对嵌入/嵌套文档的查询

在此页面上

使用点符号对嵌套字段进行查询

匹配嵌入式/嵌套文档
使用 MongoDB Atlas 查询嵌入式文档
其他查询教程

您可以使用以下种方法查询 MongoDB 中的嵌入式文档：

您的编程语言的驱动程序。
MongoDB Atlas 用户界面。要了解更多信息，请参阅使用 MongoDB Atlas 查询嵌入式文档。
MongoDB Compass。

➤ 使用右上角的 Select your language（选择语言）下拉菜单，设置以下示例的语言或选择 MongoDB Compass。

此页面中的示例展示了使用 mongosh 中的 db.collection.find() 方法对嵌入式/嵌套文档执行的查询操作。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

本页面提供了使用 MongoDB Compass 对嵌套/嵌入文档执行查询操作的示例。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

本页提供了使用 MongoDB C# 驱动程序中的 MongoCollection.Find() 方法对嵌入/嵌套文档进行查询操作的示例。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

本页提供了使用 Collection.Find 对嵌入式/嵌套文档进行查询操作的示例。 MongoDB Go驱动程序中的函数。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

本页面中的示例展示了使用 MongoDB Java Reactive Streams 驱动程序中的 com.mongodb.reactivestreams.client.MongoCollection.find 方法对嵌入/嵌套文档执行查询操作。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

本页面提供了使用 MongoDB Java 同步驱动程序中的 com.mongodb.client.MongoCollection.find 方法对嵌入式/嵌套文档进行查询操作的示例。

提示

此驱动程序提供了 com.mongodb.client.model.Filters 辅助方法，以便于创建过滤器文档。此页面中的示例使用这些方法创建过滤器文档。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

此页面中的示例展示了使用 Motor 驱动程序中 motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorCollection.find 方法对嵌入/嵌套文档执行查询操作。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

本页面中的示例展示使用 Collection.find() 方法在 MongoDB Node.js 驱动程序中对嵌入/嵌套文档的数组执行查询操作。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

本页提供了使用 MongoDB Perl 驱动程序中的 MongoDB::Collection::find() 方法对嵌入/嵌套文档进行查询操作的示例。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

此页面中的示例展示了使用 MongoDB PHP 库中的 MongoDB\\Collection::find() 方法对嵌入/嵌套文档执行查询操作。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

此页面中的示例展示了使用 PyMongo Python 驱动程序中 pymongo.collection.Collection.find 方法对嵌入/嵌套文档执行查询操作。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

本页提供了使用 MongoDB Ruby 驱动程序中的 Mongo::Collection#find() 方法对嵌入/嵌套文档进行查询操作的示例。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

此页面中的示例展示了使用 MongoDB Scala 驱动程序中的 collection.find () 方法对嵌入/嵌套文档进行查询操作。

此页面上的示例使用的是 inventory 集合。连接到 MongoDB 实例中的测试数据库，然后创建 inventory 集合：

db.inventory.insertMany( [
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
]);

[
    { "item": "journal", "qty": 25, "size": { "h": 14, "w": 21, "uom": "cm" }, "status": "A" },
    { "item": "notebook", "qty": 50, "size": { "h": 8.5, "w": 11, "uom": "in" }, "status": "A" },
    { "item": "paper", "qty": 100, "size": { "h": 8.5, "w": 11, "uom": "in" }, "status": "D" },
    { "item": "planner", "qty": 75, "size": { "h": 22.85, "w": 30, "uom": "cm" }, "status": "D" },
    { "item": "postcard", "qty": 45, "size": { "h": 10, "w": 15.25, "uom": "cm" }, "status": "A" }
]

