一、MongoDB简介
MongoDB 是一个跨平台的,面向文档的数据库,是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散,是类似 JSON 的 BSON 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。 MongoDB 的官方网站地址是:http://www.mongodb.org/
MongoDB适合存储哪些数据
什么时候适合使用MongoDB?
- 数据量大
- 写入操作频繁
- 数据的价值较低
针对具有上边特点的数据,我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储;
MongoDB特点
MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的、模式自由的文档型数据库。
具体特点总结如下:
- 面向集合存储,易于存储对象类型的数据
- 模式自由
- 支持动态查询
- 支持完全索引,包含内部对象
- 支持复制和故障恢复
- 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
- 自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
- 支持 Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl 及 C++语言的驱动程
序,社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平台的驱动程序 - 文件存储格式为 BSON(一种 JSON 的扩展)
MongoDB体系结构
MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由:
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面向用户的,用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。
(1)MongoDB 的文档(document),相当于关系数据库中的一行记录。
(2)多个文档组成一个集合(collection),相当于关系数据库的表。
(3)多个集合(collection),逻辑上组织在一起,就是数据库(database)。
(4)一个 MongoDB 实例支持多个数据库(database)。
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构如下图:
下表是MongoDB与MySQL数据库逻辑结构概念的对比
MongoDb
关系型数据库Mysql
数据库(databases)
数据库(databases)
集合(collections)
表(table)
文档(document)
行(row)
数据类型
- null:用于表示空值或者不存在的字段,{“x”:null}
- 布尔型:布尔类型有两个值true和false,{“x”:true}
- 数值:shell默认使用64位浮点型数值。{“x”:3.14}或{“x”:3}。对于整型值,可以使用
NumberInt(4字节符号整数)或NumberLong(8字节符号整数),{“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}
- 字符串:UTF-8字符串都可以表示为字符串类型的数据,{“x”:“呵呵”}
- 日期:日期被存储为自新纪元依赖经过的毫秒数,不存储时区,{“x”:new Date()}
- 正则表达式:查询时,使用正则表达式作为限定条件,语法与JavaScript的正则表达式相
同,{“x”:/[abc]/}
- 数组:数据列表或数据集可以表示为数组,{“x”: [“a“,“b”,”c”]}
- 内嵌文档:文档可以嵌套其他文档,被嵌套的文档作为值来处理,{“x”:{“y”:3 }}
- 对象Id:对象id是一个12字节的字符串,是文档的唯一标识,{“x”: objectId() }
- 二进制数据:二进制数据是一个任意字节的字符串。它不能直接在shell中使用。如果要
将非utf-字符保存到数据库中,二进制数据是唯一的方式。
- 代码:查询和文档中可以包括任何JavaScript代码,{“x”:function(){/…/}}
# 二、走进MongoDB
## 2.1 MongoDB安装与启动
### 2.1.1 window系统MongoDB安装
官网下载MongoDB
打开官网: http://www.mongodb.org/
点击下载按钮
安装
双击下载下来的“mongodb-win32-x86_64-2008plusssl-3.2.10-signed.msi” ,按照提示步骤安装即可。安装完成后,软件会安装在C:\ProgramFiles\MongoDB 目录中。
我们要启动的服务程序就是C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin目录下的mongod.exe,为了方便我们每次启动,我将C:\ProgramFiles\MongoDB\Server\3.2\bin 设置到环境变量path中。
启动
(1)首先打开命令提示符,创建一个用于存放数据的目录
java md d:\data
(2)启动服务
java mongod ‐‐dbpath=d:\data
我们在启动信息中可以看到,mongoDB的默认端口是27017,如果我们想改变默认的启动端口,可以通过--port来指定端口;
在命令提示符输入以下命令即可完成登陆
java mongo
退出mongodb
java exit
### 2.1.2 Docker 环境下MongoDB安装
我们可以用 docker search mongo 命令来查看可用版本
java docker search mongo
这里我们拉取官方的最新版本的镜像:
java $ docker pull mongo:latest
在宿主机创建mongo容器
java docker run ‐di ‐‐name=tensquare_mongo ‐p 27017:27017 mongo
远程登陆
java mongo 192.168.184.134
## 2.2 常用命令
### 2.2.1 选择和创建数据库
选择和创建数据库的语法格式:
sql use 数据库名称
如果数据库不存在则自动创建
以下语句创建spit数据库
sql use spitdb
### 2.2.2 插入与查询文档
插入文档的语法格式:
sql db.集合名称.insert(数据);
我们这里可以插入以下测试数据:
sql db.spit.insert({content:"你好,这里是主要信息",userid:"1011",nickname:"小明",visits:NumberInt(902)})
查询集合的语法格式:
sql db.集合名称.find()
如果我们要查询spit集合的所有文档,我们输入以下命令
sql db.spit.find()
这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段,这个相当于我们原来关系数据库中表的主
