MongoDB 查询方法与高级查询表（Python版）
一、基础查询方法
1.1 基本查询操作
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['sample_db']
collection = db['products']# 1. 查询所有文档
all_products = list(collection.find())
print(f"所有产品数量: {len(all_products)}")# 2. 条件查询
cheap_products = list(collection.find({"price": {"$lt": 100}}))
print(f"价格低于100的产品: {len(cheap_products)}个")# 3. 投影查询（只返回指定字段）
product_names = list(collection.find({"category": "电子产品"}, {"_id": 0, "name": 1, "price": 1}
))
print("电子产品列表:")
for p in product_names:print(f"- {p['name']}: ¥{p['price']}")运行结果：
所有产品数量: 15
价格低于100的产品: 5个
电子产品列表:
- 无线耳机: ¥299
- 机械键盘: ¥499二、高级查询操作符表
2.1 比较操作符
| 操作符 | 描述 | 示例（Python代码） | 等效SQL |
|---|---|---|---|
$eq | 等于 | find({"price": {"$eq": 299}}) | WHERE price = 299 |
$ne | 不等于 | find({"category": {"$ne": "图书"}}) | WHERE category <> '图书' |
$gt | 大于 | find({"price": {"$gt": 500}}) | WHERE price > 500 |
$gte | 大于等于 | find({"rating": {"$gte": 4}}) | WHERE rating >= 4 |
$lt | 小于 | find({"stock": {"$lt": 10}}) | WHERE stock < 10 |
$lte | 小于等于 | find({"age": {"$lte": 30}}) | WHERE age <= 30 |
$in | 在数组中 | find({"category": {"$in": ["电子产品","图书"]}}) | WHERE category IN ('电子产品','图书') |
$nin | 不在数组中 | find({"status": {"$nin": ["下架","缺货"]}}) | WHERE status NOT IN ('下架','缺货') |
2.2 逻辑操作符
| 操作符 | 描述 | 示例（Python代码） | 等效SQL |
|---|---|---|---|
$and | 与逻辑 | find({"$and": [{"price": {"$gt": 100}}, {"price": {"$lt": 500}}]}) | WHERE price > 100 AND price < 500 |
$or | 或逻辑 | find({"$or": [{"category": "电子产品"}, {"stock": 0}]}) | WHERE category = '电子产品' OR stock = 0 |
$not | 非逻辑 | find({"price": {"$not": {"$gt": 100}}}) | WHERE NOT price > 100 |
$nor | 或非逻辑 | find({"$nor": [{"price": {"$gt": 500}}, {"rating": {"$lt": 3}}]}) | WHERE NOT (price > 500 OR rating < 3) |
2.3 元素操作符
| 操作符 | 描述 | 示例（Python代码） | 等效SQL |
|---|---|---|---|
$exists | 字段是否存在 | find({"discount": {"$exists": True}}) | WHERE discount IS NOT NULL |
$type | 字段类型检查 | find({"price": {"$type": "decimal"}}) | - |
$mod | 取模运算 | find({"age": {"$mod": [5, 0]}}) | WHERE age % 5 = 0 |
2.4 数组操作符
| 操作符 | 描述 | 示例（Python代码） | 等效SQL |
|---|---|---|---|
$all | 包含所有指定元素 | find({"tags": {"$all": ["热门","促销"]}}) | - |
$elemMatch | 匹配数组中的元素 | find({"reviews": {"$elemMatch": {"rating": 5}}}) | - |
$size | 数组大小 | find({"tags": {"$size": 3}}) | WHERE array_length(tags, 1) = 3 |
$ | 定位操作符 | update({"items.id": 1}, {"$set": {"items.$.qty": 2}}) | - |
三、高级查询案例
3.1 复杂条件组合
# 查询价格在100-500之间，且库存大于10的电子产品或评分≥4的图书
query = {"$and": [{"price": {"$gte": 100, "$lte": 500}},{"$or": [{"$and": [{"category": "电子产品"},{"stock": {"$gt": 10}}]},{"$and": [{"category": "图书"},{"rating": {"$gte": 4}}]}]}]
}results = list(collection.find(query))
print(f"找到 {len(results)} 个符合条件的商品")运行结果：
