1， 今天我面来分享一个mongodb中的查询操作，这个可以说是我面程序里面用的最多的一个操作了find()
首先我面打开我面发的mongodb，然后像里面添加数据
- 下面我面先做一个做基础的查询
查询所有数据，语句（db.tty.find()）
效果大家都看到了，这个很简单就不用在多说了
1， 我面说一下查询的查询器，
比如我面现在要找到age；小于7的数据
db.tty.find({age:{$lt:7}})
比较基础的查询器有很多现在我面先列举出来
>, >=, <, <=, !=, ，OR，In，NotIn分别对应"$gt", "$gte", "$lt", "$lte", "$ne" "$or", "$in"，"$nin"
这样这些查询器就可以组合在一起做一些复杂的查询了，
下面我面来做几个列子说明一下这几个查询器
- 比如我面在查询age大于3并且小于7的数据
语句就是：db.tty.find({age:{$lt:7,$gt:3}})
我面可以看到这个效果正是我们需要的，
哪我面如果想要查询，age大于7或者小于3的数据哪？
语句就是这样的了：db.tty.find({$or:[{age:{$gt:7}},{age:{$lt:3}}]})
这里主要就是 "$or", 是在外边 ，没有在字段里面
例如我面想找到name是zzl0和zzl8的数据，哪我面应该怎么写哪
其实语句也很简单：db.tty.find({name:{$in:["zzl0","zzl8"]}})
大家可以看到，这个就是我面想要的结果了，
$nin查询器，顾名思义就是和in相反的，我面也演示一下
语句为：db.tty.find({name:{$nin:["zzl0","zzl8"]}})
找出name不为zzl和zzl8的数据
下面我面来介绍一下数组操作
数组操作第一个查询器就是$all;查询所有数组中符合条件的
例如我面要查询back中 包含js2和css2的数据
db.tty.find({back:{$all:["js2","css2"]}})
但是如果我面想查询back数组中 第一个元素为js2的要怎么做哪，
语句就是这样的了
db.tty.find({"back.0":"js2"})注意数组中的第一个元素的索引为0
第二个，按数组长度查找$size
比如我面要找到back中长度为3的数据，就可以这样写
db.tty.find({back:{$size:3}})
第三个数组查询器：就是返回数组中的指定元素
比如我面要返回name为zzl9中back字段中第一个和第二个元素
db.tty.find({name:"zzl9"},{back:{$slice:[0,2]}})
还有一个是嵌套文档查询$selemMatch，
db.tty.find({back:{$selemMatch:{ck:"zz1",cz:"lk"}}})这个就不做演示了
下面我们来说一下数据的查询分页，和top多少条的，已经排序
Limit这个是返回条，skip：这个是返回位置，sort这个是排序
我们用一天语句来说完
比如我们要查询，age这第三条开始，后面的3条，按倒序排列
db.tty.find().limit(3).skip(3).sort({age:-1})
db.tty.find().limit(3).skip(3).sort({age:1})一个是正序一个是倒序
大家可以看，这个就是我们想要的结果了
下面我们简单的说一下游标和快照吧，
当我们find出来数据的时候，其实返回给我们的是一个游标，我们只有while循环来操作游标才能一条一条的弄到数据，而不能使用dom.[name]取出对象，
至于快照，主要是和mongodb中分配内存有关，当我们对一个集合find的时候，我们有改变了其中的一个文档的大小，如果这个改变的大小超出了内存预留的大小，那么mongodb就会给我们在重新分配一个，这样这个文档就会从原来的位置被移动到集合的最底部，这样的话就有可能出现，重复查询数据，和漏查数据的问题，
快照就是为了解决这个问题二诞生的
查询器是：$snapshot:true
最后我们说一下group分组操作这个在我们日常也是比较容易用到的
db.tty.group({
.. key:{name:true},
.. initial:{person:[]},
.. $reduce:function(cur,perv){
.. perv.person.push(cur.name);
.. }
.. ,
.. condition:{age:{$gt:1}}
.. })这个这个就是以name分组查询数据
.. condition是过滤条件，age大于1的
Key这个是分组字段
Initial，每一组一个初始化文档
$reduce，在每一个文档都会执行一次
看一下 这就是我们的结果了，好了到这里我们的查询已经分享完了
