正文

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似Json格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引----【来源百度百科】

一、Mongo的查询语句

公式：

db.collection.find({query filter},{projection})

解释：

• query filter：查询的条件，类似于MySql中的where语句；可多选
• projection：列出要查询的数据，可选值为1、0；其中1表示展示，0表示不展示；其中_id属性默认是展示；可多选
• collection：表示要查询的集合(本文所有例子中默认为app集合)

例子：

• 查询所有：db.app.find({})
• 部分查询：db.app.find({_id:3})
• 键的筛选：db.app.find({},{name:1,_id:0})

说明：

建的筛选是查询时至返回自己感兴趣的键值，通过指定projection来实现。可以节省传输的数据量，又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗。 

查询条件：

• 比较查询：通过$lt，$lte，$gt，$gte，$ne来实现，分别对应<，<=，>，>=，!=；它们可以组合起来以查找一个范围内的值
• 关联查询：通过$in，$nin，$or实现，分别对应在某一个集合中、不在某一个集合中(此处集合与collection集合不同，可以理解成一个键的多个值所组成的数学形式上的集合)以及或逻辑

例子：

• 查询_id键在20与60之间：db.app.find({_id:{$gt:20,$lt:60}})
• 查询_id键不为16的所有数据：db.app.find({_id:{$ne:16}})
• 查询_id键在[1,3,6,7]中的数据：db.app.find({_id:{$in:[1,3,6,7]}})
• 查询_id键为16或者name为讯飞输入法的数据：db.app.find({$or:[{_id:16},{name:"讯飞输入法"}]})

特殊类型的查询：

• 查询null：db.app.find({name:{$in:[null]}});查询所有name为null的数据或者name不存在的数据
• 正则查询：mongo不直接支持模糊查询，但是可以通过正则表达式去实现模糊查询，例如：查询所有app的name以讯飞开头的所有数据：db.app.find({name:/^讯飞/})
• 内嵌查询：如某个键并不是一个基础的类型，而是一个嵌套的类型，则可以使用内嵌查询，来满足业务需求；例如name键中包含first与last两个子健，要查询所有name中first为讯飞的数据，可以：db.app.find({name.first:"讯飞"})
• 数组查询：通过$all，$size，$slice实现；分别表示返回满足所有数组元素的数据、满足指定长度的数据以及数组的一个子集合
  • db.app.find({tagIds:{$all:[1，2]}})，只要某数据中tagIds键包含[1,2]数组，就返回
  • db.app.find({tagIds:{$size:3}})，只要某数据中tagIds键中有有三个值，就返回
  • db.app.find({tagIds:{$slice:[1,2]}})，返回偏移量为1，元素个数为2

$where查询：

暂时不会，看某些参考博客上说，这种查询方式不会利用到索引，查询效率较低，不宜使用

limit，skip和sort的使用

limit：限制结果数量，限制的是上限。
skip：略过匹配到的前n个文档，然后返回余下的文档。skip略过过多的文档时会产生性能问题，建议尽量避免。
sort：按照指定的键对文档进行排序，1为升序，-1为降序。

db.app.find({}).limit(20).sort({updatetime:-1})

游标

mongo查询结果其实一个游标，可以通过var cursor = db.app.find({})来获取，可以利用游标来获取结果，也可以达到limit、skip等效果