有关在 MongoDB Compass 中插入文档的说明，请参阅插入文档。

var documents = new[]
{
    new BsonDocument
    {
        { "item", "journal" },
        { "qty", 25 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 14 }, { "w", 21 }, { "uom", "cm" } } },
        { "status", "A" }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "item", "notebook" },
        { "qty", 50 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 8.5 }, { "w", 11 }, { "uom", "in" } } },
        { "status", "A" }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "item", "paper" },
        { "qty", 100 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 8.5 }, { "w", 11 }, { "uom", "in" } } },
        { "status", "D" }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "item", "planner" },
        { "qty", 75 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 22.85 }, { "w", 30 }, { "uom", "cm" } } },
        { "status", "D" }
    },
    new BsonDocument
    {
        { "item", "postcard" },
        { "qty", 45 },
        { "size", new BsonDocument { { "h", 10 }, { "w", 15.25 }, { "uom", "cm" } } },
        { "status", "A" } },
};
collection.InsertMany(documents);

docs := []interface{}{
	bson.D{
		{"item", "journal"},
		{"qty", 25},
		{"size", bson.D{
			{"h", 14},
			{"w", 21},
			{"uom", "cm"},
		}},
		{"status", "A"},
	},
	bson.D{
		{"item", "notebook"},
		{"qty", 50},
		{"size", bson.D{
			{"h", 8.5},
			{"w", 11},
			{"uom", "in"},
		}},
		{"status", "A"},
	},
	bson.D{
		{"item", "paper"},
		{"qty", 100},
		{"size", bson.D{
			{"h", 8.5},
			{"w", 11},
			{"uom", "in"},
		}},
		{"status", "D"},
	},
	bson.D{
		{"item", "planner"},
		{"qty", 75},
		{"size", bson.D{
			{"h", 22.85},
			{"w", 30},
			{"uom", "cm"},
		}},
		{"status", "D"},
	},
	bson.D{
		{"item", "postcard"},
		{"qty", 45},
		{"size", bson.D{
			{"h", 10},
			{"w", 15.25},
			{"uom", "cm"},
		}},
		{"status", "A"},
	},
}
result, err := coll.InsertMany(context.TODO(), docs)

Publisher<Success> insertManyPublisher = collection.insertMany(asList(
        Document.parse("{ item: 'journal', qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' }, status: 'A' }"),
        Document.parse("{ item: 'notebook', qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' }, status: 'A' }"),
        Document.parse("{ item: 'paper', qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' }, status: 'D' }"),
        Document.parse("{ item: 'planner', qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: 'cm' }, status: 'D' }"),
        Document.parse("{ item: 'postcard', qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: 'cm' }, status: 'A' }")
));

collection.insertMany(asList(
        Document.parse("{ item: 'journal', qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' }, status: 'A' }"),
        Document.parse("{ item: 'notebook', qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' }, status: 'A' }"),
        Document.parse("{ item: 'paper', qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' }, status: 'D' }"),
        Document.parse("{ item: 'planner', qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: 'cm' }, status: 'D' }"),
        Document.parse("{ item: 'postcard', qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: 'cm' }, status: 'A' }")
));

# Subdocument key order matters in a few of these examples so we have
# to use bson.son.SON instead of a Python dict.
from bson.son import SON
await db.inventory.insert_many(
    [
        {
            "item": "journal",
            "qty": 25,
            "size": SON([("h", 14), ("w", 21), ("uom", "cm")]),
            "status": "A",
        },
        {
            "item": "notebook",
            "qty": 50,
            "size": SON([("h", 8.5), ("w", 11), ("uom", "in")]),
            "status": "A",
        },
        {
            "item": "paper",
            "qty": 100,
            "size": SON([("h", 8.5), ("w", 11), ("uom", "in")]),
            "status": "D",
        },
        {
            "item": "planner",
            "qty": 75,
            "size": SON([("h", 22.85), ("w", 30), ("uom", "cm")]),
            "status": "D",
        },
        {
            "item": "postcard",
            "qty": 45,
            "size": SON([("h", 10), ("w", 15.25), ("uom", "cm")]),
            "status": "A",
        },
    ]
)

await db.collection('inventory').insertMany([
  {
    item: 'journal',
    qty: 25,
    size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' },
    status: 'A'
  },
  {
    item: 'notebook',
    qty: 50,
    size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' },
    status: 'A'
  },
  {
    item: 'paper',
    qty: 100,
    size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' },
    status: 'D'
  },
  {
    item: 'planner',
    qty: 75,
    size: { h: 22.85, w: 30, uom: 'cm' },
    status: 'D'
  },
  {
    item: 'postcard',
    qty: 45,
    size: { h: 10, w: 15.25, uom: 'cm' },
    status: 'A'
  }
]);

