db.getCollection('user').save({"uid":"1123", "logTime":ISODate('2016-05-23 11:11:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"1124", "logTime":ISODate('2016-05-23 05:11:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"1125", "logTime":ISODate('2016-05-23 08:11:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"1126", "logTime":ISODate('2016-05-23 09:12:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"1127", "logTime":ISODate('2016-05-23 11:23:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"1134", "logTime":ISODate('2016-05-23 11:11:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"1123", "logTime":ISODate('2016-05-21 11:11:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"1125", "logTime":ISODate('2016-05-22 11:11:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"2343", "logTime":ISODate('2016-04-23 11:11:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"9873", "logTime":ISODate('2016-04-23 11:11:23')});
db.getCollection('user').save({"uid":"4321", "logTime":ISODate('2016-04-20 11:11:23')});
上面模拟一些数据 生产一个user集合来表示用户登录状况. 现在我想查询2016-05-23的新用户数(5-23号登录的用户但是在小于5-23号的记录中不存在) 比如第一条记录uid='1123'在5-21也登录过 那么uid='1123'就不算在5-23登录的用户数中
mongodb不支持支持join,下面这种方式可以达到你的目的
var list = [];
db.getCollection('user').find({'logTime': {'$lt': ISODate('2016-05-23')}}, {'_id': 0, 'uid': 1}).forEach(function(item){
list.push(item['uid']);
});
db.getCollection('user').find({'logTime': {'$gte': ISODate('2016-05-23')}, 'uid': {'$nin': list}});
5-23号登录的用户但是在小于5-23号的记录中不存在
首先这种设计是有明显的缺陷的。
性能缺陷：小于23号的记录多了去了，1年、2年、10年前都算小于5月23号，你要往前扫多久？刚开始只有几天的数据可能还好，慢慢随着日志增多，你的程序就会跑得越来越吃力。而且这个过程会进行得很快。这时候你就会想到删除老日志，于是出现下面的问题。
不易维护：登录日志这种东西，量大而且对一般人来说又没太大用处，很少有人永久保存。可想而知当你删除一年前的日志后，一批不新的新用户就诞生了，因为他们首次登录的日志可能被你删掉了。
另外一般所指的新用户不就是新注册的用户吗，哪天注册算哪天，有什么特殊的理由一定要用这种算法来查找新用户？
如果一定要把第一次登录这天算作新用户时间，那建议重新设计。比如以用户表为基础，找出还没登录过的用户，然后定期查找他们的登录日志，一旦找到则把首次登录日期记录到用户表中。这样理论上不管过多久，注册过但是没有登录过的用户的量不会有太大变化（并不是不会有变化，确实存在注册过但是从来不登录的用户，但是毕竟少），你的程序就不会随着时间推移性能变得很差。
并没有直接回答你的问题，因为我一惯的经验告诉我要从根本上解决问题，不要在一个错误基础上打补丁，只会把情况变得越来越糟。
PS：你的最后一句话逻辑是不是有问题？