是时候了解MongoDB那无与伦比的查询语言了，我会先从查询的描述、语义和类型开始讲述，然后讨论游标，因为每条MongoDB查询本质上来看都是实例化了一个游标并获取它的结果集。掌握了这些基础知识之后，我再分类介绍MongoDB查询操作符。1
1. 除非你十分关心细节，否则在初次阅读时可以跳过这部分内容。
5.2.1 查询选择器
我们先大致了解一下查询选择器，尤其要关注所有能用它们表示的查询类型。
1. 选择器匹配
要指定一条查询，最简单的方法就是使用选择器，其中的键值对直接匹配要找的文档。下面是两个例子：
db.users.find({last_name: "Banker"})db.users.find({first_name: "Smith", age: 40}) 第二条查询的意思是“查找所有first_name是Smith，并且age是40的用户”。请注意，无论传入多少个键值对，它们必须全部匹配；查询条件之间相当于用了布尔运算符AND。如果想要表示布尔运算符OR，可以阅读后面关于布尔操作符的部分。
2. 范围查询
我们经常需要查询某些值在一个特定范围内的文档。在SQL中，可以使用<、<=、>和>=；在MongoDB中有类似的一组操作符$lt、$lte、$gt和$gte。贯穿全书，我们都在使用这些操作符，它们的行为与预期的一样。但初学者在组合使用这些操作符时偶尔会很费力，常见的错误是重复搜索键：
db.users.find({age: {$gte: 0}, age: {$lte: 30}) 因为同一文档中同一级不能有两个相同的键，所以这个查询选择器是无效的，两个范围操作符只会应用其中之一。可以用下面的方式来表示该查询：
db.users.find({age: {$gte: 0, $lte: 30}}) 还有一个值得注意的地方：范围操作符涉及了类型。仅当文档中的值与要比较的值类型相同时2，范围查询才会匹配该值。例如，假设有一个集合，其中包含以下文档：
{ "_id" : ObjectId("4caf82011b0978483ea29ada"), "value" : 97 }{ "_id" : ObjectId("4caf82031b0978483ea29adb"), "value" : 98 }{ "_id" : ObjectId("4caf82051b0978483ea29adc"), "value" : 99 }{ "_id" : ObjectId("4caf820d1b0978483ea29ade"), "value" : "a" }{ "_id" : ObjectId("4caf820f1b0978483ea29adf"), "value" : "b" }{ "_id" : ObjectId("4caf82101b0978483ea29ae0"), "value" : "c" } 2. 请注意，数字类型（整型、长整型和双精度浮点数）对这些查询而言在类型上是等价的。
然后执行如下查询：
db.items.find({value: {$gte: 97}}) 你可能觉得这条查询应该把六个文档全部返回，因为那几个字符串在数值上跟整数97、98和99是等价的。但事实并非如此，该查询只会返回整数结果。如果想让结果是字符串，就应该改用字符串来进行查询：
db.items.find({value: {$gte: "a"}}) 只要同一集合中永远不会为同一个键保存多种类型，就可以不用担心这条类型限制。这是一个很好的实践，你应该遵守它。
3. 集合操作符
$in、$all和$nin这三个查询操作符接受一到多个值的列表，将其作为谓词。如果任意给定值匹配搜索键，$in就返回该文档。我们可以使用该操作符返回所有属于某些离散分类集的产品。请看以下分类ID列表：
[ObjectId("6a5b1476238d3b4dd5000048"), ObjectId("6a5b1476238d3b4dd5000051"), ObjectId("6a5b1476238d3b4dd5000057")] 如果它们分别对应割草机、手持工具和工作服分类，可以像下面这样查询所有属于这些分类的产品：
db.products.find({main_cat_id: { $in: [ObjectId("6a5b1476238d3b4dd5000048"), ObjectId("6a5b1476238d3b4dd5000051"), ObjectId("6a5b1476238d3b4dd5000057") ] } } ) 也可以把$in操作符想象成对单个属性的布尔运算符OR，之前的查询可以解释为“查找所有分类是割草机或手持工具或工作服的产品”。请注意，如果需要对多个属性进行布尔型OR运算，需要使用下一节里介绍的$or操作符。
$in经常被用于ID列表，本章之前有一个例子，使用$in来返回所有购买过特定产品的用户。
$nin仅在与给定元素都不匹配时才返回该文档。可以用$nin来查找所有不是黑色或蓝色的产品：
db.products.find('details.color': { $nin: ["black", "blue"] }) 最后，当搜索键与每个给定元素都匹配时，$all才会返回文档。如果想查找所有标记为gift和garden的产品，$all是个不错的选择：
db.products.find(tags: { $all: ["gift", "garden"] }) 当然，这条查询只有在以标签数组的形式保存tags属性时才有效，比如下面这样：
