【MongoDB】查询条件运算符：$expr 和 $regex 详解，以及为什么$where和$expr难以使用索引

一、$expr 运算符

$expr 允许你在查询语句中使用聚合表达式，实现字段间的比较和复杂条件查询。

注解：$expr 主要用于比较同一文档中不同字段的值，或者使用聚合表达式进行条件判断。

基本语法

db.collection.find({$expr: {<聚合表达式>}
})

常见使用场景

1. 比较同一文档中的两个字段

// 查找库存量小于销售量的产品
db.products.find({$expr: { $lt: ["$stock", "$sales"] }
})

2. 使用条件逻辑

// 查找折扣价大于原价50%的产品
db.products.find({$expr: { $gt: ["$discountPrice", { $multiply: ["$price", 0.5] }] }
})

$expr 常用操作符

操作符	描述	示例
$eq	等于	$eq: ["$field1", "$field2"]
$ne	不等于	$ne: ["$field1", "value"]
$gt	大于	$gt: ["$field1", 100]
$lt	小于	$lt: ["$field1", "$field2"]
$and	逻辑与	$and: [expr1, expr2]
$or	逻辑或	$or: [expr1, expr2]
$concat	字符串连接	$concat: ["$fname", " ", "$lname"]
$substr	字符串截取	$substr: ["$name", 0, 3]

注意：使用 $expr 时，字段名前需要加 $ 符号，表示引用字段值而非字面量。

二、$regex 运算符

$regex 提供正则表达式功能，用于模式匹配字符串查询。

注解：正则表达式是强大的文本匹配工具，$regex 让你能在 MongoDB 中利用这一功能。

基本语法

db.collection.find({field: { $regex: /pattern/, $options: 'options' }
})// 或者
db.collection.find({field: { $regex: 'pattern', $options: 'options' }
})

常用选项（$options）

选项	描述
i	不区分大小写
m	多行匹配
x	忽略空白字符
s	允许点字符(.)匹配所有字符

使用示例

1. 简单匹配

// 查找名字以"Jo"开头的用户（不区分大小写）
db.users.find({name: { $regex: /^Jo/i }
})

2. 包含特定模式

// 查找邮箱包含"example.com"或"sample.com"的用户
db.users.find({email: { $regex: /(example|sample)\.com/ }
})

3. 使用字符串而非正则字面量

// 查找描述中包含"mongodb"的产品（不区分大小写）
db.products.find({description: { $regex: "mongodb", $options: 'i' }
})

性能考虑

重要提示：正则表达式查询通常无法使用索引，尤其是：

• 当使用通配符开头（如 /^abc/ 可以使用索引，但 /abc$/ 或 /.*abc/ 则不行）
• 使用复杂正则表达式时

三、$expr 和 $regex 结合使用

你可以组合这两个运算符实现更复杂的查询：

// 查找全名（firstname + lastname）包含"Smith"且邮箱与用户名相同的用户
db.users.find({$expr: {$and: [{ $regexMatch: { input: { $concat: ["$firstname", " ", "$lastname"] }, regex: "Smith" } },{ $eq: ["$email", "$username"] }]}
})

注意：MongoDB 4.2+ 引入了 $regexMatch 等聚合运算符，使正则表达式在 $expr 中使用更方便。

四、总结对比

特性	$expr	$regex
主要用途	字段间比较和复杂逻辑	文本模式匹配
语法	使用聚合表达式	使用正则表达式
性能	可以使用索引（取决于表达式）	有限索引支持
版本	需要 MongoDB 3.6+	所有版本支持
典型场景	比较同一文档中的多个字段	搜索、模糊匹配

五、最佳实践建议

1. 谨慎使用 $expr：

   • 对于简单查询，优先使用常规查询操作符
   • 只在需要字段间比较或复杂逻辑时使用 $expr

2. 优化 $regex 查询：

   • 避免前导通配符（如 ^ 开头可以使用索引）
   • 考虑使用文本索引替代复杂正则表达式
   • 对常用模式考虑预计算字段

3. 测试查询性能：

   • 使用 explain() 方法分析查询执行计划
   • 对大集合进行性能测试

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通过案例学习$expr用法

一、金融领域：风险交易检测

场景：检测异常大额交易（单笔超过账户日均余额30%的交易）

db.transactions.find({$expr: {$and: [// 确保amount和dailyBalance字段存在{ $ifNull: ["$amount", false] },{ $ifNull: ["$dailyBalance", false] },// 主条件：交易金额 > 日均余额的30%{ $gt: ["$amount",{ $multiply: ["$dailyBalance", 0.3] } // 计算日均余额的30%] },// 附加条件：交易时间在非工作时间（晚上8点到早上6点）{$or: [{ $lt: [{ $hour: "$transactionTime" }, 6] },{ $gt: [{ $hour: "$transactionTime" }, 20] }]}]}
}).sort({ amount: -1 }).limit(100)

