【SpringBoot高级篇】SpringBoot集成MongDB数据库
【SpringBoot高级篇】SpringBoot集成MongDB数据库
- MongoDB是什么 ?
-
- 主要特点
- MongoDB管理 工具
- MongoDB 基本概念
-
- 数据库
- 文档(Document)
- 集合
-
- 合法的集合名
- capped collections
- 元数据
- MongoDB 数据类型
-
- ObjectId
- 字符串
- 时间戳
- 日期
- MongoDB基本命令
-
- MongoDB 创建数据库
-
- 语法
- 实例
- MongoDB 删除数据库
-
- 语法
- 实例
- 删除集合
- MongoDB 创建集合
-
- 语法
- 实例
- MongoDB 删除集合
-
- 语法
- 实例
- MongoDB 插入文档
-
- 语法
- 实例
- MongoDB 更新文档
-
- update() 方法
-
- 语法
- 实例
- save() 方法
-
- 语法
- 实例
- MongoDB 删除文档
-
- 语法
- 实例
- 注意
- MongoDB 查询文档
-
- 语法
-
- MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较
- MongoDB AND 条件
- MongoDB OR 条件
-
- 实例
- AND 和 OR 联合使用
- docker 部署 mongodb
-
- 拉取镜像
- docker 安装 mongodb
- 进入容器.
- `mongodb`的使用
-
- 用户的创建
- 创建用户
- 数据库的建立
- mongo 是否正常启动的校验
- 远程连接的开启
- 基于MongoTemplate 开发CRUD
-
- 1、引入springboot mongo依赖
- 2、mongo的IP和端口
- 3、使用mongoTemplate
-
- User
- 常用方法
- 测试
- 测试
- 基于MongoRepository开发CRUD
-
- 添加Repository类
- 测试
- 多数据源 MongoDB 的使用
-
- pom
- yml
- MongoConfig
- Person
- 测试
MongoDB是什么 ?
- MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
- 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
- MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
- MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(
key=>value)对组成。MongoDB文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
{
user: "admin", --->key=>value
pwd: "123456", --->key=>value
roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" } ]
}
主要特点
- MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
- 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName=“Sameer”,Address=“8 Gandhi Road”)来实现更快的排序。
- 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
- 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
- Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
- MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
- Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
- Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
- Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
- GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
- MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
- MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
- MongoDB安装简单。
MongoDB管理 工具
- Fang of Mongo – 网页式,由Django和jQuery所构成。
- Futon4Mongo – 一个CouchDB Futon web的mongodb山寨版。
- Mongo3 – Ruby写成。
- MongoHub – 适用于OSX的应用程序。
- Opricot – 一个基于浏览器的MongoDB控制台, 由PHP撰写而成。
- Database Master — Windows的mongodb管理工具
- RockMongo — 最好的PHP语言的MongoDB管理工具，轻量级, 支持多国语言.
MongoDB 基本概念
在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库
| SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释/说明 |
|---|---|---|
| database | database | 数据库 |
| table | collection | 数据库表/集合 |
| row | document | 数据记录行/文档 |
| column | field | 数据字段/域 |
| index | index | 索引 |
| table joins | 表连接,MongoDB不支持 | |
| primary key | primary key | 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键 |
通过下图实例，我们也可以更直观的了解Mongo中的一些概念：
数据库
一个mongodb中可以建立多个数据库。MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。
> show dbs # 命令可以显示所有数据的列表。
admin 0.000GB
config 0.000GB
demo 0.000GB
local 0.000GB
> db # 显示当前数据库对象或集合。
test
> use demo # 连接到一个指定的数据库。
switched to db demo
有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。
- admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
- local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
- config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。
文档(Document)
文档是一组键值(key-value)对(即 BSON)。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这与关系型数据库有很大的区别，也是 MongoDB 非常突出的特点。
{"site":"www.zysheep.cn", "name":"三月三"}
下表列出了 RDBMS 与 MongoDB 对应的术语：
| RDBMS | MongoDB |
|---|---|
| 数据库 | 数据库 |
| 表格 | 集合 |
| 行 | 文档 |
| 列 | 字段 |
| 表联合 | 嵌入文档 |
| 主键 | 主键 (MongoDB 提供了 key 为 _id ) |
需要注意的是：
- 文档中的键/值对是有序的。
- 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
- MongoDB区分类型和大小写。
- MongoDB的文档不能有重复的键。
- 文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。
文档键命名规范：
- 键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
- .和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
- 以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。
集合
集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS （关系数据库管理系统：Relational Database Management System)中的表格。集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
比如，我们可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中：
{"site":"www.baidu.com"}
{"site":"www.zysheep.cn","name":"三月三"}
{"site":"www.zysheep.cn","name":"三月三热爱生活","num":5}
合法的集合名
- 集合名不能是空字符串""。
- 集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
- 集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
- 用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。
如下实例：
db.col.findOne()
capped collections
Capped collections 就是固定大小的collection。它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序). 有点和 “RRD” 概念类似。Capped collections 是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能和标准的 collection 不同，你必须要显式的创建一个capped collection，指定一个 collection 的大小，单位是字节。collection 的数据存储空间值提前分配的。
db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000})
- 在 capped collection 中，你能添加新的对象。
- 能进行更新，然而，对象不会增加存储空间。如果增加，更新就会失败 。
- 使用 Capped Collection 不能删除一个文档，可以使用 drop() 方法删除 collection 所有的行。
- 删除之后，你必须显式的重新创建这个 collection。
- 在32bit机器中，capped collection 最大存储为 1e9( 1X109)个字节。
元数据
