微信小程序云开发（3）— 实现云数据库数据的查询

一、云数据库查询基础架构

微信小程序云开发的数据库是基于MongoDB的NoSQL数据库服务，其查询API设计遵循集合(Collection)-记录(Record)-字段(Field)的三层结构。与传统数据库不同，云数据库采用wx.cloud.database()作为入口对象，通过collection()方法指定目标集合后，才能执行查询操作。

典型初始化代码示例：

const db = wx.cloud.database()
const todos = db.collection('todos')

二、基础查询方法详解

2.1 get()基础查询

最基础的查询方式是通过get()方法获取集合全部记录：

todos.get().then(res => {
  console.log(res.data) // 包含所有文档的数组
})

注意事项：

• 默认最多返回20条记录
• 实际项目必须添加fail回调处理异常
• 大数据集需配合分页使用

2.2 where条件查询

通过where()方法构建查询条件：

db.collection('books').where({
  price: _.gt(50), // 使用数据库指令
  category: 'computer'
}).get()

支持的条件运算符：
| 运算符 | 说明 | 示例 |
|————|———|———|
| .eq | 等于 | .eq(10) |
| .neq | 不等于 | .neq(‘A’) |
| .lt | 小于 | .lt(new Date()) |
| .in | 包含 | .in([1,3,5]) |
| .nin | 不包含 | .nin([‘a’,’b’]) |

三、高级查询技巧

3.1 复合查询条件

通过and/or构建复杂逻辑：

// AND条件
_.and([{price: _.gt(50)}, {stock: _.gt(0)}])
// OR条件
_.or([{author: 'A'}, {publisher: 'X'}])

3.2 字段投影优化

使用field()控制返回字段，减少数据传输量：

todos.field({
  title: true,
  deadline: true
}).get()

3.3 排序与分页

// 按价格降序排列
.orderBy('price', 'desc')
// 分页实现
.skip(20).limit(10) // 跳过前20条，取10条

四、性能优化方案

4.1 索引配置原则

• 为高频查询字段创建索引
• 组合索引遵循ESR原则(Equality, Sort, Range)
• 通过控制台查看索引使用情况

4.2 实时数据监听

const watcher = todos.where({status: 1})
  .watch({
    onChange: function(snapshot) {
      console.log('数据变化', snapshot)
    },
    onError: function(err) {
      console.error('监听错误', err)
    }
  })
// 适时调用关闭
watcher.close()

五、常见问题解决方案

1. 查询超时问题

• 添加合适的索引
• 避免全表扫描
• 使用db.command替代客户端计算

1. 数据量过大处理

   // 分批查询实现
   async function batchQuery(collection, batchSize = 100) {
   let res = await collection.limit(batchSize).get()
   while(res.data.length > 0) {
    processData(res.data)
    last = res.data[res.data.length-1]
    res = await collection.where({
      _id: _.gt(last._id)
    }).limit(batchSize).get()
   }
   }

2. 权限控制策略
   在集合权限设置中合理配置：

• 所有用户可读，仅创建者可写
• 仅管理员可读写
• 自定义安全规则

六、最佳实践建议

1. 生产环境必须添加错误处理
2. 敏感字段务必设置权限
3. 复杂查询建议使用云函数
4. 定期使用数据库统计API分析查询性能

通过掌握这些查询技术，开发者可以构建高效可靠的微信小程序数据层，为业务逻辑提供坚实的数据支撑。在实际项目中，建议根据具体场景组合使用不同查询方式，并持续监控优化查询性能。