NoSQL多条件查询实战技巧，轻松搞定复杂筛选

NoSQL多条件查询并不难，关键在于理解结构

很多人用关系型数据库习惯了SQL的WHERE条件拼接，一转到NoSQL就懵了。比如在MongoDB里查“年龄大于25、城市是北京、且职业是程序员”的用户，没法直接写SELECT……WHERE……AND。但其实只要摸清NoSQL的查询逻辑，多条件组合反而更灵活。

以MongoDB为例，它的查询语法本身就是JSON格式，多个条件默认就是“与”（AND）关系。比如下面这个查询：

db.users.find({
  age: { $gt: 25 },
  city: "北京",
  job: "程序员"
})

这行代码就能精准命中目标数据。看起来像在写JavaScript对象，上手快，调试也方便。

需要“或”条件？用$or操作符就行

如果想查“城市是北京或者上海的用户”，就得用$or。比如：

db.users.find({
  $or: [
    { city: "北京" },
    { city: "上海" }
  ]
})

还可以和其他条件混用。比如查“北京或上海的程序员，年龄大于30”：

db.users.find({
  $or: [
    { city: "北京" },
    { city: "上海" }
  ],
  job: "程序员",
  age: { $gt: 30 }
})

这里要注意：$or之外的条件会作用于整个结果集，相当于“先或后与”。

嵌套字段也能查，点号 notation 很好用

实际项目中，数据往往是嵌套的。比如用户信息里有个address字段：

{
  name: "小李",
  address: {
    city: "深圳",
    district: "南山"
  }
}

要查“住在深圳南山区的用户”，直接用点号：

db.users.find({
  "address.city": "深圳",
  "address.district": "南山"
})

这种写法简洁直观，特别适合处理JSON结构的数据。

模糊查询别忘了正则和索引

查名字带“张”的用户，可以用正则：

db.users.find({
  name: /张/
})

但正则查得慢，尤其数据量大时。建议对常用查询字段加索引，比如给name字段建个索引：

db.users.createIndex({ name: 1 })

能明显提升查询速度。多条件查询时，复合索引更高效，比如经常按city和job一起查，就建个联合索引：

db.users.createIndex({ city: 1, job: 1 })

索引不是越多越好，写多读少的场景要权衡利弊。

做后台管理系统的筛选功能时，用户常会组合各种条件。用NoSQL处理这类需求，结构灵活，扩展性强，只要理清查询逻辑，写起来比拼SQL字符串还清爽。