find({查詢條件限定},{返回欄位})  

這是一個查詢的基本語法，各個簽名的作用已經說得很清楚。下面來細細展開：

當然最開始插入一批資料以供測試：

Python程式碼  

db.users.insert({"_id": 1, "name": "aroba", "age": 22, "friends": 3})  

db.users.insert({"_id": 2, "name": "brob", "age": 23, "friends": 4})  

db.users.insert({"_id": 3, "name": "robin", "age": 24, "friends": 23})  

db.users.insert({"_id": 4, "name": "ccrob", "age": 25, "friends": 32})  

db.users.insert({"_id": 5, "name": "drobin", "age": 26, "friends": 15})  

db.users.insert({"_id": 6, "name": "rrobin", "age": "az", "friends": 19})

1、方法中的第一個引數：查詢條件限定是一個document結構，如為{}將預設返回所有資料

Python程式碼  

#查詢一個年齡為27的使用者:  

db.users.find({"age":23})  

#查詢一個年齡為27，姓名為robin的使用者，相當於AND  

db.users.find({"age":23, "name":"brob"})

作為文件的查詢條件，可以支援更復雜的格式：

Python程式碼  

#查詢年齡大於20且小於30的使用者  

db.users.find({"age":{"$gt":20, "$lte":23}})  

這裡條件查詢有常用的：小於("$lt")、小於等於("$lte")、大於("$gt")、大於等於("$gte")、不等於("$ne") 。這些條件查詢對數字日期型別的欄位比較適用

前面說到同時查詢age和name屬性，相當於AND查詢。這裡來看看OR查詢，主要透過"$in"和"$or" 。對單一鍵有多個值與其匹配的話就用"$in"，後面跟一個條件陣列。

Python程式碼  

#查詢年齡在某個範圍的使用者：  

db.users.find({"age":{"$in":[20, 22, 25]}})  

"$in" 對支援的型別非常靈活，不同型別的條件可以同時查詢。與之相對應的就是"$nin"，表示不在該範圍內的鍵

Python程式碼  

db.users.find({"age":{"$in":[20, 22, 25, "az"]}})  

db.users.find({"age":{"$nin":[20, 22, 25, "az"]}})  

與單一鍵的"$in"不同的是，"$or"是包含多個可能條件的陣列。

Python程式碼  

#年齡在某個範圍內或者name在某個範圍內的使用者  

db.users.find({"$or": [{"age": 23 }, {"name": "robin"}]})  

db.users.find({"$or": [{"age": {"$in": [ 23, 4, "az" ]} }, {"name": "robin"}]})

2、返回欄位

作為查詢的第二個引數，如果沒有的話是預設返回所有欄位。可以對需要的返回欄位指定：

Python程式碼  

db.users.find({}, {"name":1, "age":1})  

1、這個查詢會返回name、age、_id欄位
2、_id是預設返回，如果不要顯示加上("_id":0)

Python程式碼  

db.users.find({}, {"name":1, "age":1, "_id":0})  

3、如果某個欄位如age不存在，也不拋異常
4、需要顯示的欄位設定為大於零的數就可以，但還是用1好理解，但如果對不需要顯示的欄位且不是_id設定為0或其他會拋異常

Python程式碼  

db.users.find({}, {"name":1, "age":0, "_id":0})  

這樣是不行的，如果不要返回age不加上就可以了

後面還將對陣列查詢的返回欄位做相應的說明，這裡就先到此

3、幾點說明

1、"$not"元條件句，用在其他任何條件上，如

Python程式碼  

#age>20即查詢age小於等於20的使用者  

db.user.find({"age": {"$not" : {"$gt" :20}}})    

#這裡查詢age不是1,6,11,16...等的使用者  

db.user.find({"age": {"$not": {"$mod": [5, 1]}}})

2、條件查詢與更新修改器

Python程式碼  

#更新修改器  

db.users.update({"age": 23},{"$set":{"name":"zzzz"}})  

#條件查詢  

db.users.find({"age": {"$gt": 20}})

條件句是內層文件鍵，修改器是外層文件鍵。而且對同一個欄位age來說可以是多個限定條件，但是修改器不能對應多個

3、null
如果某個欄位的值為null,根據null來查詢時可以返回該條文件，但也會返回不包含該欄位的文件

Python程式碼  

#新增兩條資料  

>db.users.insert{ "_id" : 7, "age" : 23, "name" : "joe" }  

>db.users.insert{ "_id" : 8, "age" : 24, "friends" : null, "name" : "sam" }

查詢鍵值為null的欄位

Python程式碼  

>db.users.find({"friends": null})。  

這裡會返回friends為null的文件，但是也會返回沒有該鍵的文件

Shell程式碼  

{ "_id" : 7, "age" : 23, "name" : "joe" }  

{ "_id" : 8, "age" : 24, "friends" : null, "name" : "sam" }  

需要透過"$exists"來判定鍵值是否存在

Shell程式碼  

> db.users.find({"friends":{"$in":[null],"$exists":true}})  

{ "_id" : 8, "age" : 24, "friends" : null, "name" : "rrbin" }  

4、正規表示式

Shell程式碼  

#這裡會返回所有name中包含rob欄位的文件  

> db.users.find({"name":/rob/})  

#不僅對欄位值進行正則匹配，如果值本身是正則式也匹配

4、陣列查詢

插入幾條資料測試

Python程式碼  

db.food.insert({"_id": 1, "fruit": ["apple", "banana", "peach"]})  

db.food.insert({"_id": 2, "fruit": ["apple", "orange"]})  

db.food.insert({"_id": 3, "fruit": ["banana", "peach", "orange"]})