键,当你在插入文档记录时没有指定该字段,MongoDB会自动创建,其类型是ObjectID
类型。如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以,其类型可以是ObjectID类型,也
可以是MongoDB支持的任意类型。
输入以下测试语句:
sql db.spit.insert({_id:"1",content:"我还是没有想明白到底为啥出错",userid:"1012",nickname:"小明",visits:NumberInt(2020)}); db.spit.insert({_id:"2",content:"加班到半夜",userid:"1013",nickname:"凯撒",visits:NumberInt(1023)}); db.spit.insert({_id:"3",content:"手机流量超了咋办?",userid:"1013",nickname:"凯撒",visits:NumberInt(111)}); db.spit.insert({_id:"4",content:"坚持就是胜利",userid:"1014",nickname:"诺诺",visits:NumberInt(1223)});
如果我想按一定条件来查询,比如我想查询userid为1013的记录,怎么办?很简单!只 要在find()中添加参数即可,参数也是json格式,如下:
sql db.spit.find({userid:'1013'})
如果你只需要返回符合条件的第一条数据,我们可以使用findOne命令来实现
sql db.spit.findOne({userid:'1013'})
如果你想返回指定条数的记录,可以在find方法后调用limit来返回结果,例如:
sql db.spit.find().limit(3)
### 2.2.3 修改与删除文档
修改文档的语法结构:
sql db.集合名称.update(条件,修改后的数据)
如果我们想修改_id为1的记录,visits字段值改为1000,输入以下语句:
sql db.spit.update({_id:"1"},{visits:NumberInt(1000)})
执行后,我们会发现,这条文档除了visits字段其它字段都不见了,为了解决这个问题,我们需要使用修改器$set来实现,命令如下:
sql db.spit.update({_id:"2"},{$set:{visits:NumberInt(2000)}})
这样就OK啦。
删除文档的语法结构:
sql db.集合名称.remove(条件)
以下语句可以将数据全部删除,请慎用
sql db.spit.remove({})
如果删除visits字段值为1000的记录,输入以下语句
sql db.spit.remove({visits:1000})
### 2.2.4 统计条数
统计记录条件使用count()方法。以下语句统计spit集合的记录数
sql db.spit.count()
如果按条件统计 ,例如:统计userid为1013的记录条数
sql db.spit.count({userid:"1013"})
### 2.2.5 模糊查询
MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为:
sql /模糊查询字符串/
例如,我要查询content字段的内容包含“流量”的所有文档,代码如下:
sql db.spit.find({content:/流量/})
如果要查询content字段的内容中以“加班”开头的,代码如下:
sql db.spit.find({content:/^加班/})
### 2.2.6 大于 小于 不等于
<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的,格式如下:
sql db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
示例:查询字段的值大于1000的记录
sql db.spit.find({visits:{$gt:1000}})
### 2.2.7 包含与不包含
包含使用$in操作符。
示例:查询集合中userid字段包含1013和1014的文档
sql db.spit.find({userid:{$in:["1013","1014"]}})
不包含使用$nin操作符。
示例:查询集合中userid字段不包含1013和1014的文档
sql db.spit.find({userid:{$nin:["1013","1014"]}})
### 2.2.8 条件连接
我们如果需要查询同时满足两个以上条件,需要使用$and操作符将条件进行关联。(相
当于SQL的and)
格式为:
sql $and:[ { },{ },{ } ]
示例:查询集合中visits大于等于1000 并且小于2000的文档
sql db.spit.find({$and:[ {visits:{$gte:1000}} ,{visits:{$lt:2000} }]})
如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用 操作符进行关联,与前面and的使用
方式相同
格式为:
sql $or:[ { },{ },{ } ]
示例:查询吐槽集合中userid为1013,或者浏览量小于2000的文档记录
sql db.spit.find({$or:[ {userid:"1013"} ,{visits:{$lt:2000} }]})
### 2.2.9 列值增长
如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少,可以使用$inc运算符来实现
sql db.spit.update({_id:"2"},{$inc:{visits:NumberInt(1)}} )
# 三、Java操作MongoDB
## 3.1 mongodb-driver
mongodb-driver是mongo官方推出的java连接mongoDB的驱动包,相当于JDBC驱动。我们通过一个入门的案例来了解mongodb-driver的基本使用
### 3.1.1 查询全部记录
(1)创建工程 mongoDemo, 引入依赖
xml <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongodb-driver</artifactId> <version>3.6.3</version> </dependency>
(2)创建测试类
java /** * MongoDb入门小demo */ public class MongoDemo { public static void main(String[] args) { //创建连接 MongoClient client=new MongoClient("192.168.184.134"); //打开数据库 MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb"); //获取集合 MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit"); //查询记录获取文档集合 FindIterable<Document> documents = spit.find(); for(Document document:documents){ System.out.println("内容:"+ document.getString("content")); System.out.println("用户ID:"+document.getString("userid")); System.out.println("浏览量:"+document.getInteger("visits")); } client.close();//关闭连接 } }
