# Aggregate.match(object: Object): Aggregate

支持端：小程序 2.7.4, 云函数 0.8.1, Web

聚合阶段。根据条件过滤文档，并且把符合条件的文档传递给下一个流水线阶段。

# 参数

# object: Object

# 返回值

# Aggregate

# API 说明

match 的形式如下：

match(<查询条件>)

查询条件与普通查询一致，可以用普通查询操作符，注意 match 阶段和其他聚合阶段不同，不可使用聚合操作符，只能使用查询操作符。

// 直接使用字符串
match({
  name: 'Tony Stark'
})

// 使用操作符
const _ = db.command
match({
  age: _.gt(18)
})

match 内使用查询操作符从小程序基础库 2.8.3、云函数 SDK 1.3.0 开始支持。

# 示例

假设集合 articles 有如下记录：

{ "_id" : "1", "author" : "stark",  "score" : 80 }
{ "_id" : "2", "author" : "stark",  "score" : 85 }
{ "_id" : "3", "author" : "bob",    "score" : 60 }
{ "_id" : "4", "author" : "li",     "score" : 55 }
{ "_id" : "5", "author" : "jimmy",  "score" : 60 }
{ "_id" : "6", "author" : "li",     "score" : 94 }
{ "_id" : "7", "author" : "justan", "score" : 95 }

# 匹配

下面是一个直接匹配的例子：

db.collection('articles')
  .aggregate()
  .match({
    author: 'stark'
  })
  .end()

这里的代码尝试找到所有 author 字段是 stark 的文章，那么匹配如下：

{ "_id" : "1", "author" : "stark", "score" : 80 }
{ "_id" : "2", "author" : "stark", "score" : 85 }

# 计数

match 过滤出文档后，还可以与其他流水线阶段配合使用。

比如下面这个例子，我们使用 group 进行搭配，计算 score 字段大于 80 的文档数量：

const _ = db.command
const $ = _.aggregate
db.collection('articles')
  .aggregate()
  .match({
    score: _.gt(80)
  })
  .group({
      _id: null,
      count: $.sum(1)
  })
  .end()

返回值如下：

{ "_id" : null, "count" : 3 }