# Subdocument key order matters in this example so we have
# to use Tie::IxHash instead of a regular, unordered Perl hash.
$db->coll("inventory")->insert_many(
    [
        {
            item   => "journal",
            qty    => 25,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 14, w => 21, uom => "cm" ),
            status => "A"
        },
        {
            item   => "notebook",
            qty    => 50,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 8.5, w => 11, uom => "in" ),
            status => "A"
        },
        {
            item   => "paper",
            qty    => 100,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 8.5, w => 11, uom => "in" ),
            status => "D"
        },
        {
            item   => "planner",
            qty    => 75,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 22.85, w => 30, uom => "cm" ),
            status => "D"
        },
        {
            item   => "postcard",
            qty    => 45,
            size   => Tie::IxHash->new( h => 10, w => 15.25, uom => "cm" ),
            status => "A"
        }
    ]
);

$insertManyResult = $db->inventory->insertMany([
    [
        'item' => 'journal',
        'qty' => 25,
        'size' => ['h' => 14, 'w' => 21, 'uom' => 'cm'],
        'status' => 'A',
    ],
    [
        'item' => 'notebook',
        'qty' => 50,
        'size' => ['h' => 8.5, 'w' => 11, 'uom' => 'in'],
        'status' => 'A',
    ],
    [
        'item' => 'paper',
        'qty' => 100,
        'size' => ['h' => 8.5, 'w' => 11, 'uom' => 'in'],
        'status' => 'D',
    ],
    [
        'item' => 'planner',
        'qty' => 75,
        'size' => ['h' => 22.85, 'w' => 30, 'uom' => 'cm'],
        'status' => 'D',
    ],
    [
        'item' => 'postcard',
        'qty' => 45,
        'size' => ['h' => 10, 'w' => 15.25, 'uom' => 'cm'],
        'status' => 'A',
    ],
]);

# Subdocument key order matters in a few of these examples so we have
# to use bson.son.SON instead of a Python dict.
from bson.son import SON
db.inventory.insert_many(
    [
        {
            "item": "journal",
            "qty": 25,
            "size": SON([("h", 14), ("w", 21), ("uom", "cm")]),
            "status": "A",
        },
        {
            "item": "notebook",
            "qty": 50,
            "size": SON([("h", 8.5), ("w", 11), ("uom", "in")]),
            "status": "A",
        },
        {
            "item": "paper",
            "qty": 100,
            "size": SON([("h", 8.5), ("w", 11), ("uom", "in")]),
            "status": "D",
        },
        {
            "item": "planner",
            "qty": 75,
            "size": SON([("h", 22.85), ("w", 30), ("uom", "cm")]),
            "status": "D",
        },
        {
            "item": "postcard",
            "qty": 45,
            "size": SON([("h", 10), ("w", 15.25), ("uom", "cm")]),
            "status": "A",
        },
    ]
)

client[:inventory].insert_many([
                                { item: 'journal',
                                  qty: 25,
                                  size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' },
                                  status: 'A' },
                                { item: 'notebook',
                                  qty: 50,
                                  size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' },
                                  status: 'A' },
                                { item: 'paper',
                                  qty: 100,
                                  size: { h: 8.5, w: 11, uom: 'in' },
                                  status: 'D' },
                                { item: 'planner',
                                  qty: 75,
                                  size: { h: 22.85, w: 30, uom: 'cm' },
                                  status: 'D' },
                                { item: 'postcard',
                                  qty: 45,
                                  size: { h: 10, w: 15.25, uom: 'cm' },
                                  status: 'A' }
                               ])

collection.insertMany(Seq(
  Document("""{ item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }"""),
  Document("""{ item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" }"""),
  Document("""{ item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" }"""),
  Document("""{ item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" }"""),
  Document("""{ item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }""")
)).execute()

使用点符号对嵌套字段进行查询

要对嵌入式/嵌套文档中的字段指定查询条件，请使用点符号 ("field.nestedField")。

注意

使用点表示法查询时，字段和嵌套字段必须放在引号内。

在嵌套字段上指定相等匹配项

以下示例会选择嵌套在 size 字段中的 uom 字段等于 "in" 的所有文档：

db.inventory.find( { "size.uom": "in" } )