数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间：
dbname.system.*
在MongoDB数据库中名字空间 .system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下:\
| 集合命名空间 | 描述 |
|---|---|
| dbname.system.namespaces | 列出所有名字空间。 |
| dbname.system.indexes | 列出所有索引。 |
| dbname.system.profile | 包含数据库概要(profile)信息。 |
| dbname.system.users | 列出所有可访问数据库的用户。 |
| dbname.local.sources | 包含复制对端（slave）的服务器信息和状态。 |
MongoDB 数据类型
| 数据类型 | 描述 |
|---|---|
| String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
| Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器，可分为 32 位或 64 位。 |
| Boolean | 布尔值。用于存储布尔值（真/假）。 |
| Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 |
| Min/Max keys | 将一个值与 BSON（二进制的 JSON）元素的最低值和最高值相对比。 |
| Array | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
| Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 |
| Object | 用于内嵌文档。 |
| Null | 用于创建空值。 |
| Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型，但不同的是，它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
| Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间：创建 Date 对象，传入年月日信息。 |
| Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 |
| Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 |
| Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 |
| Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。 |
ObjectId
ObjectId 类似唯一主键，可以很快的去生成和排序，包含 12 bytes，含义是：
- 前 4 个字节表示创建 unix 时间戳,格林尼治时间 UTC 时间，比北京时间晚了 8 个小时
- 接下来的 3 个字节是机器标识码
- 紧接的两个字节由进程 id 组成 PID
- 最后三个字节是随机数
MongoDB 中存储的文档必须有一个 _id 键。这个键的值可以是任何类型的，默认是个 ObjectId 对象
由于 ObjectId 中保存了创建的时间戳，所以你不需要为你的文档保存时间戳字段，你可以通过 getTimestamp 函数来获取文档的创建时间:
> var newObject = ObjectId()
> newObject.getTimestamp()
ISODate("2020-06-02T00:41:51Z")
ObjectId 转为字符串
> newObject.str
5ed5a04fb5ebb889810105cf
字符串
BSON 字符串都是 UTF-8 编码。
时间戳
BSON 有一个特殊的时间戳类型用于 MongoDB 内部使用，与普通的 日期 类型不相关。 时间戳值是一个 64 位的值。其中：
- 前32位是一个 time_t 值（与Unix新纪元相差的秒数）
- 后32位是在某秒中操作的一个递增的
序数
在单个 mongod 实例中，时间戳值通常是唯一的。在复制集中， oplog 有一个 ts 字段。这个字段中的值使用BSON时间戳表示了操作时间。
BSON 时间戳类型主要用于 MongoDB 内部使用。在大多数情况下的应用开发中，你可以使用 BSON 日期类型。
日期
表示当前距离 Unix新纪元（1970年1月1日）的毫秒数。日期类型是有符号的, 负数表示 1970 年之前的日期。
> var mydate1 = new Date()
> mydate1
ISODate("2020-06-02T00:43:59.056Z")
> typeof mydate1
object
这样创建的时间是日期类型，可以使用 JS 中的 Date 类型的方法。
返回一个时间类型的字符串：
> var mydate1str = mydate1.toString()
> mydate1str
Tue Jun 02 2020 00:43:59 GMT+0000 (UTC)
> typeof mydate1str
string
或者
> Date()
Tue Jun 02 2020 00:45:23 GMT+0000 (UTC)
MongoDB基本命令
MongoDB 创建数据库
语法
use DATABASE_NAME
如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
实例
> use zysheep # 创建数据库zysheep
switched to db zysheep
> show dbs # 查看所有数据库
admin 0.000GB
config 0.000GB
demo 0.000GB
local 0.000GB
> db.zysheep.insert({"sate":"zysheep"})
# 创建的数据库 zysheep 并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向 zysheep 数据库插入一些数据。
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
demo 0.000GB
local 0.000GB
zysheep 0.000GB
> db # 查看当前所在数据库
zysheep
MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在 test 数据库中。
注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建
MongoDB 删除数据库
语法
db.dropDatabase()
删除当前数据库，默认为 test，你可以使用 db 命令查看当前数据库名。
实例
以下实例我们删除了数据库 zysheep。
> show dbs # 查看所有数据库
admin 0.000GB
config 0.000GB
demo 0.000GB
local 0.000GB
zysheep 0.000GB
> db # 查看当前数据库
zysheep
> db.dropDatabase() # 删除当前数据库
{ "dropped" : "zysheep", "ok" : 1 }
> show dbs # 查看是否删除
admin 0.000GB
config 0.000GB
demo 0.000GB
local 0.000GB
删除集合
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
demo 0.000GB
local 0.000GB
> use zysheep
switched to db zysheep
> db.createCollection("zysheep") # 先创建集合，类似数据库中的表
{ "ok" : 1 }
> show tables # show collections 命令会更加准确点
zysheep
> db.zysheep.drop()
true
> show tables
MongoDB 创建集合
语法
db.createCollection(name, options)
- name: 要创建的集合名称
- options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项
options 可以是如下参数：
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| capped | 布尔 | （可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。 当该值为 true 时，必须指定 size 参数。 |
| autoIndexId | 布尔 | （可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。 |
| size | 数值 | （可选）为固定集合指定一个最大值，以千字节计（KB）。 如果 capped 为 true，也需要指定该字段。 |
| max | 数值 | （可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。 |
在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。
实例
> use demo #创建 demo 数据库
switched to db demo
> db.createCollection("demo") # 创建 demo 集合
{ "ok" : 1 }
> show collections # 查看已有集合
demo
info
> show tables # 查看已有集合
demo
info
> db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size :
... 6142800, max : 10000 } ) # 创建固定集合 mycol
{
"note" : "the autoIndexId option is deprecated and will be removed in a future release",
"ok" : 1
}
> show tables # 查看已有集合
demo
info
mycol
> db.myclo2.insert({"name":"三月三"})
# 在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show tables
demo
info
myclo2
mycol
MongoDB 删除集合
语法
db.collection.drop()
如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。
实例
在数据库mydb中，我们可以先通过 show collections 命令查看已存在的集合：
> use demo # 使用demo数据库
switched to db demo
> show tables # 查看当前数据库所有集合
demo
info
myclo2
mycol
> db.demo.drop() # 删除demo集合
true
> show tables;
info
myclo2
mycol
>
MongoDB 插入文档
文档的数据结构和 JSON 基本一样。所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。
语法
MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
或
db.COLLECTION_NAME.save(document)
