之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from table; （2）条件查询 类似于sql的 select * from table where name='jones'; （2）嵌套文档查询 类似于sql的join，但由于mongodb支持文档内部嵌套子文档，所以嵌套文档查询非常简单 准备数据 为了执行查询操作，需要先向数据库插入几条数据 （1）选择目标数据库 和sql数据库一样，需要先选择目标数据库 > use tutorial 注意 我的mongodb中并没有 tutorial 这个数据库，但可以直接切换过去 这里和sql数据库有点不同，实际上，mongodb中创建数据库并不是必需的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建 （2）插入数据 现在创建第一个文档 > db.users.insert({username: "smith"}) 在键入这行代码后会感觉到一丝延迟，这是因为 tutorial 数据库和 users 集合都还没在磁盘上创建出来，延迟是因为要为它们的初始化数据文件分配空间 再向集合中添加一个用户 > db.users.save({username:"jones"}) 查询数据 （1）简单查询 现在 users 集合中已经有两个数据了，我们把所有数据都查询出来 > db.users.find() 结果信息
{
"_id" : ObjectId("5620c919f1"),
"username" : "smith"
}
{
"_id" : ObjectId("562cececf5"),
"username" : "jones"
}
find 方法中没有任何参数，就表示获取所有内容 （2）条件查询 可以向find方法中传递一个查询选择器，来返回符合条件的文档 例如取得username值为jones的文档 > db.users.find({username:"jones"}) 结果信息
{
"_id" : ObjectId("5628cececf5"),
"username" : "jones"
}
（3）嵌套文档查询 需要先构造数据，给smith添加一个喜好信息，喜好中包含电影信息
> db.users.update(
{username:"smith"},
{$set:{favorites: {movies:["spring","love"]} }}
)
现在看下集合中的文档结构 > db.users.find() 结果为： { "_id": ObjectId("56419f1"), "username": "smith", "favorites": { "movies": ["spring", "love"] } } { "_id": ObjectId("562ecf5"), "username": "jones" } 可以看到 favorites 是一个内嵌文档 现在想查询出谁喜欢"love"这部电影，应该如何查询？ > db.users.find({"favorites.movies":"love"}) 这样就可以找出movies中包含"love"的文档 favorites 和 movies 之间的 点 告诉查询引擎应找一个名为favorites的键，它指向一个对象（该对象有一个名为movies的内部键），然后匹配它的值 ---- 通过上面的小例子，简单的了解了mongodb的数据库操作方式，给我的感觉是，这种方式对于程序员更加自然，易于接受，完全是按照程序的思路来操作，学习成本很低