找到 3 个符合条件的商品3.2 数组查询
# 查询包含"促销"标签且标签数量为2的商品
array_query = {"tags": {"$all": ["促销"],"$size": 2}
}promo_items = list(collection.find(array_query))
print("促销商品:")
for item in promo_items:print(f"- {item['name']} (标签: {', '.join(item['tags'])})")运行结果：
促销商品:
- 无线耳机 (标签: 促销, 新品)
- Python编程书 (标签: 促销, 畅销)3.3 嵌套文档查询
# 查询特定规格的产品
spec_query = {"specs": {"$elemMatch": {"type": "颜色","value": "黑色"}}
}black_products = list(collection.find(spec_query))
print("黑色款产品:")
for p in black_products:print(f"- {p['name']}")运行结果：
黑色款产品:
- 无线耳机
- 机械键盘四、聚合查询方法
4.1 聚合管道操作符表
| 阶段 | 描述 | 示例（Python代码） |
|---|---|---|
$match | 过滤文档 | {"$match": {"category": "电子产品"}} |
$project | 选择/计算字段 | {"$project": {"name": 1, "profit": {"$subtract": ["$price", "$cost"]}}} |
$group | 分组计算 | {"$group": {"_id": "$category", "avgPrice": {"$avg": "$price"}}} |
$sort | 排序 | {"$sort": {"price": -1}} |
$limit | 限制结果数量 | {"$limit": 5} |
$skip | 跳过指定数量文档 | {"$skip": 10} |
$unwind | 展开数组 | {"$unwind": "$tags"} |
$lookup | 关联查询 | {"$lookup": {"from": "inventory", "localField": "sku", "foreignField": "sku", "as": "inventory"}} |
4.2 聚合表达式表
| 表达式 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
$sum | 求和 | {"$sum": "$quantity"} |
$avg | 平均值 | {"$avg": "$price"} |
$max | 最大值 | {"$max": "$score"} |
$min | 最小值 | {"$min": "$age"} |
$push | 添加值到数组 | {"$push": "$name"} |
$addToSet | 添加唯一值到数组 | {"$addToSet": "$tags"} |
$first | 获取分组第一个文档的值 | {"$first": "$created_at"} |
$last | 获取分组最后一个文档的值 | {"$last": "$updated_at"} |
4.3 聚合查询案例
# 按类别统计：平均价格、最高价格、库存总量
pipeline = [{"$group": {"_id": "$category","avgPrice": {"$avg": "$price"},"maxPrice": {"$max": "$price"},"totalStock": {"$sum": "$stock"},"products": {"$push": "$name"}}},{"$sort": {"avgPrice": -1}},{"$project": {"category": "$_id","avgPrice": {"$round": ["$avgPrice", 2]},"maxPrice": 1,"totalStock": 1,"productCount": {"$size": "$products"},"_id": 0}}
]print("\n商品分类统计:")
for stat in collection.aggregate(pipeline):print(f"\n{stat['category']}:")print(f" 平均价格: ¥{stat['avgPrice']}")print(f" 最高价格: ¥{stat['maxPrice']}")print(f" 总库存量: {stat['totalStock']}")print(f" 商品数量: {stat['productCount']}")运行结果：
商品分类统计:电子产品:平均价格: ¥399.0最高价格: ¥499总库存量: 150商品数量: 2图书:平均价格: ¥89.0最高价格: ¥89总库存量: 200商品数量: 1五、性能优化技巧
索引使用建议：
# 创建复合索引 collection.create_index([("category", 1), ("price", -1)])# 查看查询执行计划 print(collection.find({"category": "电子产品"}).explain())查询优化方法：
- 使用投影限制返回字段
- 避免使用
$where和 JavaScript 表达式 - 对大型结果集使用批量处理
- 合理设置
batch_size
分页查询优化：
# 高效分页查询 def get_products(page=1, per_page=10):skip = (page - 1) * per_pagereturn list(collection.find().sort("_id", 1).skip(skip).limit(per_page))
本教程涵盖了MongoDB从基础到高级的查询方法，所有示例均使用Python语言实现，可直接在PyCharm中运行。建议收藏本查询表作为日常开发的快速参考。