Mongoose之查询篇：从基础到进阶的完整指南

Mongoose作为Node.js环境中基于MongoDB的ORM框架，其查询功能是开发者操作数据库的核心工具。本文将从基础查询语法出发，逐步深入条件查询、链式调用、聚合查询等高级特性，结合实际场景与性能优化建议，帮助开发者构建高效、可靠的数据库交互逻辑。

一、基础查询：Model.find()与Model.findOne()

1.1 Model.find()：批量查询的核心方法

Model.find()是Mongoose中最基础的查询方法，用于返回匹配条件的所有文档。其语法结构为：

Model.find(conditions, [projection], [options], [callback])

• conditions：查询条件对象，支持字段匹配、比较运算符等。
• projection：可选参数，指定返回字段（如{ name: 1, age: 0 }表示包含name字段，排除age字段）。
• options：配置查询行为，如limit、skip、sort等。
• callback：回调函数，支持Promise风格。

示例：查询所有年龄大于25的用户

const User = mongoose.model('User', userSchema);
User.find({ age: { $gt: 25 } })
  .select('name email') // 投影：仅返回name和email字段
  .sort({ age: -1 })    // 按年龄降序
  .limit(10)            // 限制返回10条
  .then(users => console.log(users))
  .catch(err => console.error(err));

1.2 Model.findOne()：单文档精准查询

当需要获取唯一匹配的文档时（如根据ID或唯一字段查询），Model.findOne()是更高效的选择：

User.findOne({ email: 'user@example.com' })
  .then(user => {
    if (!user) throw new Error('User not found');
    console.log(user);
  });

关键区别：

• find()返回数组（即使无结果也返回空数组）。
• findOne()返回单个文档或null。

二、条件查询：运算符与逻辑组合

2.1 比较运算符：精准控制查询范围

Mongoose支持MongoDB的所有比较运算符，通过$前缀标识：

• $eq：等于（可省略，直接写值）
• $ne：不等于
• $gt/$gte：大于/大于等于
• $lt/$lte：小于/小于等于
• $in/$nin：在/不在数组中

示例：查询年龄在20到30岁之间的用户

User.find({
  age: { $gte: 20, $lte: 30 }
});

2.2 逻辑运算符：组合复杂条件

• $and：与逻辑（默认隐式使用）
• $or：或逻辑
• $not：非逻辑

示例：查询年龄大于30或邮箱包含”gmail”的用户

User.find({
  $or: [
    { age: { $gt: 30 } },
    { email: { $regex: /gmail/ } }
  ]
});

2.3 正则表达式：模糊匹配

Mongoose支持通过正则表达式实现模糊查询：

// 查询名字以"John"开头的用户
User.find({ name: /^John/ });
// 不区分大小写的查询
User.find({ name: { $regex: 'john', $options: 'i' } });

三、链式调用：构建灵活查询流

Mongoose查询支持链式调用，可组合多个方法实现复杂逻辑：

User.find()
  .where('age').gt(25)
  .where('status').equals('active')
  .limit(5)
  .sort('-createdAt')
  .exec((err, users) => {
    // 处理结果
  });

3.1 常用链式方法

• .where(path)：指定查询字段。
• .equals(value)：等于条件。
• .gt()/.gte()/.lt()/.lte()：比较条件。
• .in()/.nin()：数组条件。
• .select(fields)：字段投影。
• .sort(fields)：排序。
• .limit(n)/.skip(n)：分页控制。

3.2 性能优化建议

1. 避免全表扫描：始终指定查询条件，减少返回数据量。
2. 合理使用投影：仅查询必要字段，降低网络开销。
3. 分页处理：对大数据集使用skip()+limit()实现分页。

四、聚合查询：复杂数据分析

当需要执行统计、分组等复杂操作时，聚合管道（Aggregation Pipeline）是更强大的工具。Mongoose通过Model.aggregate()支持此功能。

4.1 基础聚合示例

统计各状态的用户数量：

User.aggregate([
  { $group: {
    _id: '$status',
    count: { $sum: 1 }
  }}
]);

4.2 聚合阶段详解

• $match：过滤文档（类似find()）。
• $group：分组计算。
• $sort：排序。
• $limit/$skip：分页。
• $project：字段重映射。
• $lookup：关联查询（类似SQL的JOIN）。

示例：查询每个部门的平均薪资

const result = await Department.aggregate([
  { $lookup: {
    from: 'users',
    localField: '_id',
    foreignField: 'department',
    as: 'employees'
  }},
  { $project: {
    name: 1,
    avgSalary: { $avg: '$employees.salary' }
  }}
]);

五、高级查询技巧

5.1 查询缓存优化

对于频繁执行的查询，可使用cache()中间件（需安装mongoose-cache等插件）：

const cachedFind = User.find().cache({ ttl: 60 }); // 缓存60秒
cachedFind({ age: { $gt: 25 } }).then(...);

5.2 事务支持

MongoDB 4.0+支持多文档事务，Mongoose通过session实现：

const session = await mongoose.startSession();
session.startTransaction();
try {
  const user = await User.findOneAndUpdate(
    { email: 'user@example.com' },
    { $inc: { balance: 100 } },
    { session }
  );
  await session.commitTransaction();
} catch (err) {
  await session.abortTransaction();
}

5.3 查询性能监控

使用explain()分析查询计划：

User.find({ age: { $gt: 25 } })
  .explain('executionStats')
  .then(stats => console.log(stats));

六、常见问题与解决方案

6.1 查询返回空数组

• 原因：条件错误、数据不存在、字段类型不匹配。
• 解决：
  • 检查条件是否与Schema定义一致（如字符串与数字比较）。
  • 使用console.log(await Model.countDocuments(conditions))验证数据量。

6.2 查询性能慢

• 优化建议：
  • 为常用查询字段创建索引。
  • 避免在聚合管道中使用$unwind处理大数组。
  • 使用lean()将Mongoose文档转为普通对象，提升性能：

    User.find().lean().then(users => {
      // users为普通对象数组，而非Mongoose文档
    });

七、总结与最佳实践

1. 优先使用findOne()：当确定结果唯一时，比find()更高效。
2. 合理设计Schema：为查询字段添加索引，尤其是高频查询条件。
3. 分页处理大数据集：避免skip()过大值，考虑基于游标的分页。
4. 使用聚合管道替代多步查询：减少网络往返次数。
5. 监控查询性能：定期分析慢查询日志。

通过掌握Mongoose的查询机制，开发者可以构建出高效、可维护的数据库交互层，为应用性能打下坚实基础。