### 3.1.2 条件查询
BasicDBObject对象:表示一个具体的记录,BasicDBObject实现了DBObject,是key-value的数据结构,用起来和HashMap是基本一致的。
(1)查询userid为1013的记录
java public class MongoDemo1 { public static void main(String[] args) { //创建连接 MongoClient client=new MongoClient("192.168.184.134"); //打开数据库 MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb"); //获取集合 MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit"); // 构建查询条件 BasicDBObject bson=new BasicDBObject("userid","1013"); //查询记录获取结果集合 FindIterable<Document> documents = spit.find(bson); for(Document document:documents){ // System.out.println("内容:"+ document.getString("content")); System.out.println("用户ID:"+document.getString("userid")); System.out.println("浏览量:"+document.getInteger("visits")); } client.close();//关闭连接 } }
(2)查询visits字段大于1000的记录
java public class MongoDemo2 { public static void main(String[] args) { //创建连接 MongoClient client=new MongoClient("192.168.184.134"); //打开数据库 MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb"); //获取集合 MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit"); // 构建查询条件 BasicDBObject bson=new BasicDBObject("visits",new BasicDBObject("$gt",1000) ); //查询记录获取结果集合 FindIterable<Document> documents = spit.find(bson); for(Document document:documents){ // System.out.println("内容:"+ document.getString("content")); System.out.println("用户ID:"+document.getString("userid")); System.out.println("浏览量:"+document.getInteger("visits")); } //关闭连接 client.close(); } }
### 3.1.3 插入数据
java public class MongoDemo3 { public static void main(String[] args) { //创建连接 MongoClient client=new MongoClient("192.168.184.134"); //打开数据库 MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb"); //获取集合 MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit"); Map<String,Object> map=new HashMap(); map.put("content","我要吐槽"); map.put("userid","9999"); map.put("visits",123); map.put("publishtime",new Date()); Document document=new Document(map); //插入数据 spit.insertOne(document); client.close(); } }
# 四、SpringDataMongoDB框架
## 4.1、介绍
SpringDataMongoDB是SpringData家族成员之一,用于操作MongoDb的持久层框架, 封装了底层的mongodbDriver。
官方主页:
https://spring.io/projects/spring-data-mongodb
接下来我们搭建一个小项目,使用SpringDataMongoDB框架来操作MongoDB
4.2、搭建项目
pom.xml引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring‐boot‐starter‐data‐mongodb</artifactId>
</dependency>
application.yml
server:
port: 9006
spring:
application:
name: tensquare‐spi
data:
mongodb:
host: 192.168.184
database: spitdb
创建启动类
@SpringBootApplication
public class SpitApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpitApplication.class, args);
}
}
4.2.2基本增删改查API实现
创建实体类
public class Spit implements Serializable{
@Id
private String _id;
private String content;
private Date publishtime;
private String userid;
private String nickname;
private Integer visits;
private Integer thumbup;
private Integer share;
private Integer comment;
private String state;
private String parentid;
// getter and setter .....
