MongoDB中find与aggregate的查询区别及按ID日期查询的最优选择

两条MongoDB查询语句的核心区别 #

• 返回字段不同
  示例中的aggregate查询通过前置$project阶段，指定了仅返回_id、info.created_date、info.store_id、info.store_name4个字段；而find查询没有指定投影参数，默认会返回所有匹配文档的全部字段。
• 执行顺序不同
  示例中的aggregate执行顺序是「先裁剪所有文档的字段，再按条件过滤」，这种写法无法利用过滤字段的索引，会触发全表扫描；而find默认执行顺序是「先按条件过滤匹配文档，再处理投影（如果有配置）」，天然符合索引命中的规则。
• 能力边界不同
  aggregate是管道型查询，支持多阶段复杂处理（分组统计、多集合关联、字段计算、数据转换等），适合复杂数据分析场景；find是基础查询接口，仅支持简单的过滤、投影、排序、分页操作，适合常规数据查询场景。
• 性能表现不同（针对本次示例写法）
  示例的aggregate写法因为先投影后过滤，无法命中info.store_id和info.created_date的联合索引，扫描数据量远大于find，性能差距明显。

该场景下的最优查询方式 #

针对仅按store_id、created_date筛选数据的简单场景，优先选择find查询，原因如下：

1. 语法更简洁易懂，维护成本更低；
2. 性能更稳定：find的过滤条件可以直接命中索引，不需要额外的管道调度开销。如果需要和示例aggregate一样仅返回指定字段，只需要给find加第二个投影参数即可，写法如下：

db.getCollection('stock_records').find(
  {
    'info.store_id':'563dcf3465512285781608802a',
    'info.created_date':{ $gt:ISODate('2021-07-18T21:07:42.313+00:00')}
  },
  {
    "info.created_date": 1,
    "info.store_id": 1,
    "info.store_name": 1,
    "_id": 1
  }
)

上述调整后的find查询和把$match放到$project之前的优化版aggregate性能基本一致，但find写法更简洁，没有必要引入聚合管道。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vijay