$exists 연산자는 지정된 필드가 포함된 문서를 검색합니다. $exists 연산자는 필드 값이 null인 경우에도 지정된 필드를 포함하는 문서에 대해 true 값을 반환합니다. $exists 연산자는 문서 구조에 지정된 필드가 포함되지 않은 문서에 대해 fall 값을 반환합니다.
문법
{
<field>: { $exists: <true or false> }
}
매개 변수
| 매개 변수 | Description |
|---|---|
field |
존재 여부를 확인할 필드입니다. |
true or false |
true 필드가 포함된 문서(null 값 포함)의 경우, false 필드가 없는 문서의 경우. |
예시
스토어 컬렉션에서 이 샘플 문서를 고려합니다.
{
"_id": "0fcc0bf0-ed18-4ab8-b558-9848e18058f4",
"name": "First Up Consultants | Beverage Shop - Satterfieldmouth",
"location": {
"lat": -89.2384,
"lon": -46.4012
},
"staff": {
"totalStaff": {
"fullTime": 8,
"partTime": 20
}
},
"sales": {
"totalSales": 75670,
"salesByCategory": [
{
"categoryName": "Wine Accessories",
"totalSales": 34440
},
{
"categoryName": "Bitters",
"totalSales": 39496
},
{
"categoryName": "Rum",
"totalSales": 1734
}
]
},
"promotionEvents": [
{
"eventName": "Unbeatable Bargain Bash",
"promotionalDates": {
"startDate": {
"Year": 2024,
"Month": 6,
"Day": 23
},
"endDate": {
"Year": 2024,
"Month": 7,
"Day": 2
}
},
"discounts": [
{
"categoryName": "Whiskey",
"discountPercentage": 7
},
{
"categoryName": "Bitters",
"discountPercentage": 15
},
{
"categoryName": "Brandy",
"discountPercentage": 8
},
{
"categoryName": "Sports Drinks",
"discountPercentage": 22
},
{
"categoryName": "Vodka",
"discountPercentage": 19
}
]
},
{
"eventName": "Steal of a Deal Days",
"promotionalDates": {
"startDate": {
"Year": 2024,
"Month": 9,
"Day": 21
},
"endDate": {
"Year": 2024,
"Month": 9,
"Day": 29
}
},
"discounts": [
{
"categoryName": "Organic Wine",
"discountPercentage": 19
},
{
"categoryName": "White Wine",
"discountPercentage": 20
},
{
"categoryName": "Sparkling Wine",
"discountPercentage": 19
},
{
"categoryName": "Whiskey",
"discountPercentage": 17
},
{
"categoryName": "Vodka",
"discountPercentage": 23
}
]
}
]
}
예제 1: 프로모션 이벤트가 있는 저장소 찾기
승격 이벤트가 있는 두 개의 저장소를 찾으려면 promotionEvents 배열에서 $exists 연산자를 사용하여 쿼리를 실행합니다. 그런 다음 ID 및 promotionEvents 필드만 프로젝션하고 결과를 결과 집합의 두 문서로 제한합니다.
db.stores.find({
"promotionEvents": {
$exists: true
}
}, {
"_id": 1,
"promotionEvents": {
$slice: 1
}
}).limit(2)
이 쿼리는 다음 결과를 반환합니다.
[
{
"_id": "a715ab0f-4c6e-4e9d-a812-f2fab11ce0b6",
"name": "Lakeshore Retail | Holiday Supply Hub - Marvinfort",
"location": {
"lat": -74.0427,
"lon": 160.8154
},
"staff": {
"employeeCount": {
"fullTime": 9,
"partTime": 18
}
},
"sales": {
"salesByCategory": [
{
"categoryName": "Stockings",
"totalSales": 25731
}
],
"revenue": 25731
},
"promotionEvents": [
{
"eventName": "Mega Savings Extravaganza",
"promotionalDates": {
"startDate": {
"Year": 2023,
"Month": 6,
"Day": 29
},
"endDate": {
"Year": 2023,
"Month": 7,
"Day": 7
}
},
"discounts": [
{
"categoryName": "Stockings",
"discountPercentage": 16
},
{
"categoryName": "Tree Ornaments",
"discountPercentage": 8
}
]
}
],
"company": "Lakeshore Retail",
"city": "Marvinfort",
"storeOpeningDate": "2024-10-01T18:24:02.586Z",
"lastUpdated": "2024-10-02T18:24:02.000Z"
},
{
"_id": "923d2228-6a28-4856-ac9d-77c39eaf1800",
"name": "Lakeshore Retail | Home Decor Hub - Franciscoton",
"location": {
"lat": 61.3945,
"lon": -3.6196
},
"staff": {
"employeeCount": {
"fullTime": 7,
"partTime": 6
}
},
"sales": {
"salesByCategory": [
{
"categoryName": "Lamps",
"totalSales": 19880
},
{
"categoryName": "Rugs",
"totalSales": 20055
}
],
"revenue": 39935
},
"promotionEvents": [
{
"eventName": "Unbeatable Markdown Mania",
"promotionalDates": {
"startDate": {
"Year": 2024,
"Month": 3,
"Day": 25
},
"endDate": {
"Year": 2024,
"Month": 4,
"Day": 1
}
},
"discounts": [
{
"categoryName": "Vases",
"discountPercentage": 8
},
{
"categoryName": "Lamps",
"discountPercentage": 5
}
]
}
],
"company": "Lakeshore Retail",
"city": "Franciscoton",
"lastUpdated": "2024-12-02T12:01:46.000Z",
"storeOpeningDate": "2024-09-03T07:21:46.045Z"
}
]
예제 2: 중첩 필드의 존재 확인
정규직 직원이 있는 두 개의 저장소를 검색하려면 중첩된 staff.employeeCount.fullTime 필드에서 $exists 연산자를 사용하여 쿼리를 실행합니다. 그런 다음 이름 및 ID 필드만 프로젝션하고 결과를 결과 집합의 두 문서로 제한합니다.
db.stores.find({
"staff.employeeCount.fullTime": {
$exists: true
}
}, {
"_id": 1,
"staff.employeeCount": 1
}).limit(2)
이 쿼리는 다음 결과를 반환합니다.
[
{
"_id": "a715ab0f-4c6e-4e9d-a812-f2fab11ce0b6",
"staff": {
"employeeCount": {
"fullTime": 9,
"partTime": 18
}
}
},
{
"_id": "923d2228-6a28-4856-ac9d-77c39eaf1800",
"staff": {
"employeeCount": {
"fullTime": 7,
"partTime": 6
}
}
}
]