将以下过滤器复制到 Compass 查询栏中，然后单击 Find：

{ "size.uom": "in" }

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("size.uom", "in");
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{{"size.uom", "in"}},
)

findPublisher = collection.find(eq("size.uom", "in"));

findIterable = collection.find(eq("size.uom", "in"));

cursor = db.inventory.find({"size.uom": "in"})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  'size.uom': 'in'
});

$cursor = $db->coll("inventory")->find( { "size.uom" => "in" } );

$cursor = $db->inventory->find(['size.uom' => 'in']);

cursor = db.inventory.find({"size.uom": "in"})

client[:inventory].find('size.uom' => 'in')

findObservable = collection.find(equal("size.uom", "in"))

使用查询运算符指定匹配

查询筛选器文档可以使用查询运算符按照以下形式指定条件：

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

查询筛选器文档可以使用查询运算符按照以下形式指定条件：

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

除了相等过滤条件外，MongoDB 还提供各种查询操作符来指定过滤条件。使用 FilterDefinitionBuilder 方法创建过滤器文档。例如：

var builder = Builders<BsonDocument>.Filter;
builder.And(builder.Eq(<field1>, <value1>), builder.Lt(<field2>, <value2>));

除了相等条件外，MongoDB 还提供各种查询运算符来指定筛选条件。使用 com.mongodb.client.model.Filters 辅助方法，以便于创建筛选器文档。例如：

and(gte(<field1>, <value1>), lt(<field2>, <value2>), eq(<field3>, <value3>))

除了相等条件外，MongoDB 还提供各种查询运算符来指定筛选条件。使用 com.mongodb.client.model.Filters 辅助方法，以便于创建筛选器文档。例如：

and(gte(<field1>, <value1>), lt(<field2>, <value2>), eq(<field3>, <value3>))

查询筛选器文档可以使用查询运算符按照以下形式指定条件：

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

查询筛选器文档可以使用查询运算符按照以下形式指定条件：

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

查询筛选器文档可以使用查询运算符按照以下形式指定条件：

{ <field1> => { <operator1> => <value1> }, ... }

查询筛选器文档可以使用查询运算符按照以下形式指定条件：

[ <field1> => [ <operator1> => <value1> ], ... ]

查询筛选器文档可以使用查询运算符按照以下形式指定条件：

{ <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

查询筛选器文档可以使用查询运算符按照以下形式指定条件：

{ <field1> => { <operator1> => <value1> }, ... }

除了相等条件外，MongoDB 还提供各种查询操作符来指定过滤条件。使用 com.mongodb.client.model.Filters_ 辅助方法促进过滤器文档的创建。例如：

and(gte(<field1>, <value1>), lt(<field2>, <value2>), equal(<field3>, <value3>))

以下查询将对嵌入到 size 字段中的 h 字段使用小于运算符 ($lt)：

db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 } } )

将以下过滤器复制到 Compass 查询栏中，然后单击 Find：

{ "size.h": { $lt: 15 } }

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Lt("size.h", 15);
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{
		{"size.h", bson.D{
			{"$lt", 15},
		}},
	})

findPublisher = collection.find(lt("size.h", 15));

findIterable = collection.find(lt("size.h", 15));

cursor = db.inventory.find({"size.h": {"$lt": 15}})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  'size.h': { $lt: 15 }
});

$cursor = $db->coll("inventory")->find( { "size.h" => { '$lt' => 15 } } );

$cursor = $db->inventory->find(['size.h' => ['$lt' => 15]]);

cursor = db.inventory.find({"size.h": {"$lt": 15}})

client[:inventory].find('size.h' => { '$lt' =>  15 })

findObservable = collection.find(lt("size.h", 15))

指定 `AND` 条件

以下查询选择嵌套字段 h 小于 15、嵌套字段 uom 等于 "in" 以及 status 字段等于 "D" 的所有文档：

db.inventory.find( { "size.h": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" } )

