MongoDB条件查询：从简单到复杂的查询示例
本文是MongoDB条件查询的入门指南，通过具体示例讲解从简单到复杂的筛选方法。核心围绕`find()`方法，以`users`集合为例（含姓名、年龄、爱好、地址等字段），涵盖以下内容： 1. **基础条件**：直接用键值对查询等于条件，如`{age:25}`查年龄25的用户，嵌套字段用点表示法（如`address.city`）。 2. **比较运算符**：支持`$gt`（大于）、`$lt`（小于）、`$gte`（≥）、`$lte`（≤）、`$ne`（≠），如`{age:{$gt:25}}`查年龄>25的用户。 3. **逻辑运算符**：默认多条件为`AND`，用`$or`组合条件（如`$or:[{"age":25},{"address.city":"Beijing"}]`），`$not`否定条件（如年龄≤30）。 4. **数组查询**：`$in`匹配数组元素（如`hobbies:{$in:["reading","travel"]}`
阅读全文新手必看：MongoDB查询语法基础
这篇文章介绍MongoDB查询基础。核心概念：集合（类似表）、文档（键值对，JSON结构）。基础准备：连接MongoDB Shell，切换目标数据库（如test），插入示例集合users（含name、age、hobbies字段）。查询方法：find()返回所有文档（加pretty()美化）；条件查询用键值对条件，支持比较操作符（$eq、$gt、$lt等）、逻辑操作符（$and默认、$or、$not），正则匹配字符串，数组操作符（$in、$size）。进阶技巧包括投影（指定返回字段）、排序（sort()）、限制结果（limit()/skip()）、统计（countDocuments()）、去重（distinct()）。注意优化性能，避免全表扫描。通过练习熟悉条件组合与结果处理，快速掌握MongoDB查询逻辑。
阅读全文MongoDB基础：文档、集合与数据库的区别
MongoDB是流行的文档型NoSQL数据库，采用“文档-集合-数据库”层级结构组织数据，区别于传统关系型数据库的表格行结构。 **文档**是最小数据单元，基于BSON格式（二进制JSON），以键值对存储，支持嵌套结构，含自动生成的唯一`_id`字段，灵活适配动态数据需求。 **集合**是文档的集合，类似关系型数据库的表，但无固定结构，文档可自由增减字段，字段类型也可不同，增强数据扩展性。 **数据库**是集合的容器，最高层级，隔离不同业务数据，一个实例可包含多个独立数据库，如“school”数据库含“students”“courses”等集合。 三者关系为“数据库→集合→文档”，类比仓库、货架、商品。MongoDB的灵活性使其无需预定义结构，适合快速迭代场景，是处理非结构化/半结构化数据的高效选择。理解这三个核心概念是掌握MongoDB的基础。
阅读全文MongoDB是什么？为什么适合初学者入门？
MongoDB是一种文档式数据库软件，采用“集合（文件夹）+文档（JSON格式文件）”的存储方式，结构灵活，支持字段动态添加。与关系型数据库的固定表格结构不同，其文档无需预设列，类似日常“写日记”，更易上手。 它适合初学者：操作语法直观（如插入用户用`db.users.insertOne()`，查询用`db.users.find()`），无需记忆复杂概念；有可视化工具（如MongoDB Compass）可图形化操作；入门教程丰富，学习成本低；支持快速开发小项目（如待办App），无需纠结表结构设计。 总之，MongoDB以灵活、简单、直观的特点，成为初学者快速掌握数据库逻辑、高效开发小项目的友好工具。
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