- save()：如果 _id 主键存在则更新数据，如果不存在就插入数据。该方法新版本中已废弃，可以使用 db.collection.insertOne() 或 db.collection.replaceOne() 来代替。
- insert(): 若插入的数据主键已经存在，则会抛 org.springframework.dao.DuplicateKeyException 异常，提示主键重复，不保存当前数据
3.2 版本之后新增了 db.collection.insertOne() 和 db.collection.insertMany()。
db.collection.insertOne() 用于向集合插入一个新文档，语法格式如下：
# 语法
db.collection.insertOne(
,
{
writeConcern:
}
)
# 实例
> var document = db.collection.insertOne({"a": 3})
> document
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5ed5a93256fa4269b4e255ff")
}
db.collection.insertMany() 用于向集合插入一个多个文档，语法格式如下：
# 语法
db.collection.insertMany(
[ , , ... ],
{
writeConcern: ,
ordered:
}
)
# 实例
> var res = db.collection.insertMany([{"b": 3}, {'c': 4}])
> res
{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("5ed5a93f56fa4269b4e25600"),
ObjectId("5ed5a93f56fa4269b4e25601")
]
}
- document：要写入的文档。
- writeConcern：写入策略，默认为 1，即要求确认写操作，0 是不要求。
- ordered：指定是否按顺序写入，默认 true，按顺序写入。
实例
以下文档可以存储在 MongoDB 的 demo数据库 的 col 集合中：
>db.col.insert({title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
by: '菜鸟教程',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
})
>WriteResult({ "nInserted" : 1 })
以上实例中 col 是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。
查看已插入文档：
> db.col.find()
>{ "_id" : ObjectId("5ed5a7e356fa4269b4e255fd"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
我们也可以将数据定义为一个变量，如下所示：
document=({title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
by: '菜鸟教程',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
});
执行后显示结果如下：
{
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
执行插入操作：
>db.col.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
插入文档你也可以使用 db.col.save(document)命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，则会更新该 _id 的数据。
MongoDB 更新文档
MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。
update() 方法
语法
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：
db.collection.update(
,
,
{
upsert: ,
multi: ,
writeConcern:
}
)
- query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
- update : update的对象和一些更新的操作符（如 , , ,inc…）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
- upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
- multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
- writeConcern :可选，抛出异常的级别。
实例
我们在集合 col 中插入如下数据：
db.col.insert({
title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
by: '菜鸟教程',
url: 'http://www.runoob.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
接着我们通过 update() 方法来更新标题(title):
>db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.col.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("5ed5a7e356fa4269b4e255fd"),
"title" : "MongoDB",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
可以看到标题(title)由原来的 “MongoDB 教程” 更新为了 “MongoDB”。
以上语句只会修改第一条发现的文档，如果你要修改多条相同的文档，则需要设置 multi 参数为 true。
>db.col.update({'title':'MongoDB 教程'},{$set:{'title':'MongoDB'}},{multi:true})
save() 方法
语法
save() 方法通过传入的文档来替换已有文档，_id 主键存在就更新，不存在就插入。
db.collection.save(
,
{
writeConcern:
}
)
- document : 文档数据。
- writeConcern :可选，抛出异常的级别。
实例
以下实例中我们替换了 _id 为 5ed5a7e356fa4269b4e255fd的文档数据：
原数据
> db.col.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("5ed5a7e356fa4269b4e255fd"),
"title" : "MongoDB",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
执行更新
db.col.save({
"_id" : ObjectId("5ed5a7e356fa4269b4e255fd"),
"title" : "MongoDB_Zysheep",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "Zysheep",
"url" : "http://www.zysheep.cn",
"tags" : [
"mongodb",
"NoSQL",
"zysheep"
],
"likes" : 120
})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
替换成功后，我们可以通过 find() 命令来查看替换后的数据
db.col.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("5ed5a7e356fa4269b4e255fd"),
"title" : "MongoDB_Zysheep",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "Zysheep",
"url" : "http://www.zysheep.cn",
"tags" : [
"mongodb",
"NoSQL",
"zysheep"
],
"likes" : 120
}
MongoDB 删除文档
MongoDB remove()函数是用来移除集合中的数据。MongoDB数据更新可以使用update()函数。在执行remove()函数前先执行find()命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。
语法
db.collection.remove(
,
)
- query :（可选）删除的文档的条件。
- justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
- writeConcern :（可选）抛出异常的级别。
实例
# 查询所有数据
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("5ed5a7e356fa4269b4e255fd"), "title" : "MongoDB_Zysheep", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "Zysheep", "url" : "http://www.zysheep.cn", "tags" : [ "mongodb", "NoSQL", "zysheep" ], "likes" : 120 }
{ "_id" : ObjectId("5ed5a81856fa4269b4e255fe"), "title" : "MongoDB", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
{ "_id" : ObjectId("5ed5aa2156fa4269b4e25602"), "title" : "MongoDB", "description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库", "by" : "菜鸟教程", "url" : "http://www.runoob.com", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
# 移除 title 为 'MongoDB' 的文档
>db.col.remove({'title':'MongoDB'})
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
# 再次查询所有文档
>db.col.find()
如果你只想删除第一条找到的记录可以设置 justOne 为 1
>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)
注意
remove() 方法已经过时了，现在官方推荐使用deleteOne()和 deleteMany() 方法。
如删除集合下全部文档：
db.COLLECTION_NAME.deleteMany({})
删除 status 等于 A 的全部文档：
db.COLLECTION_NAME.deleteMany({ status : "A" })
删除 status 等于 D 的一个文档：
