NoSQL查询学习资料推荐：从入门到实战
最近在做公司后台系统优化，原来的MySQL在处理大量用户行为数据时越来越吃力。同事建议试试MongoDB，说更适合这类非结构化数据存储。于是开始找NoSQL相关的查询学习资料，发现确实有不少实用资源，分享出来给有同样需求的朋友。
为什么学NoSQL查询
传统关系型数据库用得挺顺手，但遇到日志、评论、用户点击流这类数据量大、格式不固定的情况，设计表结构就变得特别麻烦。NoSQL的优势就在于灵活，比如MongoDB里一条记录可以有name和email，下一条还能多加个address字段，完全不用提前定义。
像我之前做的一个活动页面，用户提交的信息五花八门，有的填了手机号，有的留了微信，还有的只写了昵称。用MySQL就得把所有可能字段都建好，空值占空间；换成MongoDB后，存取都轻松多了。
几个实用的学习资源
MongoDB官网的Query Examples写得很清楚，每种查询操作都有对应示例。比如想查注册时间在某一天之后的用户：
db.users.find({
registrationDate: { $gt: new Date("2023-06-01") }
})Redis的命令手册也值得细看。虽然它主要做缓存，但像Hash、Sorted Set这些数据结构用好了能解决不少实际问题。比如做个排行榜功能，直接用ZADD和ZRANGE就能实现，比写SQL再排序快得多。
Cassandra的CQL语法对熟悉SQL的人来说上手容易。它的分区键设计是关键，选不好会导致查询变慢。有次我们用用户ID做分区键，结果热门用户的请求集中在一个节点上，后来改成复合键才缓解。
动手实践更重要
光看文档不够，最好自己搭个本地环境试一试。Docker跑一个MongoDB容器几分钟就起来了，然后导入些测试数据练手。比如模拟电商场景，查某个分类下价格低于500的商品：
db.products.find({
category: "electronics",
price: { $lt: 500 }
}).sort({ price: 1 })遇到复杂条件时，嵌套查询和索引设置就得仔细琢磨。有个教训是忘了给常用查询字段加索引，数据量一大，响应直接从几十毫秒涨到几秒。
社区论坛像Stack Overflow和Reddit的r/nosql板块经常有人分享踩坑经历，比教科书更贴近真实开发。看到别人因为误用$or导致全表扫描，自己也就记住了要尽量用$in配合索引。
现在项目里已经把用户行为日志全迁到Elasticsearch上了，虽然严格来说它属于搜索型NoSQL，但查询语法也是基于JSON的，学通一种后再看其他产品会发现很多共通之处。