现在，有一张数据表或者是集合，结构如下：

我们现在对集合进行and和or查询，如下：
1，隐式and查询，查询年龄大于15，且性别属于男性的数据。

db.tb.find({"age":{"$gt":15},"sex":"male"})

结果：

2，显式and查询，查询年龄大于等于15，且性别不为女性的数据。

db.tb.find({"$and":[
{"age":{"$gte":15}},{"sex":{"$ne":"female"}}
]})

结果：

3，and的显式与隐式混合查询，查询work是player，且性别为女性，年龄小于18。

db.tb.find({
"$and":[
    {"work":"player"},{"sex":{"$ne":"male"}}
],"age":{"$lt":18}
})

结果：

4，or查询，查询年龄大于20，或者工作是player的数据。

db.tb.find({
    "$or":[{"age":{"$gt":20}},{"work":"player"}]
})

结果：

5，and和or混合查询，查询兴趣爱好不是踢足球，或者姓名是Amy，并且满足姓名不是Amy，或者年龄小于18的数据。

db.tb.find({
    "$and":[
        {"$or":[{"hobby":{"$ne":"play football"}},{"name":"Amy"}]},
        {"$or":[{"name":{"$ne":"Amy"}},{"age":{"$lt":18}}]}
    ]
})

结果：

下面，我们创建一个新的集合（嵌入式文档），代码及其结构如下：

db.tb2.insert([{"职业":"程序员","个人信息":{"姓名":"Mr.Pan_学狂","年龄":21,"性别":"男"}},
                {"职业":"教师","个人信息":{"姓名":"小美","年龄":19,"性别":"女"}},
                {"职业":"服务员","个人信息":{"姓名":"小明","年龄":17,"性别":"男"}}])

结果：

查询嵌入式文档中个人信息的年龄大于18的数据。

db.tb2.find({"个人信息.年龄":{"$gt":18}})

结果：

查询嵌入式文档中个人信息的性别不是男性，或者职业不是程序员的数据。

db.tb2.find({"$or":[{"个人信息.性别":{"$ne":"男"}},{"职业":{"$ne":"程序员"}}]})

结果：

查询嵌入式文档中职业是程序员，且性别不是女性的数据。

db.tb2.find({"$and":[{"职业":"程序员"},{"个人信息.性别":{"$ne":"女"}}]})

结果：

嵌入式文档，与之前的操作基本相同，就不依次列举了。

接着，我们创建一个集合，包含数组字段，代码及其结构如下：

db.tb3.insertMany([{"name":"小红","岗位":["数据分析师","数据架构师","前端开发工程师","网络安全工程师"],"薪资":[12000,18000,10000,13000]},
                    {"name":"小美","岗位":["后端开发工程师","数据运维人员","测试工程师","数据库管理员"],"薪资":[13000,8500,11000,10000]}])

结果：

查询集合中岗位不包含测试工程师的数据。

db.tb3.find({"岗位":{"$ne":"测试工程师"}})

查询集合中薪资低于10000和高于10000范围的数据。

db.tb3.find({"薪资":{"$lt":10000,"$gte":10000}})

结果：

按字段长度查询，查询集合中薪资字段长度为4的数据。

db.tb3.find({"薪资":{"$size":4}})

结果：

按索引查询，查询集合中岗位的最后一个且是”数据库管理员“的数据。

db.tb3.find({"岗位.3":"数据库管理员"})

按索引查询，查询集合中薪资的第一位且范围在10000到13000之间的数据

db.tb3.find({"薪资.0":{"$gt":10000,"$lt":13000}})

结果：

其他操作基本相同，大家可以再自行学习。

最后，感谢大家前来观看鄙人的文章，文中或有诸多不妥之处，还望指出和海涵。