{ name: "Bird Feeder", tags: [ "gift", "birds", "garden" ]} 在使用集合操作符时请牢记$in和$all能利用索引，但$nin不能，所以它需要做集合扫描。如果要用$nin，试着和一个能用上索引的查询条件一起使用，最好是换种方式来表示这条查询。举个例子，可以再保存一个属性，其中的内容和$nin查询等价。例如，假设经常会查询{timeframe: {$nin: ['morning', 'afternoon']}}，这时可以换种更直接的方式{timeframe: 'evening'}。
4. 布尔操作符
MongoDB的布尔操作符包括$ne、$not、$or、$and和$exists。
不等于操作符$ne的用法可以想象。在实践中，最好和其他操作符结合使用；否则查询效率可能不高，因为它无法利用索引。例如，可以使用$ne查找所有由ACME生产并且没有gardening标签的产品：
db.products.find('details.manufacturer': 'ACME', tags: {$ne: "gardening"}) $ne可以作用于单个值和数组，正如示例所示，可以匹配tags数组。
$ne匹配特定值以外的值，而$not则是对另一个MongoDB操作符或正则表达式查询的结果求反。在使用$not前，请记住大多数查询操作符已经有否定形式了（$in和$nin、$gt和 $lte等），$not不该和它们搭配使用。当你所使用的操作符或正则表达式没有否定形式时，才应使用$not。例如，如果想查询所有姓氏不是B打头的用户，可以这样使用$not：
db.users.find(last_name: {$not: /^B/} ) $or表示两个不同键对应的值的逻辑或关系。其中重要的一点是：如果可能的值限定在同一个键里，使用$in代替。一般而言，查找所有蓝色或绿色产品的语句是这样的：
db.products.find('details.color': {$in: ['blue', 'green']} ) 但是，查找所有蓝色的或者是由ACME生产的产品，就要用$or了：
db.products.find({ $or: [{'details.color': 'blue'}, 'details.manufacturer': 'ACME'}] }) $or接受一个查询选择器数组，每个选择器的复杂度随意，而且可以包含其他查询操作符3。
3. 不包括$or。
和$or一样，$and操作符同样接受一个查询选择器数组。对于包含多个键的查询选择器，MongoDB会对条件进行与运算，因此只有在不能简单地表示AND关系时才应使用$and。例如，假设想查询所有标记有gift或holiday，同时还有gardening或landscaping的产品。表示该查询的唯一途径是关联两个$in查询：
db.products.find({$and: [{tags: {$in: ['gift', 'holiday']}},{tags: {$in: ['gardening', 'landscaping']}} ] } ) 本节要讨论的最后一个操作符是$exists。该操作符的存在很有必要，因为集合没有一个固定的Schema，所以偶尔需要查询包含特定键的文档。你是否记得我们计划在每个产品的details属性里保存特定的字段？举例来说，假设要在details属性里保存一个color字段。但是，如果只有一部分产品中定义了颜色，可以像下面这样将未定义颜色的产品找出来：
db.products.find({'details.color': {$exists: false}}) 也可以查找定义了颜色的产品：
db.products.find({'details.color': {$exists: true}}) 上面只是检查了存在性，还有另一种检查存在性的方式，两者几乎是等价的：用null来匹配属性。可以修改上述查询，第一个查询可以这样表示：
db.products.find({'details.color': null}) 第二个是这样的：
db.products.find({'details.color': {$ne: null}}) 5. 匹配子文档
本书的电子商务数据模型中，有些条目里的键指向一个内嵌对象。产品的details属性就是一个很好的例子。以下是一个相关文档的片段，用JSON表示：
{ _id: ObjectId("4c4b1476238d3b4dd5003981"), slug: "wheel-barrow-9092", sku: "9092", details: { model_num: 4039283402, manufacturer: "Acme", manufacturer_id: 432, color: "Green" }} 可以通过.（点）来分隔相关的键，查询这些对象。举例来说，假设想查找所有由ACME生成的产品，可以这样做：
db.products.find({'details.manufacturer_id': 432}); 此类查询里可以指定任意的深度，假设稍微修改一下表述：
