MongoDB中怎么实现where条件过滤

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实际上习惯于传统关系型数据库开发的我们对于数据的筛选，可能首先想到的where子句，所以在MongoDB里面也提供有“$where”。

范例：使用where进行数据查询
> db.emp.find({"$where":"this.age>40"}).pretty();
{
        "_id" : ObjectId("599108423268c8e84253be2c"),
        "name" : "郑七",
        "sex" : "女",
        "age" : 50,
        "sal" : 4700,
        "loc" : "成都"

或者：
> db.emp.find("this.age>40").pretty();
{
        "_id" : ObjectId("599108423268c8e84253be2c"),
        "name" : "郑七",
        "sex" : "女",
        "age" : 50,
        "sal" : 4700,
        "loc" : "成都"
}

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判断，实际上对于数据量较大的情况并不方便使用。实际上以上的代码严格来讲是属于编写一个操作的函数。

> db.emp.find(function(){return this.age>40;}).pretty();
{
        "_id" : ObjectId("599108423268c8e84253be2c"),
        "name" : "郑七",
        "sex" : "女",
        "age" : 50,
        "sal" : 4700,
        "loc" : "成都"
}

> db.emp.find({"$where":function(){return this.age>40;}}).pretty();
{
        "_id" : ObjectId("599108423268c8e84253be2c"),
        "name" : "郑七",
        "sex" : "女",
        "age" : 50,
        "sal" : 4700,
        "loc" : "成都"
}

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

> db.emp.find({"$and":[{"$where":"this.age>20"},{"$where":"this.age<25"}]}).pretty();
{
        "_id" : ObjectId("599108423268c8e84253be27"),
        "name" : "钱二",
        "sex" : "女",
        "age" : 22,
        "sal" : 5000,
        "loc" : "上海"
}
{
        "_id" : ObjectId("599148bd0184ff511bf02b91"),
        "name" : "林A",
        "sex" : "男",
        "age" : 22,
        "sal" : 8000,
        "loc" : "北京",
        "course" : [
                "语文",
                "数学",
                "英语",
                "音乐",
                "政治"
        ],
        "parents" : [
                {
                        "name" : "林A父亲",
                        "age" : 50,
                        "job" : "农民"
                },
                {
                        "name" : "林A母亲",
                        "age" : 49,
                        "job" : "工人"
                }
        ]
}

上述就是小编为大家分享的MongoDB中怎么实现where条件过滤了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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