MongoDB是一种非关系型数据库，随着其功能的不断增强，许多项目为了快速扩展，甚至直接使用MongoDB来替代传统的数据库进行数据持久化。
尽管MongoDB在支持具体业务时没有问题，但由于它是文档型数据库，拥有一套独立的语法，不再支持传统的SQL。
开发人员在实际开发过程中发现，由于语法问题，在处理复杂的业务查询时，不知该如何下手，感到力不从心。
在这里我总结了一下接触到的使用场景：
如果是简单的业务，那么我们直接使用spring JPA来实现就可以，比如这些操作：
1、创建
2、删除
3、修改
4、简单的查询
因为这些语句的逻辑往往不是很复杂，JPA完全可以胜任，而且还清晰直观。
如果是复杂的场景，我们就使用MongoTEMPlate 来组织条件逻辑：
假设背景是有张Student 表，结构如下：
我们已经预先插入了下边的数据：
（1）先来一个简单的
单条件查询：
输出如下：
观察代码，我们发现需要首先创建一个Query 实例，表示是一个查询动作。
query 对象，继续补充一个Criteria 实例。Criteria 英[kraɪ'tɪəriə] 译为比标准、准则、尺度。我们可以直接理解为查询条件。
注意Criteria 实例是由 Criteria.where 方法创建出来的。(防盗连接：本文首发自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )这是一个简单工厂，参数为要查询的表的列名（文档的字段）。再跟一个in() ，表示列的in 操作，in() 中跟的是in操作的值。
最后直接用mongoTemplate 实例执行find 操作就好，条件为查询逻辑和表对应的类文件。
我们这里使用的是in 操作，除此之外，常用的还有
| 方法 | 作用 | 类比sql |
| gt | 表示 大于 | > |
| gte | 表示 大于等于 | >= |
| lt | 表示 小于 | < |
| lte | 表示 小于等于 | <= |
| ne | 表示 不等于 | != |
| nin | 表示 不属于 | not in |
| is | 表示等于 | = |
|
regex |
表示 like (注意后面跟正则表达式,如 "^.*" + queryKeyWord + ".*$") | like ‘%关键字%’ |
这些都是基本操作，有sql经验的同学肯定明白具体怎么使用。
我们再补充一个模糊查询的例子：
输出如下：
（2）接着来看一个相对复杂点的组合条件：
两个或条件，类似于SQL中的： A表达式 OR B表达式，代码如下
执行效果如下：
我们创建好两个Criteria的简单条件之后，再创建一个新的Criteria 实例，用一个or操作将二者关联起来.
query 接收最新的Criteria 实例，然后执行查询即可。
这里的写法类似于sql中的
where name like "%ong%" or age != 15
如果是两个AND 条件，类似于SQL中的： (防盗连接：本文首发自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )A表达式 AND B表达式，用法和or的使用方法是一样的 。这里就不举例了，
我们这里写一个复杂的用法：
输出如下：
这里的写法类似于sql中的
where ( description = "nice" and classNo in (1 ,2 ,3) ) or ("name like %ong%" or age != 15)
总体来看： 一个Criteria 实例，就是一个查询条件。
我们可以通过 or、and 操作来不断的组合生成一个新的Criteria实例，也就是一个新的查询条件 ，并且可以以此查询条件继续组合生成更高级的Criteria，以此不断的类推。
这个过程就像垒积木一样：
(3) 接着我们整合下分页功能，并且以班级排序
注意分页时，页码数是从0开始，所以要-1。同时排序使用Sort生成sort的对象，包含排序方式和字段，并且这里支持多级排序。
整体代码如下：
输出如下：