{ _id: ObjectId("4c4b1476238d3b4dd5003981"), slug: "wheel-barrow-9092", sku: "9092", details: { model_num: 4039283402, manufacturer: { name: "Acme", id: 432 }, color: "Green" }} 可以在查询选择器的键里包含两个点：
db.products.find({'details.manufacturer.id': 432}); 除了匹配单个子文档属性，还可以匹配整个对象。例如，假设正使用MongoDB保存股市价位，为了节省空间，放弃了标准的对象ID，用一个包含股票代码和时间戳的复合键取而代之。文档的表述大致是这样的：4
{ _id: {sym: 'GOOG', date: 20101005} open: 40.23, high: 45.50, low: 38.81, close: 41.22} 4. 在潜在的高吞吐量场景下，我们希望尽可能地限制文档大小。可以使用较短的键名部分实现该目的，比如用o代替open。
接下来可以通过如下_id查询获取GOOG于2010年10月5日的价格汇总：
db.ticks.find({_id: {sym: 'GOOG', date: 20101005} }); 一定要注意，像这样匹配整个对象的查询会执行严格的字节比较，也就是说键的顺序很重要。下面的查询与其并不等价，不会匹配到示例文档：
db.ticks.find({_id: {date: 20101005, sym: 'GOOG'} }); 虽然Shell中输入的JSON文档的键顺序会被保留，但并不是所有语言驱动的文档表述都是如此。例如，Ruby 1.8里的散列并不会保留顺序，要在Ruby 1.8中保留键顺序，必须使用BSON::OrderedHash类：
doc = BSON::OrderedHash.newdoc['sym'] = 'GOOG'doc['date'] = 20101005@ticks.find(doc)
一定要检查正使用的语言是否支持有序字典；如果不支持的话，该语言的MongoDB驱动会提供一个有序的替代品。
6. 数组
数组使得文档模型更加强大，如你所见，数组可以用来存储字符串列表、对象ID列表，甚至是其他文档的列表。数组能带来更丰富、更易理解的文档；按照常理，MongoDB能轻松地查询并索引数组类型。事实也是如此：最简单的数组查询就和其他文档类型的查询一样。仍以产品标签为例，用简单的字符串数组来表示标签：
{ _id: ObjectId("4c4b1476238d3b4dd5003981"), slug: "wheel-barrow-9092", sku: "9092", tags: ["tools", "equipment", "soil"] } 查询带有soil标签的产品很简单，使用的语法就和查询单个文档值时一样：
db.products.find({tags: "soil"}) 重要的是，这条查询能利用tags字段上的索引。如果在该字段上构建了索引，并且explain该查询，可以看到使用了B树游标：
db.products.ensureIndex({tags: 1})db.products.find({tags: "soil"}).explain 在需要对数组查询拥有更多掌控时，可以使用点符号来查询数组特定位置上的值。下面是如何对之前的查询进行限制，只查询产品的第一个标签：
db.products.find({'tags.0': "soil"}) 如此查询标签可能意义不大，但假设正在处理用户地址，可以用子文档数组来表示地址：
{ _id: ObjectId("4c4b1476238d3b4dd5000001") username: "kbanker", addresses: [ {name: "home", street: "588 5th Street", city: "Brooklyn", state: "NY", zip: 11215}, {name: "work", street: "1 E. 23rd Street", city: "New York", state "NY", zip 10010}, ]} 我们可以规定数组的第0个元素始终是用户的首选送货地址。因此，要找到所有首选送货地址在纽约的用户，可以指定第0个位置，并用点来明确state字段：
db.users.find({'addresses.0.state': "NY"}) 我们还可以忽略位置，直接指定字段。如果列表中的任意地址在纽约范围内，下面的查询就会返回用户文档：
db.users.find({'addresses.state': "NY"}) 与之前一样，我们希望为带点的字段加上索引：
db.users.ensureIndex({'addresses.state': 1}) 请注意，无论字段是指向子文档，还是子文档数组，都使用相同的点符号。点符号很强大，而且这种一致性很可靠。但在查询子对象数组中的多个属性时会带来歧义，例如假设想获取所有家庭地址在纽约的用户列表，该如何表示这条查询呢？
db.users.find({'addresses.name': 'home', 'addresses.state': 'NY'}) 上述查询的问题在于所引用的字段并不局限于单个地址；换言之，只要有一个地址被设置为“home”，一个地址是在纽约，这条查询就能匹配上了，但我们希望将两个属性都应用到同一个地址上。幸好有一个针对这种情况的查询操作符，要将多个条件限制在同一个子文档上，可以使用$elemMatch操作符，可以这样进行查询：