db.COLLECTION_NAME.deleteOne( { status: "D" } )
MongoDB 查询文档
MongoDB 查询文档使用 find() 方法。
语法
>db.collection.find(query, projection)
- query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
- projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。
如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：
>db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。
> db.col.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较
| 操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
|---|---|---|---|
| 等于 | {} |
db.col.find({"by":"菜鸟教程"}).pretty() |
where by = '菜鸟教程' |
| 小于 | { |
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
where likes < 50 |
| 小于或等于 | { |
db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
where likes <= 50 |
| 大于 | { |
db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
where likes > 50 |
| 大于或等于 | { |
db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
where likes >= 50 |
| 不等于 | { |
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
where likes != 50 |
MongoDB中条件操作符有：
- (>) 大于 - $gt
- (<) 小于 - $lt
- (>=) 大于等于 - $gte
- (<= ) 小于等于 - $lte
MongoDB AND 条件
MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。
语法格式如下：
>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
#####实例
以下实例通过 by 和 title 键来查询 菜鸟教程 中 MongoDB 教程 的数据
> db.col.find({"by":"菜鸟教程", "title":"MongoDB 教程"}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
以上实例中类似于 WHERE 语句：WHERE by=‘菜鸟教程’ AND title=‘MongoDB 教程’
MongoDB OR 条件
MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：
>db.col.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
实例
以下实例中，我们演示了查询键 by 值为 菜鸟教程 或键 title 值为 MongoDB 教程 的文档。
>db.col.find({$or:[{"by":"菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
AND 和 OR 联合使用
以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为： ‘where likes>50 AND (by = ‘菜鸟教程’ OR title = ‘MongoDB 教程’)’
>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "菜鸟教程",
"url" : "http://www.runoob.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
docker 部署 mongodb
拉取镜像
docker pull mongo
可以查看镜像是否下载成功
docker images | grep mongo
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Mf1YWpCd-1619779608515)(C:\Users\L15096000421\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1591003616968.png)]
docker 安装 mongodb
docker run --name mongodb -v /data/mongodb0:/data/db -p 27017:27017 -d mongo
执行上述命令之后, 一个挂载了 mongo镜像的容器就开始运行了
--name设置了容器的名字-v设置了路径的映射, 将本地路径映射到容器中. 此处, 路径可以自定义-p设置了端口的映射, 将容器的27017(右侧) 映射到了本地的27017(右侧)
进入容器.
docker exec -it mongodb bash
上述命令的意思如下:使用交互的形式, 在 名字为 mongodb 的容器中实行 bash这个命令
mongodb的使用
用户的创建
输入以下命令进入 mongo
创建用户
# 进入 admin 的数据库
> use admin
switched to db admin
# 创建管理员用户
> db.createUser(
... {
... user: "admin",
... pwd: "123456",
... roles: [ { role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin" } ]
... }
... )
Successfully added user: {
"user" : "admin",
"roles" : [
{
"role" : "userAdminAnyDatabase",
"db" : "admin"
}
]
}
# 创建有可读写权限的用户. 对于一个特定的数据库, 比如'demo'
> db.createUser({
... user: 'test',
... pwd: '123456',
... roles: [{role: "read", db: "demo"}]
... })
Successfully added user: {
"user" : "test",
"roles" : [
{
"role" : "read",
"db" : "demo"
}
]
}
数据库的建立
use demo;
mongo 是否正常启动的校验
先写入一条数据
db.info.save({name: 'test', age: '22'})
查看写入的数据
db.info.find();
结果如下
# 数据库的建立
> use demo;
switched to db demo
# 先写入一条数据
> db.info.save({name: 'test', age: '22'})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
#
> db.info.find();
{ "_id" : ObjectId("5ed4cc9c3f1db5d1d0e02f01"), "name" : "test", "age" : "22" }
远程连接的开启
在 mongodb 的容器当中
#更新源
apt-get update
# 安装 vim
apt-get install vim
# 修改 mongo 配置文件
vim /etc/mongod.conf.orig
将其中的bindIp: 127.0.0.1注释掉# bindIp: 127.0.0.1或者改成bindIp: 0.0.0.0即可开启远程连接
基于MongoTemplate 开发CRUD
1、引入springboot mongo依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
2、mongo的IP和端口
在resources下的application.yml中加入如下内容,端口默认:27017
spring:
data:
mongodb:
uri: mongodb://172.16.0.192/test
3、使用mongoTemplate
User
/**
* @version v1.0.0
* @ProjectName: springboot-learning-examples
* @ClassName: User
* @Author: 三月三
*/
@Data
@Document("User")
public class User {
@Id
private String id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private String createDate;
}
常用方法
mongoTemplate.findAll(User.class): 查询User文档的全部数据
mongoTemplate.findById(, User.class): 查询User文档id为id的数据
mongoTemplate.find(query, User.class);: 根据query内的查询条件查询
mongoTemplate.upsert(query, update, User.class): 修改
mongoTemplate.remove(query, User.class): 删除
mongoTemplate.insert(User): 新增
Query对象
1、创建一个query对象（用来封装所有条件对象)，再创建一个criteria对象（用来构建条件）
2、 精准条件：criteria.and(“key”).is(“条件”)
模糊条件：criteria.and(“key”).regex(“条件”)
3、封装条件：query.addCriteria(criteria)
4、大于（创建新的criteria）：Criteria gt = Criteria.where(“key”).gt（“条件”）
小于（创建新的criteria）：Criteria lt = Criteria.where(“key”).lt（“条件”）
5、Query.addCriteria(new Criteria().andOperator(gt,lt));
6、一个query中只能有一个andOperator()。其参数也可以是Criteria数组。
7、排序 ：query.with（new Sort(Sort.Direction.ASC, "age"). and(new Sort(Sort.Direction.DESC, "date")))
测试
@SpringBootTest
class DemomogoApplicationTests {
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
//添加
@Test
public void createUser() {
User user = new User();
user.setAge(20);
user.setName("zysheep");
user.setEmail("[email protected]");
User user1 = mongoTemplate.insert(user);
