在MongoDB中，查询数据主要包括基础查询以及使用聚合框架(Aggregation Framework)进行复杂数据处理。

基础查询操作

1. find() 查询：

• db.collection.find(query, projection) 是最基本的查询方法，其中：
  • query 是一个JSON形式的对象，定义了要匹配的文档条件。
  • projection 可选，用于指定返回文档中包含哪些字段，可以用来做字段筛选和投影操作。

    示例：

    db.users.find({ age: { $gt: 18 } }); // 查询年龄大于18的所有用户
    db.users.find({ gender: 'male' }, { name: 1, email: 1 }); // 查询性别为男性的用户，并仅返回姓名和邮箱字段
    

    2. 查询条件：

    • 使用各种查询操作符如 $gt, $gte, $lt, $lte, $ne, $in, $nin, $exists, $regex 等来进行特定条件的匹配。

      3. 排序（Sort）：

      • 使用 sort() 方法对查询结果进行排序，例如：

        db.users.find().sort({ age: 1, name: -1 }); // 按照年龄升序、姓名降序排列结果
        

        4. 限制查询结果的数量（Limit & Skip）：

        • limit() 方法用于限制返回的结果数量，而 skip() 方法则是跳过指定数量的文档再返回结果。

          db.users.find().sort({ registrationDate: -1 }).limit(10); // 获取最新注册的前10个用户
          db.users.find().skip(50).limit(10); // 跳过前50个文档，然后获取接下来的10个文档
          

          聚合框架(Aggregation Pipeline)

          MongoDB的聚合框架允许用户执行多个阶段的处理，将数据从原始集合转换成单一输出结果。每个阶段都会处理文档流，并将其传递给下一个阶段。

          • 常见操作符：
            • $match: 类似于 find() 的查询过滤阶段。
            • $project: 改变输入文档的结构或内容，类似于 find() 的投影阶段。
            • $group: 将文档按某个字段分组，并计算每个组的统计值，如总和、平均值等。
            • $sort: 对中间结果进行排序。
            • $skip 和 $limit: 在聚合管道中也可以使用来控制输出文档的数量和起始位置。
            • $unwind: 将数组类型的字段拆分成多条文档。
            • $lookup: 进行类似JOIN的操作，从其他集合中加入相关文档。
            • $merge: 合并聚合结果到另一个集合。
            • 更多操作符如 $addFields, $bucket, $bucketAuto, $count, $facet, $replaceRoot, $sample 等，提供丰富的数据处理能力。

              聚合操作示例：

              db.orders.aggregate([
                 { $match: { status: "completed" } },
                 { $group: { _id: "$customer_id", totalSpent: { $sum: "$amount" } } },
                 { $sort: { totalSpent: -1 } },
                 { $limit: 10 }
              ]);
              

              这个聚合操作会找到所有已完成状态的订单，按客户ID分组计算每位客户的总消费额，并返回消费额最高的前10名客户。

               
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