MongoDB 查询方法与高级查询表（Python版）
目录
一、MongoDB3步快速安装
1.1下载安装包
1.2运行安装程序
1.3验证安装打开CMD执行：
1.4 基本查询操作
二、高级查询操作符表
2.1 比较操作符
2.2 逻辑操作符
2.3 元素操作符
2.4 数组操作符
三、高级查询案例
3.1 复杂条件组合
3.2 数组查询
3.3 嵌套文档查询
四、聚合查询方法
4.1 聚合管道操作符表
4.2 聚合表达式表
4.3 聚合查询案例
五、性能优化技巧
一、MongoDB3步快速安装
1.1下载安装包
访问官网下载社区版：https://www.mongodb.com/try/download/community
选择：Windows系统 → .msi格式 → 最新稳定版
1.2运行安装程序
- 双击下载的.msi文件
- 选择"Complete"完整安装
- 勾选"Install MongoDB as a Service"（默认数据目录：
C:\data\db） - 安装图形工具Compass（推荐勾选）
1.3验证安装
打开CMD执行：
mongod --version # 查看版本
mongo # 连接数据库1.4 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。