System.out.println(user1);
}
//查询所有
@Test
public void findUser() {
List<User> userList = mongoTemplate.findAll(User.class);
System.out.println(userList);
}
//根据id查询
@Test
public void getById() {
User user = mongoTemplate.findById("5ffbfa2ac290f356edf9b5aa", User.class);
System.out.println(user);
}
//条件查询
@Test
public void findUserList() {
Query query = new Query(Criteria
.where("name").is("zysheep")
.and("age").is(20));
List<User> userList = mongoTemplate.find(query, User.class);
System.out.println(userList);
}
//模糊查询
@Test
public void findUsersLikeName() {
String name = "eep";
String regex = String.format("%s%s%s", "^.*", name, ".*$");
Pattern pattern = Pattern.compile(regex, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
Query query = new Query(Criteria.where("name").regex(pattern));
List<User> userList = mongoTemplate.find(query, User.class);
System.out.println(userList);
}
//分页查询
@Test
public void findUsersPage() {
String name = "est";
int pageNo = 1;
int pageSize = 10;
Query query = new Query();
String regex = String.format("%s%s%s", "^.*", name, ".*$");
Pattern pattern = Pattern.compile(regex, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
query.addCriteria(Criteria.where("name").regex(pattern));
int totalCount = (int) mongoTemplate.count(query, User.class);
List<User> userList = mongoTemplate.find(query.skip((pageNo - 1) * pageSize).limit(pageSize), User.class);
Map<String, Object> pageMap = new HashMap<>();
pageMap.put("list", userList);
pageMap.put("totalCount",totalCount);
System.out.println(pageMap);
}
//修改
@Test
public void updateUser() {
User user = mongoTemplate.findById("5ffbfa2ac290f356edf9b5aa", User.class);
user.setName("test_1");
user.setAge(25);
user.setEmail("[email protected]");
Query query = new Query(Criteria.where("_id").is(user.getId()));
Update update = new Update();
update.set("name", user.getName());
update.set("age", user.getAge());
update.set("email", user.getEmail());
UpdateResult result = mongoTemplate.upsert(query, update, User.class);
long count = result.getModifiedCount();
System.out.println(count);
}
//删除操作
@Test
public void delete() {
Query query =
new Query(Criteria.where("_id").is("5ffbfa2ac290f356edf9b5aa"));
DeleteResult result = mongoTemplate.remove(query, User.class);
long count = result.getDeletedCount();
System.out.println(count);
}
}
为了方便测试,封装了MongodbUtils
package cn.zysheep.springboot.utils;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Pattern;
import javax.annotation.PostConstruct;
import cn.zysheep.springboot.entity.User;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Aggregation;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.GroupOperation;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.MatchOperation;
import org.springframework.data.mongodb.core.index.Index;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
/**
* @version v1.0.0
* @ProjectName: springboot-learning-examples
* @ClassName: MongodbUtils
* @Author: 三月三
*/
@Component
public class MongodbUtils {
public static MongodbUtils mongodbUtil;
@PostConstruct
public void init() {
mongodbUtil = this;
mongodbUtil.mongoTemplate = this.mongoTemplate;
}
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
/**
* 保存对象List到指定集合中
*
* 也可以在实体类上使用@Document(collection=“集合名称”)指定集合名称，未指定则默认实体类的类名为集合名称
*
* @param entiys
*/
public static void saveAll(String collName, List<?> entiys) {
for (Object entiy : entiys) {
saveData(collName, entiy);
}
}
/**
* 保存单个对象到指定集合中
*
* @param collName 集合名称
* @param entiy 实体名称
*/
public static void saveOne(String collName, Object entiy) {
saveData(collName, entiy);
}
/**
* 根据id倒序查询 集合中的数据
*
* @param entiy 数据实体
* @param collName 集合名称
* @param direction 倒序/正序 Direction.DESC/ASC
* @param
*/
public static Object findSortById(Class<?> entiy, String collName, Sort.Direction direction) {
Query query = new Query().with(Sort.by(direction, "id"));
return mongodbUtil.mongoTemplate.find(query, entiy, collName);
}
/**
* 查询返回指定字段
*
* @param fields 需要返回的指定字段
* @param clazz 数据实体类class
* @param collName 集合名称
* @param map Map<查询条件key,查询条件value>
*
* 返回字段的时候id默认为返回，不返回id则field设置 fieldObj.put("id",false)
* @return
*/
public static Object findDesignField(List<String> fields, Map<String, Object> map, Class<?> clazz, String collName, boolean returnId) {
Criteria criteria = null;
if (map.containsKey(null)) {
return "查询条件key不能为Null~";
}
for (String key : map.keySet()) {
criteria = Criteria.where(key).is(map.get(key));
}
Query query = new Query(criteria);
for (String field : fields) {
query.fields().include(field);
}
if (!returnId) {
query.fields().exclude("id");
}
return mongodbUtil.mongoTemplate.find(query, clazz, collName);
}
/**
* 查询指定集合中的所有数据
*
* @param entiy 数据实体类
* @param collName 集合名称
*/
public static Object findAll(Class<?> entiy, String collName) {
return mongodbUtil.mongoTemplate.findAll(entiy, collName);
}
/**
* 模糊查询 根据 key 可以到 collName 中进行模糊查询 并排序
*
* @param param 匹配的参数
* @param collName 集合名称
* @param direction Direction.desc /asc 倒序/正序
* @param sortField 排序字段
* @return
*/
public static Object findLikeByParam(String param, String collName, String sortField, Sort.Direction direction,Class<?> entiy) {
Pattern pattern = Pattern.compile("^.*" + param + ".*$", Pattern.CASE_INSENSITIVE);