将以下过滤器复制到 Compass 查询栏中，然后单击 Find：

{ "size.h": { $lt: 15 }, "size.uom": "in", status: "D" }

var builder = Builders<BsonDocument>.Filter;
var filter = builder.And(builder.Lt("size.h", 15), builder.Eq("size.uom", "in"), builder.Eq("status", "D"));
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{
		{"size.h", bson.D{
			{"$lt", 15},
		}},
		{"size.uom", "in"},
		{"status", "D"},
	})

findPublisher = collection.find(and(
        lt("size.h", 15),
        eq("size.uom", "in"),
        eq("status", "D")
));

findIterable = collection.find(and(
        lt("size.h", 15),
        eq("size.uom", "in"),
        eq("status", "D")
));

cursor = db.inventory.find({"size.h": {"$lt": 15}, "size.uom": "in", "status": "D"})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  'size.h': { $lt: 15 },
  'size.uom': 'in',
  status: 'D'
});

$cursor = $db->coll("inventory")->find(
    { "size.h" => { '$lt' => 15 }, "size.uom" => "in", status => "D" }
);

$cursor = $db->inventory->find([
    'size.h' => ['$lt' => 15],
    'size.uom' => 'in',
    'status' => 'D',
]);

cursor = db.inventory.find({"size.h": {"$lt": 15}, "size.uom": "in", "status": "D"})

client[:inventory].find('size.h'   => { '$lt' => 15 },
                        'size.uom' => 'in',
                        'status'   => 'D')

findObservable = collection.find(and(
  lt("size.h", 15),
  equal("size.uom", "in"),
  equal("status", "D")
))

匹配嵌入式/嵌套文档

要对嵌入式/嵌套文档的字段指定相等条件，请使用查询过滤器文档 { <field>: <value> }，其中 <value> 是要匹配的文档。

要在嵌入/嵌套文档的字段上指定相等条件，请使用 Eq 方法构造一个过滤器：

Builders<BsonDocument>.Filter.Eq(<field>, <value>)

<value> 是要匹配的文档。

要对嵌入式/嵌套文档的字段指定相等条件，请使用过滤器文档 eq( <field1>, <value>)，其中 <value> 是要匹配的文档。

要对嵌入式/嵌套文档的字段指定相等条件，请使用查询过滤器文档 { <field>: <value> }，其中 <value> 是要匹配的文档。

要对嵌入式/嵌套文档的字段指定相等条件，请使用查询过滤器文档 { <field> => <value> }，其中 <value> 是要匹配的文档。

要对嵌入式/嵌套文档的字段指定相等条件，请使用查询过滤器文档 [ <field> => <value> ]，其中 <value> 是要匹配的文档。

要对嵌入式/嵌套文档的字段指定相等条件，请使用查询过滤器文档 { <field>: <value> }，其中 <value> 是要匹配的文档。

要对嵌入式/嵌套文档的字段指定相等条件，请使用查询过滤器文档 { <field> => <value> }，其中 <value> 是要匹配的文档。

要对嵌入式/嵌套文档的字段指定相等条件，请使用过滤器文档 equal( <field1>, <value> )，其中 <value> 是要匹配的文档。

例如，以下查询会选择字段 size 等于文档 { h: 14, w: 21, uom: "cm" } 的所有文档：

db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } )

将以下过滤器复制到 Compass 查询栏中，然后单击 Find：

{ size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } }

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("size", new BsonDocument { { "h", 14 }, { "w", 21 }, { "uom", "cm" } });
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{
		{"size", bson.D{
			{"h", 14},
			{"w", 21},
			{"uom", "cm"},
		}},
	})

FindPublisher<Document> findPublisher = collection.find(eq("size", Document.parse("{ h: 14, w: 21, uom: 'cm' }")));

FindIterable<Document> findIterable = collection.find(eq("size", Document.parse("{ h: 14, w: 21, uom: 'cm' }")));

cursor = db.inventory.find({"size": SON([("h", 14), ("w", 21), ("uom", "cm")])})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' }
});

# Subdocument key order matters in this example so we have
# to use Tie::IxHash instead of a regular, unordered Perl hash.
$cursor = $db->coll("inventory")->find(
    { size => Tie::IxHash->new( h => 14, w => 21, uom => "cm" ) }
);