以下是一些常用的查詢方法，直接上

Python程式碼  

#匹配fruit中包含banana的文件  

db.food.find({"fruit": "banana"})  

#必須匹配所有  

db.food.find({"fruit": {"$all" : ["apple", "peach"]}})  

#精確匹配  

db.food.find({"fruit": ["apple", "orange"]})  

#指定下標 key.index  

db.food.find({"fruit.2": "peach"})  

#查詢指定長度的陣列  

db.food.find({"fruit": {"$size" : 3}})

但是"$size"操作只能嚴格匹配，遇到比如要求陣列大於或者小於之類的查詢就無能為力了。這裡提供瞭解決的方案：對文件新增size欄位，每次對陣列push或pop操作時，對size欄位做相應的增減。查詢的時候再對欄位size做相應的處理

Python程式碼  

db.food.update({"$push" :{"fruit" : "strawberry"} , "$inc" : {"size" : 1}})  

db.food.find({"size" : {"$gt" : 3}})  

返回陣列指定子集
"$slice"用於返回陣列的一個子集，支援前、後或者偏移

Python程式碼  

db.food.insert({"_id": 4, "fruit": ["apple", "banana", "peach", "orange", "watermelon", "lemon", "cherry"]})  

#取前2個  

db.food.find({"_id":4}, {"fruit":{"$slice":2}})  

#{u'_id': 4, u'fruit': [u'apple', u'banana']}  

#取後兩個  

db.food.find({"_id":4}, {"fruit":{"$slice":-2}})  

#{u'_id': 4, u'fruit': [u'lemon', u'cherry']}  

#從第2個開始取三個，這個其實達到分頁的效果，但書中明確指出對大量資料skip效能下降厲害，不建議考慮這種方式  

db.food.find({"_id":4}, {"fruit":{"$slice":[2, 3]}})  

#{u'_id': 4, u'fruit': [u'peach', u'orange', u'watermelon']}

使用"$slice"獲取陣列內的值時，其他的鍵也會預設返回,如果不需要返回非陣列內的其他鍵這裡可以指明，與前面返回不同的是這裡可以用0

Python程式碼  

db.food.insert({"_id": 5, "sum":7, "fruit": ["apple", "banana", "peach", "orange", "watermelon", "lemon"]})  

db.food.find({"_id":5}, {"fruit":{"$slice":[2, 3]}, "_id":0, "sum":0})  

{u'fruit': [u'peach', u'orange', u'watermelon']}

5、查詢內嵌文件

這裡主要考慮匹配查詢內嵌文件，考慮如下文件

Python程式碼  

db.users.insert({"_id": 9, "age":23, "name": {"first":"joe", "last":"sam"}})  

db.users.insert({"_id": 10, "age":24, "name": {"first":"joe", "middle":"dd", "last":"sam"}})  

查詢名字為joe sam的使用者

Python程式碼  

#查詢名字為joe sam的使用者  

data = db.users.find({"name":{"first":"joe", "last":"sam"}})  

#返回第一條，實際上這相當於精確匹配，這個查詢條件將嚴格匹配順序、欄位的數量。其實第二條也是我們想要的結果，那麼正確的寫法應該是：  

data = db.users.find({"name.first":"joe", "name.last":"sam"})

書中說到一種複雜情況下的查詢：joe發表的5分以上的評論：

Python程式碼  

db.blog.insert({"_id":1, "content":"....", "comments":[{"name":"joe", "score":3, "comment":"nice"}, {"name":"sam", "score":5, "comment":"zzz"}, {"name":"joe", "score":5, "comment":"good"}]})  

data = db.blog.find({"comments":{"name":"joe", "score":{"$gte":5}}})  

#這樣是查不到資料的，內嵌文件要求匹配整個文件，而不是comments鍵  

data = db.blog.find({"comments.name":"joe", "comments.score":{"$gte":5}})  

#這個查詢會返回這條記錄，其實是匹配的commets中各個鍵，即joe匹配第一條，score匹配第二條  

data = db.blog.find({"comments":{"$elemMatch":{"name":"joe", "score":{"$gte":5}}}})

6、分頁

分頁在前面說到"$slice"時，其實是達到分頁的效果，前面也說了弊端，這裡進一步說明。這裡採用limit限制返回結果，slice跳過指定數量文件，sort對查詢結果排序

limit
db.users.find().limit(3)結果集超過三條返回三條，不足返回實際數量，貌似對負數不感冒，比如-2還是返回前兩條，或者limit裡沒有偏移這個概念
skip
db.users.find().limit(3)省略結果集前三個，返回剩下的，結果集不足三個就啥都木有了，當然這個也一樣，別寫負數了，否則拋異常
sort
對結果集排序：1升序，-1降序。可支援多個鍵/對

Python程式碼  

db.users.find().sort([("name", 1), ("age", -1)])  

Shell程式碼  

db.users.find().sort({"name":1,"age":-1})  

Python程式碼  

#這就是分頁  

db.users.find().limit(2).sort("_id", 1)  

db.users.find().limit(2).skip(2).sort("_id", 1)  

db.users.find().limit(2).skip(4).sort("_id", 1)

這對大資料量的skip效能影響較大，這裡也提供了一些繞過的方法。比如先取得最後一條的記錄的某個唯一鍵，再查詢大於該鍵的值。可以看出這個限制條件挺多，當然容易想到的採用主鍵"_id"，這是主鍵必須是數字了

MongoDB條件查詢

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