mongo代表数据查询下

使用"$exists"可以判断某个字段是否存在，如果设置为true就表示存在，如果设置为false就表示不存在

范例：查询不具有course成员的数据信息

可以利用此类查询来进行一些不需要的数据的过滤

实际上习惯于传统关系数据库开发的我们对于数据的筛选，可能首先想到的一定是where字句，所以在MongoDB里面也提供了"$where"

范例：使用where进行数据的查询所有年龄大于20的人

对于"$where"是可以简化的，但是这类的操作是属于进行每一行的信息进行判断使用。

实际上以上的代码严格来讲是属于编写一个操作的函数

以上只是查询了一个数据，如果想要实现多个条件的判断，那么就需要使用and连接

虽然这种形式的操作可以实现数据查询，但是最大的缺点是将在MongoDB里面保存的BSON变为了js的语法结构，这样的方式不方便使用数据库索引机制。

如果要实现模糊查询，那么必须使用正则表达式，而且正则表达式使用的是语言Perl兼容的正则表达式的形式。

如果要想实现正则使用，则按照如下的定义格式：

基础语法：{key：正则标记}

完整语法：{key：{“$regex”:正则标记，“$options”:选项}}

对于option主要是设置正则的信息查询的标记

“i”：忽略字母大小写

“m”：多行查找

“x”：空白字符串除了被转义的huo在字符类中以外的完全被忽略

“s”：匹配所有的字符（圆点，.），包括换行内容

需要注意的是，如果是直接使用（js）那么只能够使用i和m，而“x”和“s”必须使用“$regex”.

范例：查询名字中含有字母A的信息

如果要执行模糊查询的操作，严格来讲只需要编写一个关键字就够了，但用的最多的是i，且仅针对英文。

正则操作之中除了可以查询出单个字段的内容之外，也可以进行数组数据的查询

范例：查询课程数据

在MongoDB里面数据的排序操作使用“sort()”函数，在进行排序的时候可以有两个顺序：升序（1），降序（-1）。

范例：数据排序

但是在进行排序的过程里面有一种方式，成为自然排序，按照数据保存的先后顺序排序，使用“$natural”表示

范例：

在MongoDB数据库里面排序的操作相比较传统关系型数据库的设置要简单

在MongoDB里面的数据分页显示也是符合与大数据要求的操作

skip（n）：表示跨过多少数据行。

limit（n）：取出的数据行的个数限制。

范例：分页显示（第一页，skip（0），limit(5)）

范例：分页显示（第二页，skip（5），limit（5））

这两个分页的控制操作，就是在以后只要是存在有大数据的信息下都使用。

1.1.1.1