Query query = new Query(Criteria.where("name").regex(pattern)).with(Sort.by(direction, sortField));
return mongodbUtil.mongoTemplate.find(query, entiy, collName);
}
/**
* 向指定集合设置索引
*
* @param collName 集合名称
* @param indexName 索引名称
* @param map map.put("添加索引的字段",Direction.ASC/DESC)
*/
public static void createIndex(String collName, String indexName, Map<String, Sort.Direction> map) throws Exception {
if (map.containsKey(null)) {
throw new Exception("添加索引的字段不能为null");
}
Index index = new Index().named(indexName);
for (String key : map.keySet()) {
index.on(key, map.get(key));
}
mongodbUtil.mongoTemplate.indexOps(collName).ensureIndex(index);
}
/**
* 获取指定集合中的索引信息
*
* @param collName 集合名称
* @return
*/
public static Object getIndexInfo(String collName) {
return mongodbUtil.mongoTemplate.indexOps(collName).getIndexInfo();
}
/**
* 根据索引名称删除索引
*
* @param indexName 索引名称
* @param collName 集合名称
*/
public static void removeIndexByName(String collName, String indexName) {
mongodbUtil.mongoTemplate.indexOps(collName).dropIndex(indexName);
}
/**
* 删除指定集合中得所有索引
*
* @param collName 集合名称
*/
public static void removeIndexByName(String collName) {
mongodbUtil.mongoTemplate.indexOps(collName).dropAllIndexes();
}
/**
* 根据指定key 和value到指定collName集合中删除数据
*
* @param key
* @param value
* @param collName
*/
public static void removeAllByParam(String key, String value, String collName) {
Criteria criteria = Criteria.where(key).is(value);
Query query = Query.query(criteria);
mongodbUtil.mongoTemplate.remove(query, collName);
}
/**
* 根据指定条件查询 并排序
*
* @param obj 数据对象
* @param map Map<"查询条件key"，查询条件值> map
* @param collName 集合名称
* @return
*/
public static List<? extends Object> findSortByParam(Object obj, String collName, Map<String, Object> map, String sortField, Sort.Direction direction) {
if (map.containsKey(null)) {
return new ArrayList<>();
}
Criteria criteria = null;
criteria = getCriteria(criteria, map);
if (criteria == null) {
return new ArrayList<>();
}
Query query = Query.query(criteria).with(Sort.by(direction, sortField));
return mongodbUtil.mongoTemplate.find(query, obj.getClass(), collName);
}
/**
* 范围查询
*
* 查询大于等于begin 小于等于end范围内条件匹配得数据并排序
*
* @param obj 数据对象
* @param collName 集合名称
* @param map Map<"查询条件key"，查询条件值> map
* @param sortField 排序字段
* @param direction 排序方式 Direction.asc / Direction.desc
* @param rangeCriteria 示例： lt小于 lte 小于等于 gt大于 gte大于等于 eq等于 ne不等于
*
* Criteria rangeCriteria=Criteria.where("createDate").gte(begin).lte(end));
*
* createDate:数据库中的时间字段，gegin:起始时间 end:结束时间
* @return
*/
public static List<? extends Object> findRangeByParam(Object obj, String collName, Map<String, Object> map,
String sortField, Sort.Direction direction, Criteria rangeCriteria) {
if (map.containsKey(null)) {
return new ArrayList<>();
}
Criteria criteria = null;
criteria = getCriteria(criteria, map);
if (criteria == null) {
return new ArrayList<>();
}
Query query = new Query().addCriteria(rangeCriteria).addCriteria(criteria).with(Sort.by(direction, sortField));
return mongodbUtil.mongoTemplate.find(query, obj.getClass(), collName);
}
/**
* 根据指定key value到指定集合中查询匹配得数量
*
* @param collName
* @param key
* @param value
* @return
*/
public static long count(String collName, String key, String value) {
Query query = Query.query(Criteria.where(key).is(value));
return mongodbUtil.mongoTemplate.count(query, "goods");
}
/**
* 在指定范围内查询匹配条件的数量
*
* @param clazz 数据实体类
* @param collName 集合名称
* @param map 查询条件map
* @param rangeCriteria 范围条件 Criteria rangeCriteria= Criteria.where("数据库字段").gt/gte（起始范围）.lt/lte（结束范围）
* @return
*/
public static Long countRangeCondition(Class<?> clazz, String collName, Criteria rangeCriteria, Map<String, Object> map) {
Criteria criteria = null;
if (map.containsKey(null)) {
return null;
}
for (String key : map.keySet()) {
criteria = Criteria.where(key).is(map.get(key));
}
Query query = new Query();
if (criteria != null) {
query.addCriteria(criteria);
}
query.addCriteria(rangeCriteria);
return mongodbUtil.mongoTemplate.count(query, clazz, collName);
}
/**
* 指定集合 根据条件查询出符合的第一条数据
*
* @param entiy 数据对象
* @param map 条件map Map<条件key,条件value> map
* @param collectionName 集合名
* @return
*/
public static Object findSortFirst(Class<?> entiy, Map<String, Object> map, String collectionName, String field, Sort.Direction direction) {
if (map.containsKey(null)) {
return "查询条件不能为null~";
}
Criteria criteria = null;
criteria = getCriteria(criteria, map);
Query query = Query.query(criteria).with(Sort.by(direction, field));
return mongodbUtil.mongoTemplate.findOne(query, entiy, collectionName);
}
/**
* 指定集合 修改数据，且修改所找到的所有数据
*
* @param accordingKey 修改条件 key
* @param accordingValue 修改条件 value
* @param map Map<修改内容 key数组,修改内容 value数组>
* @param collName 集合名
* @param type 修改操作类型 1:修改第一条数据 0：修改所有匹配得数据
*/
public static void updateMulti(String accordingKey, Object accordingValue, Map<String, Object> map,
String collName, Integer type) {
if (map.containsKey(null)) {
return;
}
Criteria criteria = Criteria.where(accordingKey).is(accordingValue);
Query query = Query.query(criteria);
Update update = new Update();
for (String key : map.keySet()) {
update.set(key, map.get(key));
}
if (type == 1) {
mongodbUtil.mongoTemplate.updateFirst(query, update, collName);
} else {
