElement("writers")] public string[]? Writers { get; set; } [BsonElement("imdb")] public ImdbData? Imdb { get; set; }}var pipeline = new EmptyPipelineDefinition<Movie>() .Match(m => m.Title == "The Godfather");{ "_id" : "...", "title" : "The Godfather", "metacritic" : 100, "rated" : "R", "runtime" : 175, "imdb" : "..." }本页上的 Node.js 示例使用 Atlas 示例数据集中的 sample_mflix数据库。要学习如何创建免费的MongoDB Atlas 集群并加载示例数据集，请参阅MongoDB Node.js驱动程序文档中的入门。
要使用MongoDB Node.js驱动程序将 $match 阶段添加到聚合管道，请在管道对象中使用 $match操作符。
以下示例创建一个管道阶段，该阶段匹配所有 movie 文档，其中 title 字段等于 "The Shawshank Redemption"。然后，示例运行聚合管道：
const pipeline = [ { $match: { title: "The Shawshank Redemption" } }];
const cursor = collection.aggregate(pipeline);return cursor;了解详情
请参阅完整聚合管道教程，以获取有关聚合的更多信息和应用场景。