db.users.find({addresses: {$elemMatch: {name: 'home', state: 'NY'}}}) 从逻辑上来看，只有在需要匹配子文档中的多个属性时才会使用$elemMatch。
唯一还没讨论的数组操作符是$size，该操作符能让我们根据数组大小进行查询。例如，假设希望找出所有带三个地址的用户，可以这样使用$size操作符：
db.users.find({addresses: {$size: 3}}) 在本书编写时，$size操作符是不使用索引的，而且仅限于精确匹配（不能指定数组大小范围）5。因此，如果需要基于数组的大小进行查询，应该将大小缓存在文档的属性中，当数组变化时手动更新该值。举例来说，可以考虑为用户文档添加一个address_length字段，并为该字段添加索引，随后再发起范围查询和精确查询。
5. 关于这个问题，更新内容参见https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-478。
7. JavaScript
如果目前为止的工具都无法表示你的查询，那就可能需要写一些JavaScript了。我们可以使用特殊的$where操作符，向任意查询中传入一个JavaScript表达式。在JavaScript上下文里，关键字this指向当前文档，让我们来看一个例子：
db.reviews.find({$where: "function { return this.helpful_votes > 3; }"}) 该查询还有一个简化形式：
db.reviews.find({$where: "this.helpful_votes > 3"}) 这个查询能正常使用，但你永远也不会想去使用它，因为可以用标准查询语言轻松表示该查询。问题是JavaScript表达式无法使用索引，由于必须在JavaScript解释器上下文中运算，还带来了额外的大量开销。出于这些原因，应该只在无法通过标准查询语言表示查询时才使用JavaScript查询。如果确实有需要，请尝试为JavaScript表达式带上至少一个标准查询操作符。标准查询操作符可以缩小结果集，减少必须加载到JS上下文里的文档。让我们看个简单的例子，看看为什么需要这么做。
假设为每个用户都计算了一个评分可靠性因子，这是一个整数，与用户的评分相乘之后可以得到一个更标准化的评分。假设后续想查询某个特定用户的评论，并且只返回标准化评分大于3的记录。查询语句是这样的：
db.reviews.find({user_id: ObjectId("4c4b1476238d3b4dd5000001"), $where: "(this.rating * .92) > 3"}) 这条查询满足了之前的两条建议：在user_id字段上使用了标准查询，这个字段一般是有索引的；在超出标准查询语言能力的情况下使用了JavaScript表达式。
除了要识别出额外的性能开销，还要意识到JavaScript注入攻击的可能性。当用户可以直接向JavaScript查询中输入代码时就有可能发生注入攻击。虽然用户无法通过这种方式修改或删除数据，但却能获取敏感数据。Ruby中的不安全JavaScript查询可能是这个样子的：
@users.find({$where => "this.#{attribute} == #{value}"}) 假定用户能控制attribute和value的值，他就能以任意属性对来查询集合。虽然这不是最坏情况的入侵，但还是应该尽量避免它。
8. 正则表达式
本章开篇的地方，我们看到在查询中有使用正则表达式，在那个例子里，我演示了前缀表达式/^Ba/，用它来查找以Ba开头的姓氏，并且指出这条查询能用上索引。实际上，我们还能使用更多的正则表达式。MongoDB编译时用了PCRE（http://mng.bz/hxmh），它支持大量的正则表达式。
除了之前提到的前缀查询，正则表达式都用不上索引。因此，我建议在使用时和JavaScript表达式一样，结合至少一个其他查询项。下面的例子中，将查询指定用户的包含best或worst文字的评论。请注意，这里使用了正则表达式标记i6来表示忽略大小写：
6. 使用了忽略大小写的选项就无法在查询中使用索引，就算是在前缀匹配时也是如此。
db.reviews.find({user_id: ObjectId("4c4b1476238d3b4dd5000001"), text: /best|worst/i }) 如果所使用的语言拥有原生的正则表达式类型，我们也可以使用原生的正则表达式对象执行查询。在Ruby中相同的查询语句是这样的：
@reviews.find({:user_id => BSON::ObjectId("4c4b1476238d3b4dd5000001") :text => /best|worst/i }) 如果我们的环境中不支持原生的正则表达式类型，可以使用特殊的$regex和$options操作符。Shell中通过这些操作符可以这样来表示上述查询：
"db.reviews.find({user_id:ObjectId("4c4b1476238d3b4dd5000001"), text:{$regex:"best|worst", $options:"i" }})" 9. 其他查询操作符