mongodbUtil.mongoTemplate.updateMulti(query, update, collName);
}
}
/**
* 对某字段做sum求和
*
* @param clazz 数据实体类
* @param map Map<查询条件key,查询条件value> map
* @param collName 集合名称
* @param sumField 求和字段
* @param rangeCriteria 范围条件
* @return Criteria rangeCriteria = Criteria.where(字段).gt(起始范围).lt(结束范围)
*/
public static Object findSum(Class<?> clazz, Map<String, Object> map, String collName, String sumField, Criteria rangeCriteria) {
if (map.containsKey(null)) {
return "查询条件key不能为Null";
}
Criteria criteria = null;
MatchOperation match = null;
for (String key : map.keySet()) {
criteria = Criteria.where(key).is(map.get(key));
}
if (criteria != null) {
match = Aggregation.match(criteria);
}
GroupOperation count = Aggregation.group().sum(sumField).as(sumField);
return mongodbUtil.mongoTemplate.aggregate(Aggregation.newAggregation(match, count), collName, clazz).getMappedResults();
}
/**
* 分页查询
*
* @param entiy 数据实体类
* @param collName 集合名称
* @param map Map<"查询条件key"，查询条件值> map 若 keys/values 为null,则查询集合中所有数据
* @param pageNo 当前页
* @param pageSize 当前页数据条数
* @param direction Direction.Desc/ASC 排序方式
* @param sortField 排序字段
* @return
*/
public static PageModel findSortPageCondition(Class<?> entiy, String collName, Map<String, Object> map,
int pageNo, int pageSize, Sort.Direction direction, String sortField) {
Criteria criteria = getCriteria(new Criteria(), map);
long count;
if (criteria == null) {
count = mongodbUtil.mongoTemplate.count(new Query(), entiy, collName);
} else {
count = mongodbUtil.mongoTemplate.count(new Query(criteria), entiy, collName);
}
int pages = (int) Math.ceil((double) count / (double) pageSize);
if (pageNo <= 0 || pageNo > pages) {
pageNo = 1;
}
int skip = pageSize * (pageNo - 1);
Query query = new Query().skip(skip).limit(pageSize);
query.with(Sort.by(direction, sortField));
if (criteria != null) {
query.addCriteria(criteria);
}
List<?> list = mongodbUtil.mongoTemplate.find(query, entiy, collName);
PageModel pageModel = new PageModel();
pageModel.setPageNo(pageNo);
pageModel.setPagesize(pageSize);
pageModel.setTotal(count);
pageModel.setPages(pages);
pageModel.setList(list);
return pageModel;
}
private static void saveData(String collName, Object entiy) {
if (StringUtils.isEmpty(collName)) {
mongodbUtil.mongoTemplate.save(entiy);
} else {
mongodbUtil.mongoTemplate.save(entiy, collName);
}
}
private static Criteria getCriteria(Criteria criteria, Map<String, Object> map) {
if (map == null) {
return null;
}
int i = 0;
for (String key : map.keySet()) {
if (i == 0) {
criteria = Criteria.where(key).is(map.get(key));
i++;
} else {
criteria.and(key).is(map.get(key));
}
}
return criteria;
}
}
package cn.zysheep.springboot.utils;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
/**
* @version v1.0.0
* @ProjectName: springboot-learning-examples
* @ClassName: PageModel
* @Author: 三月三
*/
public class PageModel implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;
/**
* 当前页
*/
private Integer pageNo = 1;
/**
* 当前页条数
*/
private Integer pagesize = 10;
/**
* 总共的条数
*/
private Long total;
/**
* 总共的页数
*/
private Integer pages;
/**
* 实体类集合
*/
private List<?> list;
public Integer getPageNo() {
return pageNo;
}
public void setPageNo(Integer pageNo) {
this.pageNo = pageNo;
}
public Integer getPagesize() {
return pagesize;
}
public void setPagesize(Integer pagesize) {
this.pagesize = pagesize;
}
public Long getTotal() {
return total;
}
/**
* 总数由0开始计数
* @param total
*/
public void setTotal(Long total) {
this.total = total + 1;
}
public Integer getPages() {
return pages;
}
public void setPages(Integer pages) {
this.pages = pages;
}
public List<?> getList() {
return list;
}
public void setList(List<?> list) {
this.list = list;
}
public PageModel(Integer pageNo, Integer pagesize, Long total, Integer pages, List<?> list) {
this.pageNo = pageNo;
this.pagesize = pagesize;
this.total = total;
this.pages = pages;
this.list = list;
}
public PageModel() {
}
@Override
public String toString() {
return "PageModel{" +
"pageNo=" + pageNo +
", pagesize=" + pagesize +
", total=" + total +
", pages=" + pages +
", list=" + list +
'}';
}
}
测试
package cn.zysheep.springboot;
import cn.zysheep.springboot.entity.User;
import cn.zysheep.springboot.repository.UserRepository;
import cn.zysheep.springboot.utils.MongodbUtils;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@SpringBootTest
class Springboot06DataMongodbApplicationTests {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
@Autowired
private MongodbUtils mongodbUtils;
// 测试添加文档
@Test
public void testSaveUser() throws Exception {
User user=new User();
user.setId(1l);
user.setUserName("明世隐");
user.setPassWord("123456");
userRepository.saveUser(user);
}
// 测试根据名字查询文档
@Test
public void findUserByUserName(){
User user= userRepository.findUserByUserName("明世隐");
System.out.println("user is "+user);
}
// 测试修改文档
@Test
public void updateUser(){
User user=new User();
user.setId(2l);
user.setUserName("韩信");
user.setPassWord("123456789");
userRepository.updateUser(user);
}
// 测试删除
@Test
public void deleteUserById(){
userRepository.deleteUserById(1l);
}
@Test
void test1(){
List<User> user = (List<User>)MongodbUtils.findAll(User.class, "user");
user.forEach(System.out::println);
}
@Test
void test2(){
MongodbUtils.saveOne("user",new User(5L,"干将莫邪","123123"));