}
创建数据访问接口
注意:这个接口继承了MongoRepository
public interface SpitDao extends MongoRepository<Spit, String>{
}
创建业务逻辑类
@Service
public class SpitService {
@Autowired
private SpitDao spitDao;
@Autowired
private IdWorker idWorker;
/**
* 查询全部记录
* @return
*/
public List<Spit> findAll(){
return spitDao.findAll();
}
/**
* 根据主键查询实体
* @param id
* @return
*/
public Spit findById(String id){
Spit spit = spitDao.findById(id).get();
return spit;
}
/**
* 增加
* @param spit
*/
public void add(Spit spit) {
spit.set_id(idWorker.nextId()+""); //主键值
spitDao.save(spit);
}
/**
* 修改
* @param spit
*/
public void update(Spit spit) {
spitDao.save(spit);
}
/**
* 删除
* @param id
*/
public void deleteById(String id) {
spitDao.deleteById(id);
}
}
创建controller
@RestController
@CrossOrigin
@RequestMapping("/spit")
public class SpitController {
@Autowired
private SpitService spitService;
/**
* 查询全部数据
* @return
*/
@RequestMapping(method= RequestMethod.GET)
public Result findAll(){
return new Result(true, StatusCode.OK,"查询成功",spitService.findAll());
}
/**
* 根据ID查询
* @param id ID
* @return
*/
@RequestMapping(value="/{id}",method=RequestMethod.GET)
public Result findOne(@PathVariable String id){
return new Result(true,StatusCode.OK,"查询成功",spitService.findById(id));
}
/**
* 增加
* @param spit
*/
@RequestMapping(method=RequestMethod.POST)
public Result add(@RequestBody Spit spit ){
spitService.add(spit);
return new Result(true,StatusCode.OK,"增加成功");
}
/**
* 修改
* @param spit
*/
@RequestMapping(value="/{id}",method=RequestMethod.PUT)
public Result update(@RequestBody Spit spit,@PathVariable String id )
{
spit.set_id(id);
spitService.update(spit);
return new Result(true,StatusCode.OK,"修改成功");
}
/**
* 删除
* @param id
*/
@RequestMapping(value="/{id}",method=RequestMethod.DELETE)
public Result deleteById(@PathVariable String id ){
spitService.deleteById(id);
return new Result(true,StatusCode.OK,"删除成功");
}
}
4.2.3 根据上级ID查询吐槽列表
SpitDao新增方法定义
/**
* 根据上级ID查询吐槽列表(分页)
* @param parentid
* @param pageable
* @return
*/
public Page<Spit> findByParentid(String parentid,Pageable pageable);
service与Controller省略.....
4.2.4、更新MongoDB
SpitService 新增updateThumbup方法(将Thumbup字段加1后更新保存到数据库):
public void updateThumbup(String id){
Spit spit = spitDao.findById(id).get();
spit.setThumbup(spit.getThumbup()+1);
spitDao.save(spit);
}
以上方法虽然实现起来比较简单,但是执行效率并不高,因为我只需要将Thumbup字段加1就可
以了,没必要查询出所有字段修改后再更新所有字段。
我们可以使用MongoTemplate类来实现对某列的操作。
(1)修改SpitService
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
/**
* 点赞
* @param id
*/
public void updateThumbup(String id){
Query query=new Query();
query.addCriteria(Criteria.where("_id").is(id));
Update update=new Update();
update.inc("thumbup",1);
mongoTemplate.updateFirst(query,update,"spit");
}
Controller省略...
MongoDB总结图: