什么是MongoDB
MongoDB是一个面向文档的开源数据库系统，使用JSON样式的bson格式来存储和查询数据。与传统的关系型数据库不同，MongoDB没有预定义的数据模式，这意味着您可以在不重建应用程序的情况下更改数据结构。
为什么选择MongoDB
MongoDB是业界最受欢迎的NoSQL数据库之一，原因如下：
1.快速
MongoDB将数据存储在磁盘上，可以在毫秒级查询数据。与传统关系型数据库相比，它旨在迅速处理大量数据。
2.灵活
MongoDB的灵活性使得其可以适应不同类型的数据，包括半结构化和非结构化数据。该数据库还提供了多种查询方式，以便能够方便地访问数据。
3.强大
MongoDB提供了内置数据分片、提供出色的读写性能、支持动态查询、索引和聚合等特性。
MongoDB查询
在MongoDB中，您可以使用空格或分号分隔的名称和值对来创建基本查询。下面是一个基本查询的例子：
db.collection.find({"name":"Tom"})
在上面的查询中，"db.collection"是集合的名称，"find"是MongoDB的查询函数，而"{"name":"Tom"}"则是查询的条件。在本例中，我们将查询集合中所有符合{"name":"Tom"}条件的文档。
条件查询
条件查询可以让您根据某些条件查找集合中的文档。下面是一个查询所有年龄大于30的人的例子：
db.collection.find({"age": {"$gt": 30}})
在这个例子中，我们使用了$gt操作符来查找大于30岁的文档。
多条件查询
在MongoDB中，您可以使用逻辑运算符（AND和OR）来将多个条件组合在一起，进行高级查询。下面是一个同时满足两个条件的查询例子：
db.collection.find({"age":{"$gt": 30},"height":{"$lt": 175}})
在这个例子中，我们使用了$gt和$lt操作符来指定两个条件，并使用逗号分隔这两个条件。这意味着我们要查找那些年龄大于30岁，身高小于175厘米的文档。
模糊查询
模糊查询允许您使用正则表达式查找集合中的文档。下面是一个例子，在该例子中，我们查找所有名称中包含字母"a"的文档：
db.collection.find({"name": /a/ })
在上面的查询中，我们使用了/a/正则表达式作为查询条件，它指定了所有包含字母"a"的文档。
分页查询
使用MongoDB的查询语句，您可以轻松添加分页功能。下面是一个分页查询的例子：
db.collection.find().skip(10).limit(5)
在上面的查询语句中，我们使用skip()函数跳过前10个文档，然后使用limit()函数返回5个文档。这意味着我们将显示第11到第15个文档。
聚合查询
聚合查询可以让您按特定字段对集合中的文档进行分组，并执行各种统计计算以返回有意义的结果。下面是一个聚合查询的例子：
db.collection.aggregate([
{"$match": {"age": {"$gt": 30}}},
{"$group": {"_id": "$gender", "total": {"$sum": 1}}}
])
在上面的查询中，我们使用了$match操作符来指定年龄大于30岁的条件，然后使用$group操作符按性别对文档进行分组，并使用$sum操作符计算每个组中的文档数量。
总结
MongoDB是一种灵活而又强大的数据库类型，它提供了多种查询选项，可以满足各种不同的需求。本文介绍了MongoDB的基本查询方法，同时讨论了条件查询、多条件查询、模糊查询、分页查询和聚合查询等高级查询。