MongoDB——聚合管道之$match和$count操作

一、聚合管道之$match的概述

$ match用于对文档进行筛选，之后可以在得到的文档子集上做聚合，$ match可以使用除了地理空间之外的所有常规查询操作符，在实际应用中尽可能将$ match放在管道的前面位置。这样有两个好处：一是可以快速将不需要的文档过滤掉，以减少管道的工作量；二是如果再投射和分组之前执行$match，查询可以使用索引。
筛选管道操作和其他管道操作配合时候时，尽量放到开始阶段，这样可以减少后续管道操作符要操作的文档数，提升效率。

二、聚合管道之$count的概述

计数并返回与查询匹配的结果数。

三、数据准备

准备数据集，执行脚本

var tags = ["nosql","mongodb","document","developer","popular"];
var types = ["technology","sociality","travel","novel","literature"];
var books=[];
for(var i=0;i<50;i++){var typeIdx = Math.floor(Math.random()*types.length);var tagIdx = Math.floor(Math.random()*tags.length);var tagIdx2 = Math.floor(Math.random()*tags.length);var favCount = Math.floor(Math.random()*100);var username = "xx00"+Math.floor(Math.random()*10);var age = 20 + Math.floor(Math.random()*15);var book = {title: "book-"+i, type: types[typeIdx],tag: [tags[tagIdx],tags[tagIdx2]],favCount: favCount, author: {name:username,age:age}};books.push(book)
}
db.books1.insertMany(books);

四、聚合管道之$match操作示例

查询books1集合中的数据
```
> db.books1.find()
```
查询books1集合中type字段为technology的所有数据
```
db.books1.aggregate([{$match:{type:"technology"}}])
```

五、聚合管道之$count的示例

查询books1集合中的数据
```
> db.books1.find()
```
计数并返回与查询匹配的结果数

（1）、$ match阶段筛选出type匹配technology的文档，并传到下一阶段；
（2）、$ count阶段返回聚合管道中剩余文档的计数，并将该值分配给type_count
```
db.books1.aggregate([ {$match:{type:"technology"}}, {$count: "type_count"} ])
```

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MongoDB——聚合管道之$match和$count操作

目录

一、聚合管道之$match的概述

二、聚合管道之$count的概述

三、数据准备

四、聚合管道之$match操作示例

五、聚合管道之$count的示例

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