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$exists

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  • 定义
  • 兼容性
  • 语法
  • 使用 Atlas Search 查询 Atlas 数据
  • 示例
  • 存在且不等于
  • Null Values
  • 使用 Sparse Index 提高 $exists 性能

定义

$exists

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

注意

MongoDB $exists 与 SQL 操作符 exists 不对应。有关 SQL exists，请参阅 $in 操作符。

关于 Atlas Search exists，请参阅 Atlas 文档中的 exists 操作符。

提示

另请参阅：

兼容性

可以使用 $exists 查找托管在以下环境中的部署：

语法

要指定 $exists 表达式，请使用以下原型：

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

当 <boolean> 为 true 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 false，则查询仅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 null 字段或缺失字段，请参阅查询 null 字段或缺失字段。

使用 Atlas Search 查询 Atlas 数据

对于存储在 MongoDB Atlas 中的数据，您可以在运行 $search 查询时使用 Atlas Search 和 exists 操作符。在 $search 之后运行 $exists 的性能低于使用 exists 操作符运行 $search。

要了解有关此操作符的 Atlas Search 版本的详情，请参阅 Atlas 文档中的 exists 操作符。

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 集合中存在 qty 字段且其值不等于 5 或 15 的所有文档。

Null Values

以下示例使用了一个名为 spices 的集合，其中包含以下文档：

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

以下查询将指定查询谓词 saffron: { $exists: true }：

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

结果由包含字段 saffron 的文档组成，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

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

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

结果由不包含字段 cinnamon 的文档组成：

{ 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 null 字段或缺失字段，请参阅查询 null 字段或缺失字段。

使用稀疏索引提高$exists 性能

下表比较使用稀疏索引和非稀疏索引的 $exists 查询性能：

$exists 查询
使用稀疏索引
Using a Non-Sparse Index
{ $exists: true }
最高效。MongoDB 可以进行精确匹配，不需要 FETCH。
比不含索引的查询更高效，但仍需FETCH。
{ $exists: false }
无法使用索引，需要 COLLSCAN。
需要使用 FETCH。

以下查询检查集合中的所有文档：对使用非稀疏索引的字段使用 { $exists: true } 或对未编入索引的字段使用 { $exists: true }。为了提高性能，请在 field 上创建稀疏索引，如以下场景所示：

  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" }
    ] )

    _id 为以下值的文档：

    • 3 的 auditDate 值为 null。

    • 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 auditDate 字段具有值（包括 null）并使用稀疏索引的文档：

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

    该示例返回 5。缺少 auditDate 值的文档不计入在内。

提示

如果只需 field 具有非空值的文档，您可以：

  • 可以使用 $ne: null 代替 $exists: true。

  • 不需要在 field 上使用稀疏索引。

例如，使用 stockSales 集合：

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

该示例返回 4。缺少 auditDate 值或 auditDate 值为 null 的文档不计入在内。

提示

另请参阅：

查询 Null 字段或缺失字段

后退

元素查询

来年

$type