在MongoDB中，查询数据主要包括基础查询以及使用聚合框架(Aggregation Framework)进行复杂数据处理。
基础查询操作
1. find() 查询：
db.collection.find(query, projection)是最基本的查询方法，其中：query是一个JSON形式的对象，定义了要匹配的文档条件。projection可选，用于指定返回文档中包含哪些字段，可以用来做字段筛选和投影操作。
示例：
db.users.find({ age: { $gt: 18 } }); // 查询年龄大于18的所有用户
db.users.find({ gender: 'male' }, { name: 1, email: 1 }); // 查询性别为男性的用户，并仅返回姓名和邮箱字段
2. 查询条件：
- 使用各种查询操作符如
$gt,$gte,$lt,$lte,$ne,$in,$nin,$exists,$regex等来进行特定条件的匹配。
3. 排序（Sort）：
- 使用
sort()方法对查询结果进行排序，例如：
db.users.find().sort({ age: 1, name: -1 }); // 按照年龄升序、姓名降序排列结果
4. 限制查询结果的数量（Limit & Skip）：
limit()方法用于限制返回的结果数量，而skip()方法则是跳过指定数量的文档再返回结果。
db.users.find().sort({ registrationDate: -1 }).limit(10); // 获取最新注册的前10个用户
db.users.find().skip(50).limit(10); // 跳过前50个文档，然后获取接下来的10个文档
聚合框架(Aggregation Pipeline)
MongoDB的聚合框架允许用户执行多个阶段的处理，将数据从原始集合转换成单一输出结果。每个阶段都会处理文档流，并将其传递给下一个阶段。
- 常见操作符：
$match: 类似于find()的查询过滤阶段。$project: 改变输入文档的结构或内容，类似于find()的投影阶段。$group: 将文档按某个字段分组，并计算每个组的统计值，如总和、平均值等。$sort: 对中间结果进行排序。$skip和$limit: 在聚合管道中也可以使用来控制输出文档的数量和起始位置。$unwind: 将数组类型的字段拆分成多条文档。$lookup: 进行类似JOIN的操作，从其他集合中加入相关文档。$merge: 合并聚合结果到另一个集合。- 更多操作符如
$addFields,$bucket,$bucketAuto,$count,$facet,$replaceRoot,$sample等，提供丰富的数据处理能力。
聚合操作示例：
db.orders.aggregate([
{ $match: { status: "completed" } },
{ $group: { _id: "$customer_id", totalSpent: { $sum: "$amount" } } },
{ $sort: { totalSpent: -1 } },
{ $limit: 10 }
]);
这个聚合操作会找到所有已完成状态的订单，按客户ID分组计算每位客户的总消费额，并返回消费额最高的前10名客户。
