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元素查询

$exists

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  • 定义
  • 兼容性
  • 语法
  • 使用Atlas Search在Atlas上查询数据
  • 示例
  • 存在且不等于
  • 空值
  • 使用稀疏索引来提高$exists 性能

定义

$exists

的$exists运算符匹配包含或不含指定字段的文档，包括字段值为null的文档。

注意

MongoDB $exists运算符与SQL运算符exists不对应。有关SQL exists，请参阅$in运算符。

对于Atlas Search exists，请参阅Atlas文档中的exists运算符。

提示

另请参阅

兼容性

您可以使用 $exists 对以下环境中托管的部署进行操作

语法

要指定一个 $exists 表达式，使用以下原型

{ field: { $exists: <boolean> } }

当 <boolean> 为真时，$exists 匹配包含该字段的文档，包括字段值为 null 的文档。如果 <boolean> 为假，则查询返回不包含该字段的文档。[1]

[1] 用户不能再使用查询过滤器 $type: 0 作为 $exists:false 的同义词。要查询空或缺失的字段，请参阅查询空或缺失字段。

使用Atlas Search在Atlas中查询数据

对于存储在MongoDB Atlas中的数据，您可以在执行Atlas Search exists运算符时使用$search查询。在执行$search后运行$exists的性能低于直接使用exists运算符的$search。

要了解更多关于此运算符的Atlas Search版本信息，请参阅Atlas文档中的exists运算符。

示例

存在且不等于

考虑以下示例

db.inventory.find( { qty: { $exists: true, $nin: [ 5, 15 ] } } )

此查询将选择 inventory 集合中所有文档，其中存在 qty 字段，且其值不等于 5 或 15。

空值

以下示例使用名为 spices 的集合，包含以下文档

db.spices.insertMany( [
   { saffron: 5, cinnamon: 5, mustard: null },
   { saffron: 3, cinnamon: null, mustard: 8 },
   { saffron: null, cinnamon: 3, mustard: 9 },
   { saffron: 1, cinnamon: 2, mustard: 3 },
   { saffron: 2, mustard: 5 },
   { saffron: 3, cinnamon: 2 },
   { saffron: 4 },
   { cinnamon: 2, mustard: 4 },
   { cinnamon: 2 },
   { mustard: 6 }
] )

$exists: true

以下查询指定查询谓词 saffron: { $exists: true }

db.spices.find( { saffron: { $exists: true } } )

结果包括包含字段 saffron 的文档，包括字段 saffron 包含空值的文档

{ saffron: 5, cinnamon: 5, mustard: null }
{ saffron: 3, cinnamon: null, mustard: 8 }
{ saffron: null, cinnamon: 3, mustard: 9 }
{ saffron: 1, cinnamon: 2, mustard: 3 }
{ saffron: 2, mustard: 5 }
{ saffron: 3, cinnamon: 2 }
{ saffron: 4 }

$exists: false

以下查询指定查询谓词 cinnamon: { $exists: false }

db.spices.find( { cinnamon: { $exists: false } } )

结果包括不包含字段 cinnamon 的文档

{ saffron: 2, mustard: 5 }
{ saffron: 4 }
{ mustard: 6 }

用户不能再使用查询过滤器 $type: 0 作为 $exists:false 的同义词。要查询空或缺失的字段，请参阅查询空或缺失字段。

使用稀疏索引提高 $exists 性能

下表比较了使用稀疏索引和非稀疏索引进行 $exists 查询的性能

$exists 查询
使用稀疏索引
使用非稀疏索引
{ $exists: true }
最有效。MongoDB 可以进行精确匹配，无需 FETCH。
比没有索引的查询更有效，但仍需要 FETCH。
{ $exists: false }
无法使用索引，需要 COLLSCAN。
需要 FETCH。

使用 { $exists: true } 在未索引的字段上或使用 { $exists: true } 在非稀疏索引字段上的查询将检查集合中的所有文档。为了提高性能，可以在以下场景中创建 稀疏索引 在 field 上

  1. 创建一个 stockSales 集合

    db.stockSales.insertMany( [
       { _id: 0, symbol: "MDB", auditDate: new Date( "2021-05-18T16:12:23Z" ) },
       { _id: 1, symbol: "MDB", auditDate: new Date( "2021-04-21T11:34:45Z" ) },
       { _id: 2, symbol: "MSFT", auditDate: new Date( "2021-02-24T15:11:32Z" ) },
       { _id: 3, symbol: "MSFT", auditDate: null },
       { _id: 4, symbol: "MSFT", auditDate: new Date( "2021-07-13T18:32:54Z" ) },
       { _id: 5, symbol: "AAPL" }
    ] )

    具有 _id 为

    • 3 的文档具有空 auditDate 值。

    • 5 缺少 auditDate 值。

  2. 在 auditDate 字段上创建 稀疏索引

    db.getCollection( "stockSales" ).createIndex(
       { auditDate: 1 },
       { name: "auditDateSparseIndex", sparse: true }
    )

  3. 以下示例计算具有值的 auditDate 字段（包括空值）的文档数，并使用 稀疏索引：

    db.stockSales.countDocuments( { auditDate: { $exists: true } } )

    示例返回 5。缺少 auditDate 值的文档不计入。

提示

如果您只需要具有非空值的 field 的文档，您

  • 可以使用 $ne: null 而不是 $exists: true。

  • 不需要在 field 上创建 稀疏索引。

例如，使用 stockSales 集合

db.stockSales.countDocuments( { auditDate: { $ne: null } } )

示例返回 4。缺少 auditDate 值或具有空 auditDate 值的文档不计入。

提示

另请参阅

查询空或缺失的字段

返回

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$type