业务注释：

1. $ifNull 确保字段存在，避免空值报错
2. $multiply 实现金额百分比计算
3. $hour + $or 组合实现时间段过滤
4. 最后排序并限制结果数量，便于风险团队优先处理大额交易

二、电商领域：动态定价监控

场景：找出定价低于成本价或异常折扣的商品（当前价<成本价 或 折扣>70%）

db.products.find({$expr: {$or: [// 情况1：当前售价低于成本价{ $lt: ["$currentPrice", "$costPrice"] },// 情况2：折扣力度超过70%（需先计算折扣率）{$gt: [{ $divide: [{ $subtract: ["$originalPrice", "$currentPrice"] },"$originalPrice"]},0.7]}]},status: "active" // 只查询上架商品
})

业务注释：

1. $subtract 计算原价与现价的差额
2. $divide 计算折扣百分比
3. 组合使用 $or 覆盖两种异常情况
4. 额外添加常规查询条件（status）与 $expr 配合使用

三、物流领域：时效性分析

场景：查找实际配送时间超过承诺时间2倍以上的订单

db.orders.aggregate([{$match: {$expr: {$and: [// 确保必要字段存在且已完成配送{ $gt: ["$actualDeliveryDate", null] },{ $gt: ["$promisedDeliveryDate", null] },{ $eq: ["$status", "delivered"] },// 计算时间差（毫秒）{$gt: [{ $subtract: ["$actualDeliveryDate", "$orderDate"] },{ $multiply: [{ $subtract: ["$promisedDeliveryDate", "$orderDate"] },2]}]}]}}},{$project: {// 计算超时天数（展示用）delayDays: {$divide: [{$subtract: [{ $subtract: ["$actualDeliveryDate", "$orderDate"] },{ $subtract: ["$promisedDeliveryDate", "$orderDate"] }]},1000 * 60 * 60 * 24 // 毫秒转天数]},orderId: 1,customerId: 1}}
])

业务注释：

1. 使用聚合管道结合 $match 和 $expr 实现复杂过滤
2. 日期字段比较需转换为毫秒数计算
3. $project 阶段将毫秒差转换为易读的天数
4. 多层嵌套的表达式展示 MongoDB 强大的计算能力

四、人力资源：薪资合规审计

场景：检测薪资异常（当前薪资<入职薪资 或 涨幅超过职级上限）

db.employees.find({$expr: {$or: [// 异常情况1：当前薪资低于入职薪资{ $lt: ["$currentSalary", "$startingSalary"] },// 异常情况2：薪资涨幅超过职级允许上限{$let: {vars: {// 计算实际涨幅百分比actualIncrease: {$divide: [{ $subtract: ["$currentSalary", "$startingSalary"] },"$startingSalary"]},// 获取该职级的允许最大涨幅maxAllowed: {$switch: {branches: [{ case: { $eq: ["$grade", "P1"] }, then: 0.3 },{ case: { $eq: ["$grade", "P2"] }, then: 0.4 },{ case: { $eq: ["$grade", "P3"] }, then: 0.5 }],default: 0.2}}},in: {$gt: ["$$actualIncrease", "$$maxAllowed"]}}}]},department: { $in: ["Engineering", "Product"] } // 只检查特定部门
})

业务注释：

1. 使用 $let 定义临时变量简化复杂表达式
2. $switch 实现职级与薪资上限的映射
3. 多层嵌套的算术运算演示 MongoDB 的表达能力
4. 最终与常规查询条件组合使用

五、物联网(IoT)：设备异常监测

场景：找出传感器读数异常的设备（当前值超过3个标准差）

db.deviceReadings.find({$expr: {$gt: ["$currentValue",{$add: ["$avgValue",{ $multiply: ["$stdDev", 3] } // 计算3个标准差范围]}]},$where: "new Date() - this.lastMaintenanceDate > 1000*60*60*24*30" // 超过30天未维护
})

业务注释：

1. 统计学方法应用于设备监测（平均值+3标准差）
2. $add 和 $multiply 组合计算阈值
3. 结合 $where 实现更复杂的脚本判断（注意性能影响）
4. 适合大规模IoT设备的异常检测场景