$cursor = $db->inventory->find(['size' => ['h' => 14, 'w' => 21, 'uom' => 'cm']]);

cursor = db.inventory.find({"size": SON([("h", 14), ("w", 21), ("uom", "cm")])})

client[:inventory].find(size: { h: 14, w: 21, uom: 'cm' })

var findObservable = collection.find(equal("size", Document("h" -> 14, "w" -> 21, "uom" -> "cm")))

警告

MongoDB 不建议对嵌入式文档进行比较，因为这些操作需要与指定的 <value> 文档完全匹配，包括字段顺序。

例如，以下查询不会匹配 inventory 集合中的任何文档：

db.inventory.find(  { size: { w: 21, h: 14, uom: "cm" } }  )

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("size", new BsonDocument { { "w", 21 }, { "h", 14 }, { "uom", "cm" } });
var result = collection.Find(filter).ToList();

cursor, err := coll.Find(
	context.TODO(),
	bson.D{
		{"size", bson.D{
			{"w", 21},
			{"h", 14},
			{"uom", "cm"},
		}},
	})

findPublisher = collection.find(eq("size", Document.parse("{ w: 21, h: 14, uom: 'cm' }")));

findIterable = collection.find(eq("size", Document.parse("{ w: 21, h: 14, uom: 'cm' }")));

cursor = db.inventory.find({"size": SON([("w", 21), ("h", 14), ("uom", "cm")])})

const cursor = db.collection('inventory').find({
  size: { w: 21, h: 14, uom: 'cm' }
});

# Subdocument key order matters in this example so we have
# to use Tie::IxHash instead of a regular, unordered Perl hash.
$cursor = $db->coll("inventory")->find(
    { size => Tie::IxHash->new( w => 21, h => 14, uom => "cm" ) }
);

$cursor = $db->inventory->find(['size' => ['w' => 21, 'h' => 14, 'uom' => 'cm']]);

cursor = db.inventory.find({"size": SON([("w", 21), ("h", 14), ("uom", "cm")])})

client[:inventory].find(size: { h: 21, w: 14, uom: 'cm' })

findObservable = collection.find(equal("size", Document("w" -> 21, "h" -> 14, "uom" -> "cm")))

当与不使用有序数据结构来表达查询的驱动程序一起使用时，对嵌入式文档进行比较的查询可能会导致不可预测的行为。

使用 MongoDB Atlas 查询嵌入式文档

本部分的示例使用的是示例电影数据集。要了解如何将示例数据集加载到您的 MongoDB Atlas 部署中，请参阅加载示例数据。

要在 MongoDB Atlas 中查询嵌入文档，请按照以下步骤操作：

在 MongoDB Atlas 用户界面中，转到您项目的 Clusters（集群）页面。

如果尚未显示，请从导航栏上的 Organizations 菜单中选择包含所需项目的组织。
如果尚未显示，请从导航栏的 Projects 菜单中选择您的项目。
如果尚未出现，请单击侧边栏中的 Clusters（集群）。
会显示集群页面。

导航至集合

对于包含样本数据的集群，单击Browse Collections 。
在左侧导航窗格中，选择 sample_mflix 数据库。
选择 movies 集合。

指定查询筛选文档

在 Filter 字段中指定查询筛选器文档。查询筛选器文档使用查询运算符来指定搜索条件。

将以下查询筛选器文档复制到 Filter 搜索栏：

{ "awards.wins": 1 }

单击 Apply

此查询过滤器会返回 sample_mflix.movies 集合中 awards 字段包含 { wins: 1 } 的所有嵌入式文档。

其他查询教程

有关其他查询示例，请参阅：

后退

查询

来年

数组

提示

使用点符号对嵌套字段进行查询

注意

在嵌套字段上指定相等匹配项

使用查询运算符指定匹配

指定 AND 条件

匹配嵌入式/嵌套文档

警告

使用 MongoDB Atlas 查询嵌入式文档

在 MongoDB Atlas 用户界面中，转到您项目的 Clusters（集群）页面。

导航至集合

指定查询筛选文档

单击 Apply

其他查询教程

指定 `AND` 条件