还有两个查询操作符难以归类，所以单独进行讨论。第一个是$mod，允许查询匹配指定取模操作的文档。举例来说，可以通过下列查询找出所有小计能被3整除的订单：
db.orders.find({subtotal: {$mod: [3, 0]}}) 我们看到$mod操作符接受两个值组成的数组，第一个值是除数，第二个值是期望的余数。因此，可以这样来理解该查询：找出所有小计除以3后余0的文档。这个例子是故意做出来的，但它能体现出背后的思想。如果要使用$mod操作符，请牢记它无法使用索引。
第二个操作符是$type，根据BSON类型来匹配值。我不建议为一个集合的同一个字段保存多种类型，但是如果发生这样的情况，可以用这个操作符来检查类型。我最近发现某个用户的_id查询总是匹配不上数据，而实际上不应该发生这样的情况，这时$type操作符就能派上用场了。问题的原因是他既将ID保存为字符串，又将其保存为对象ID，它们的BSON类型分别是2和7，对于新用户而言，很容易就会忽略两者的区别。
要修正这个问题，首先要找出所有以字符串形式保存ID的文档。使用$type操作符就可以了：
db.users.find({_id: {$type: 2}}) 5.2.2 查询选项
所有的查询都要有一个查询选择器。就算没有提供，查询本身实际就是由查询选择器定义的。但在发起查询时，有多种查询选项可供选择，它们能进一步约束结果集。本节将介绍这些选项。
1. 投影
在查询结果集的文档中，可以使用投影来选择字段的子集进行返回。当有大文档时就更应该使用投影，这能最小化网络延时和反序列化的开销。通常是用要返回的字段集合来定义投影：
db.users.find({}, {username: 1}) 该查询返回的用户文档只包含两个字段：username和_id。默认情况下，_id字段总是包含在返回结果内。
在某些情况下，你可能还会希望排除特定字段。举例来说，本书的用户文档中包含送货地址和支付方式，但通常并不需要这些信息，为了将其排除掉，可以在投影中添加这些字段，并将其值设置为0：
db.users.find({}, {addresses: 0, payment_methods: 0}) 除了包含和排除字段，还能返回保存在数组里的某个范围内的值。例如，我们可能想在产品文档中保存产品评论，同时还希望能对那些评论进行分页，为此可以使用$slice操作符。要返回头12篇评论或者倒数5篇评论，可以像这样使用$slice：
db.products.find({}, {reviews: {$slice: 12}})db.products.find({}, {reviews: {$slice: -5}}) $slice还能接受两个元素的数组，分别表示跳过的元素数和返回元素个数限制。下面演示如何跳过头24篇评论，并限制仅返回12篇评论：
db.products.find({}, {reviews: {$slice: [24, 12]}}) 最后，注意$slice并不会阻止返回其他字段。如果希望限制文档中的其他字段，必须显式地进行控制。例如，修改上述查询，仅返回评论及其评分：
db.products.find({}, {reviews: {$slice: [24, 12]}, 'reviews.rating': 1}) 2. 排序
所有的查询结果都能按照一个或多个字段进行升序或降序排列。例如，根据评分对评论做排序，从高到低降序排列：
db.reviews.find({}).sort({rating: -1}) 显然，先根据有用程度排序，随后再是评分，这样的排序可能更有价值：
db.reviews.find({}).sort({helpful_votes:-1, rating: -1}) 在类似的组合排序里，顺序至关重要。正如书中其他地方所说的，Shell中键入的JSON是有顺序的。因为Ruby的散列是无序的，所以可以用数组的数组来指定排序顺序，数组是有序的：
@reviews.find({}).sort([['helpful_votes', -1], [rating, -1]]) 在MongoDB中指定排序非常简单，但书中其他章节里讨论到的两个主题对理解排序来说必不可少。其一，了解如何使用$natural操作符根据插入顺序进行排序，这是在第4章里讨论的。其二，这点就更有关系了，即了解如何保证排序能有效利用到索引，第8章里会讨论这个主题。如果正在大量使用排序，可以先阅读第8章。
3. skip与limit
skip与limit的语义很容易理解，这两个查询选项的作用总能满足预期。
但在向skip传递很大的值（比如大于10 000的值）时需要注意，因为执行这种查询要扫描和skip值等量的文档。例如，假设正根据日期降序对100万个文档进行分页，每页10条结果。这意味着显示第50 000页的查询要跳过500 000个文档，这样做的效率太低了。更好的策略是省略skip，添加一个范围条件，指明下一结果集从何处开始。如此一来，这条查询：
db.docs.find({}).skip(500000).limit(10).sort({date: -1}) 就变成了：
db.docs.find({date: {$gt: previous_page_date}}).limit(10).sort({date: -1}) 第二条查询扫描的文档远少于第一条。唯一的问题是如果每个文档的日期不唯一，相同的文档可能会显示多次。有很多应对这种情况的策略，寻找解决方案的任务就留给读者了。