六、进阶技巧：性能优化方案

优化建议1：为 $expr 常用字段组合创建复合索引

// 为物流案例创建优化索引
db.orders.createIndex({status: 1,actualDeliveryDate: 1,promisedDeliveryDate: 1
})// 为金融交易案例创建优化索引
db.transactions.createIndex({transactionTime: 1,amount: -1
})

优化建议2：使用 $redact 替代复杂 $expr

// 人力资源案例的替代方案
db.employees.aggregate([{$redact: {$cond: {if: {$or: [{ $lt: ["$currentSalary", "$startingSalary"] },{ $gt: ["$salaryIncreaseRatio", "$grade.maxAllowedRatio"] }]},then: "$$KEEP",else: "$$PRUNE"}}}
])

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一、为什么$where和$expr难以使用索引？

1. $where：使用JavaScript表达式查询

$where允许通过JavaScript代码定义查询条件（例如判断字段间的关系），示例：

// 查询"价格高于成本2倍"的商品
db.products.find({ $where: "this.price > this.cost * 2" })

无法有效使用索引的原因：

• 执行机制：$where会对集合中的每个文档执行JavaScript代码，逐行判断条件是否成立。这种逐文档扫描的方式本质上是“全表扫描”，索引无法直接加速这个过程。
• 索引失效场景：即使字段price和cost有索引，$where也无法利用它们，因为索引是基于字段值的有序结构，而$where的逻辑是动态计算的（依赖两个字段的运算结果）。

2. $expr：使用聚合表达式查询

$expr允许在查询中使用聚合管道的表达式（如$gt、$add等），支持字段间的比较，示例：

// 与上面$where等效的$expr查询
db.products.find({ $expr: { $gt: ["$price", { $multiply: ["$cost", 2] }] } })

通常无法使用索引的原因：

• 表达式的动态性：$expr支持复杂运算（如字段间的加减乘除、逻辑组合），这些运算结果是动态生成的，而索引是基于字段原始值的有序结构，无法直接匹配运算后的结果。
• 例外情况：若$expr中仅使用单个字段的简单判断（如$expr: { $eq: ["$status", "active"] }），MongoDB可能会尝试使用该字段的索引。但只要涉及多个字段的运算或函数处理（如$substr、$year），索引就会失效。

二、实例对比：索引生效 vs 失效

假设有orders集合，包含字段amount（金额）、discount（折扣）、finalPrice（最终价格），且amount和discount有单字段索引。

1. 索引生效的查询（无$where/$expr）

// 查询金额大于1000的订单（使用amount索引）
db.orders.find({ amount: { $gt: 1000 } })

• 执行计划显示IXSCAN（索引扫描），直接利用amount索引定位符合条件的文档。

2. 索引失效的查询（使用$where/$expr）

// 用$where查询"最终价格 = 金额 - 折扣"的订单
db.orders.find({ $where: "this.finalPrice === this.amount - this.discount" })// 用$expr查询同样逻辑
db.orders.find({ $expr: { $eq: ["$finalPrice", { $subtract: ["$amount", "$discount"] }] } })

• 执行计划显示COLLSCAN（全表扫描），即使amount和discount有索引，也不会被使用。
• 原因：MongoDB需要计算每个文档的amount - discount结果，再与finalPrice比较，这个过程无法通过索引加速。

三、如何避免性能问题？

1. 优先使用字段直接查询：能用普通查询条件（如{ amount: { $gt: 1000 } }）实现的逻辑，就避免使用$where或$expr。

2. 预计算结果字段：若业务频繁需要字段间运算（如finalPrice = amount - discount），可在文档中新增一个finalPrice字段，存储预计算结果，并为该字段创建索引：

   // 新增预计算字段后，用普通查询（可使用索引）
   db.orders.find({ finalPrice: { $gt: 500 } }) // 假设为finalPrice创建了索引
   

3. 限制$where/$expr的使用场景：仅在其他方法无法实现时使用，且需配合过滤条件缩小范围（如先通过status: "paid"过滤，再用$expr处理）：

   // 先通过索引字段过滤，减少$expr处理的文档数量
   db.orders.find({status: "paid", // 假设status有索引，先过滤出部分文档$expr: { $gt: ["$finalPrice", { $multiply: ["$amount", 0.8] }] }
   })
   

总结

$where和$expr的灵活性是以牺牲性能为代价的——它们的动态计算逻辑与索引基于“字段原始值有序存储”的设计理念冲突，因此通常无法利用索引。在实际开发中，应优先通过索引友好的查询方式实现业务逻辑，仅在必要时谨慎使用这两个操作符，并做好性能测试。