1. MongoDB 基本介绍
在开始获取 MongoDB 数据之前，我们需要先学习 MongoDB 的一些基本知识。MongoDB 是一个开源的文档数据库，它提供了高性能、高可用性以及自动分片的功能。MongoDB 以 BSON（Binary JSON）的形式存储数据，可以存储各种类型的数据，包括文本、图像、地理位置等。
MongoDB 使用的是面向文档的数据模型，在 MongoDB 中，每个文档都是一个类似于 JSON 对象的数据结构，可以使用非常灵活的方式表示数据。每个文档都有一个唯一的 Object ID，用于在集合中唯一标识文档。MongoDB 支持一个或多个文档组成的集合，一个或多个集合组成了数据库。
2. MongoDB 获取数据
2.1 MongoDB find() 方法
在 MongoDB 中，我们可以使用 find() 方法来获取数据，该方法的基本语法如下：
db.collection_name.find(query, projection)
query 参数是一个文档，用于指定查询条件，如果省略该参数，则表示查询所有文档。
projection 参数用于指定返回的数据中包含哪些字段，如果省略该参数，则返回所有字段。
下面是一个简单的例子，查询一个名叫 products 的集合中所有文档：
db.products.find()
如果我们只想返回 products 集合中的 name 和 price 字段，可以使用以下查询语句：
db.products.find({}, { name: 1, price: 1 })
其中，第一个参数为空文档，表示查询所有文档，第二个参数表示只返回 name 和 price 两个字段。
2.2 MongoDB find() 方法嵌套查询
MongoDB 支持在查询条件中嵌套文档，以实现更复杂的查询。下面的例子查询 products 集合中 price 大于 $500 并且 features 中包含 "waterproof" 的文档：
db.products.find({
price: { $gt: 500 },
features: { $in: ['waterproof'] }
})
在上面的语句中，$gt 和 $in 是 MongoDB 中的查询操作符，$gt 表示大于，$in 表示包含。
2.3 MongoDB 聚合查询
除了 find() 方法外，MongoDB 还支持聚合查询，可以用于对数据进行复杂的分组、筛选和计算等操作。下面是一个简单的例子，计算 product 集合中价格大于 $500 的文档数量：
db.products.aggregate([
{ $match: { price: { $gt: 500 } } },
{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
])
在上面的例子中，$match 和 $group 是 MongoDB 支持的聚合操作符，$match 用于筛选符合条件的文档，$group 用于对结果进行分组、计算等操作。在这个例子中，我们使用 $match 操作符选取价格大于 $500 的文档，然后使用 $group 操作符对结果进行分组，计算符合条件的文档数量。
2.4 MongoDB 索引查询
在 MongoDB 中，如果要从大量数据中获取一小部分数据，我们可以使用索引来提高查询效率。MongoDB 支持各种类型的索引，包括单字段索引、复合索引等。下面是一个简单的例子，查询 price 等于 $1000 的文档：
db.products.find({ price: 1000 }).explain()
在执行 find() 方法之前，我们使用 explain() 方法查看查询计划，可以帮助我们了解查询的执行情况，包括是否使用了索引等信息。
注意：索引会占用额外的存储空间，如果要提高查询效率，需要根据实际情况选择合适的索引。
2.5 MongoDB 分页查询
在处理大量数据时，分页查询常常会用到。在 MongoDB 中，可以使用 skip() 和 limit() 方法来实现分页查询。下面是一个简单的例子，查询第 5 页的数据：
db.products.find().skip(40).limit(10)
在上面的例子中，skip() 方法用于跳过前 40 条记录，limit() 方法用于返回 10 条记录。
3. MongoDB 数据获取总结
在 MongoDB 中，我们可以使用 find() 方法、聚合查询、索引查询和分页查询等方式获取数据。在实际开发过程中，需要根据业务需求选择合适的查询方式，并合理使用索引提高查询效率。