

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# \$1match
<a name="match"></a>

La etapa de `$match` canalización de Amazon DocumentDB se utiliza para filtrar los documentos de entrada y ver solo aquellos que coincidan con los criterios de consulta especificados. Es una de las etapas de canalización más utilizadas en las operaciones de agregación. La `$match` etapa se aplica antes que cualquier otra fase de la canalización, lo que permite reducir de manera eficiente la cantidad de documentos que deben procesarse en las etapas posteriores.

**Parámetros**
+ `query`: documento que expresa los criterios de selección de la operación. El documento de consulta utiliza la misma sintaxis que el `find()` método.

## Ejemplo (MongoDB Shell)
<a name="match-examples"></a>

El siguiente ejemplo demuestra el uso de la `$match` etapa para filtrar documentos en función de un valor de campo específico.

**Cree documentos de muestra**

```
db.collection.insertMany([
  { _id: 1, name: "John", age: 25, city: "New York" },
  { _id: 2, name: "Jane", age: 30, city: "Los Angeles" },
  { _id: 3, name: "Bob", age: 35, city: "Chicago" },
  { _id: 4, name: "Alice", age: 40, city: "Miami" }
]);
```

**Ejemplo de consulta**

```
db.collection.aggregate([
  { $match: { age: { $gt: 30 } } },
  { $project: { _id: 1, name: 1, city: 1 } }
]);
```

**Salida**

```
[
  { "_id": 3, "name": "Bob", "city": "Chicago" },
  { "_id": 4, "name": "Alice", "city": "Miami" }
]
```

La `$match` etapa filtra los documentos para incluir solo aquellos en los que el `age` campo es superior a 30.

## Ejemplos de código
<a name="match-code"></a>

Para ver un ejemplo de código para usar el `$match` comando, elija la pestaña correspondiente al idioma que desee usar:

------
#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');

  const db = client.db('test');
  const collection = db.collection('collection');

  const result = await collection.aggregate([
    { $match: { age: { $gt: 30 } } },
    { $project: { _id: 1, name: 1, city: 1 } }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  await client.close();
}

example();
```

------
#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    
    db = client['test']
    collection = db['collection']

    result = list(collection.aggregate([
        { '$match': { 'age': { '$gt': 30 } } },
        { '$project': { '_id': 1, 'name': 1, 'city': 1 } }
    ]))

    print(result)
    client.close()

example()
```

------