mongoose使用之查询篇【mongodb的query多个查询条件 mongodb多变联查】1、mongoose查询使用最基础的方法就是find、findOne方法，前者查询所有满足条件的值 ， 后者取满足条件的某一个值 。
2、如果您使用 mongoose 连接 MongoDB，但是查不出数据，可能有以下原因： 数据库连接失败 。请检查您的数据库连接是否正确 。查询语句有误 。请检查您的查询语句是否正确 。数据库中没有数据 。
3、mongodb中有聚合函数，可以使用聚合函数查询最值 。
4、mongodb模糊查询 nodejs通过mongoose的模糊查询 MongoDB的模糊查询，其实是正则查询的一种 。注：在关系型数据中，单独有一个关键字like做模糊查询，如果不用like，也可以在关系型数据中使用正则查询 。
谈谈mongodb,mysql的区别和具体应用场景我能使用Mongodb的场景是：你不需要太多的事务和多表关联，那么使用Mongodb可以获得更大的性能提升 。或者schema-free的使用场景 。
比较mysql和mongodb应当从一下几个方面：数据库执行数据操作的性能 存储方式 适用环境 三个方面来比较 。
mongodb 会比mysql快的多 ， 原因是：首先是内存映射机制 ， 数据不是持久化到存储设备中的，而是暂时存储在内存中，这就提高了在IO上效率以及操作系统对存储介质之间的性能损耗 。
使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法 。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现 。相对于SQL来说 ， 更加直观 ， 容易理解和掌握 。
对于个人使用而言，选择哪种数据库主要取决于你的需求和使用场景 。以下是一些常用的数据库及其特点：MySQL：开源免费，适合小型项目和网站，易于使用，具有广泛的社区支持和资源 。
mongodb使用场景是什么?MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库 ， 采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询 ， 并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块 ， 让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。
物联网场景：使用MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析 。● 视频直播：使用MongoDB存储用户信息、礼物信息等 。
◆高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持 。◆用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 。
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