在Java中操作mongodb進行復雜查詢的關鍵在于掌握filters構建組合條件、嵌套文檔與數組字段處理、分頁排序、投影控制及聚合管道。1. 使用filters類的eq()、and()、or()等方法構建多字段組合查詢；2. 對嵌套文檔使用點號表示法，對數組字段使用all()或elemmatch()進行匹配；3. 通過skip()、limit()、sort()實現分頁和排序；4. 利用projection()控制返回字段；5. 使用聚合管道實現分組統計等高級查詢邏輯。
在Java中操作mongodb進行復雜查詢，關鍵在于熟悉MongoDB的查詢語法以及Java驅動提供的API。本文不會從連接數據庫開始講起，而是專注于如何用Java編寫復雜的MongoDB查詢邏輯，適合已經能完成基本CRUD操作、希望進一步提升查詢能力的開發者。
使用Filters構建組合查詢條件
MongoDB Java驅動提供了Filters類來幫助構建各種查詢條件。對于復雜查詢來說，往往需要多個字段組合判斷，甚至嵌套使用and、or等邏輯。
常用方法包括：
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- eq()：等于
- ne()：不等于
- gt()、gte()：大于、大于等于
- in()：字段值在集合中
- and() / or()：組合多個條件
import static com.mongodb.client.model.Filters.*; Bson filter = and( eq("status", "active"), gt("age", 25), in("role", Arrays.asList("admin", "editor")) );
這段代碼表示篩選出狀態為“active”、年齡大于25歲、且角色是“admin”或“editor”的用戶。
小技巧：當條件較多時，建議將每個子條件單獨定義，再通過and()或or()組合，這樣更清晰易維護。
嵌套文檔與數組字段的查詢技巧
如果數據結構中包含嵌套文檔或者數組字段，就不能簡單地用點號拼接字段名了。例如，有一個用戶表，其中address是一個嵌套對象：
{ "name": "Tom", "address": { "city": "Shanghai", "zip": "200000" } }
要查詢居住在上海的用戶，可以這樣寫：
Bson filter = eq("address.city", "Shanghai");
如果是數組字段，比如一個用戶可能有多個興趣愛好（hobbies）：
{ "name": "Jerry", "hobbies": ["reading", "music"] }
你可以使用all()來查找同時喜歡閱讀和音樂的用戶：
filter = all("hobbies", Arrays.asList("reading", "music"));
也可以用elemMatch()匹配數組中滿足多個條件的元素（適用于數組中的對象）。
分頁、排序與投影控制返回字段
在處理大數據量時，分頁和排序幾乎是標配功能。Java驅動支持使用skip()、limit()和sort()方法實現這些功能。
FindIterable<Document> result = collection.find(filter) .skip(10) // 跳過前10條 .limit(20) // 取20條 .sort(Sorts.descending("age")); // 按年齡降序排列
此外，還可以使用projection()控制返回的字段，避免傳輸不必要的數據：
import static com.mongodb.client.model.Projections.*; collection.find(filter) .projection(fields(include("name", "email"), excludeId()));
這會只返回name和email字段，并排除默認的_id字段。
使用聚合管道實現高級查詢邏輯
對于更復雜的統計分析需求，比如分組、計算平均值、過濾后再聚合等，就要用到聚合管道（Aggregation Pipeline）。
例如，按角色分組并統計每組人數：
List<Bson> pipeline = Arrays.asList( group("$role", Accumulators.sum("count", 1)) ); AggregateIterable<Document> result = collection.aggregate(pipeline);
你還可以在管道中加入match、project、sort等多個階段，形成完整的分析流程。
注意：聚合查詢性能容易受數據量影響，合理使用索引和限制返回字段是優化的關鍵。