}
@Test
void test3(){
ArrayList<User> list = new ArrayList<>();
list.add(new User(6L,"荆轲","123123"));
list.add(new User(7L,"赵云","12312"));
list.add(new User(8L,"公孙离","asdfasdf"));
list.add(new User(9L,"伽罗","hdfgsdfg"));
MongodbUtils.saveAll("user",list);
}
}
基于MongoRepository开发CRUD
Spring Data提供了对mongodb数据访问的支持，我们只需要继承MongoRepository类，按照Spring Data规范就可以了
SpringData 方法定义规范
- 不是随便声明的，而需要符合一定的规范
- 查询方法以find | read | get开头
- 涉及条件查询时，条件的属性用条件关键字连接
- 要注意的是：条件属性首字母需要大写
- 支持属性的级联查询，但若当前类有符合条件的属性则优先使用，而不使用级联属性,若需要使用级联属性，则属性之间使用_强制进行连接
添加Repository类
UserRepository
@Repository
public interface UserRepository extends MongoRepository<User, String> {
}
测试
@SpringBootTest
class DemomogoApplicationTests1 {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
//添加
@Test
public void createUser() {
User user = new User();
user.setAge(20);
user.setName("张三");
user.setEmail("[email protected]");
User user1 = userRepository.save(user);
}
//查询所有
@Test
public void findUser() {
List<User> userList = userRepository.findAll();
System.out.println(userList);
}
//id查询
@Test
public void getById() {
User user = userRepository.findById("5ffbfe8197f24a07007bd6ce").get();
System.out.println(user);
}
//条件查询
@Test
public void findUserList() {
User user = new User();
user.setName("张三");
user.setAge(20);
Example<User> userExample = Example.of(user);
List<User> userList = userRepository.findAll(userExample);
System.out.println(userList);
}
//模糊查询
@Test
public void findUsersLikeName() {
//创建匹配器，即如何使用查询条件
ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching() //构建对象
.withStringMatcher(ExampleMatcher.StringMatcher.CONTAINING) //改变默认字符串匹配方式：模糊查询
.withIgnoreCase(true); //改变默认大小写忽略方式：忽略大小写
User user = new User();
user.setName("三");
Example<User> userExample = Example.of(user, matcher);
List<User> userList = userRepository.findAll(userExample);
System.out.println(userList);
}
//分页查询
@Test
public void findUsersPage() {
Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.DESC, "age");
//0为第一页
Pageable pageable = PageRequest.of(0, 10, sort);
//创建匹配器，即如何使用查询条件
ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching() //构建对象
.withStringMatcher(ExampleMatcher.StringMatcher.CONTAINING) //改变默认字符串匹配方式：模糊查询
.withIgnoreCase(true); //改变默认大小写忽略方式：忽略大小写
User user = new User();
user.setName("三");
Example<User> userExample = Example.of(user, matcher);
//创建实例
Example<User> example = Example.of(user, matcher);
Page<User> pages = userRepository.findAll(example, pageable);
System.out.println(pages);
}
//修改
@Test
public void updateUser() {
User user = userRepository.findById("5ffbfe8197f24a07007bd6ce").get();
user.setName("张三_1");
user.setAge(25);
user.setEmail("[email protected]");
User save = userRepository.save(user);
System.out.println(save);
}
//删除
@Test
public void delete() {
userRepository.deleteById("5ffbfe8197f24a07007bd6ce");
}
}
多数据源 MongoDB 的使用
pom
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
yml
spring:
data:
mongodb:
host1: 172.16.0.192
host2: 172.16.0.192
dbName:
primaryDb: primary
secondaryDb: secondary
MongoConfig
package cn.zysheep.springboot.config;
import com.mongodb.MongoClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.SimpleMongoDbFactory;
/**
* @version v1.0.0
* @ProjectName: springboot-learning-examples
* @ClassName: MongoConfig
* @Author: 三月三
*/
@Configuration
public class MongoConfig {
//读取配置文件里的值，部署后IP或者数据库名变化，不需重新打包
@Value("${spring.data.mongodb.host1}")
private String mongohost1;
@Value("${spring.data.mongodb.host2}")
private String mongohost2;
@Value("${spring.data.dbName.primaryDb}")
private String primaryDb;
@Value("${spring.data.dbName.secondaryDb}")
private String secondaryDb;
@Bean
@Primary
public MongoClient mongoClient() {
return new MongoClient(mongohost1);
}
@Bean
public MongoClient mongoClient2() {
return new MongoClient(mongohost2);
}
@Bean
@Primary
public MongoTemplate primaryMongoTemplate() {
return new MongoTemplate(mongoClient(), primaryDb);
}
@Bean
public MongoTemplate secondaryMongoTemplate() {
return new MongoTemplate(new SimpleMongoDbFactory(mongoClient(), secondaryDb));
}
}
Person
package cn.zysheep.springboot.entity;
import lombok.Data;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* @version v1.0.0
* @ProjectName: springboot-learning-examples
* @ClassName: Person
* @Author: 三月三
*/
@Component
@Data
public class Person {
private String id;
private String name;
private int age;
public Person() {
}
public Person(String id, String name, int age) {
this.id = id;
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return "Person{" +
"id='" + id + '\'' +
", name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
}
测试
package cn.zysheep.springboot;
import cn.zysheep.springboot.entity.Person;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import javax.annotation.Resource;
@SpringBootTest
class Springboot06DataMultiMongodb22XApplicationTests {
//这里用Resource，没有用Autoware
@Resource
private MongoTemplate primaryMongoTemplate;
@Resource
private MongoTemplate secondaryMongoTemplate;
//右键运行，看看两个库是否同时插入了数据
@Test
public void insert(){
Person p=new Person("001","tom",88);
primaryMongoTemplate.insert(p);
Person p2=new Person("N0012","zhangsan",14);
secondaryMongoTemplate.insert(p2);
}
@Test
public void queryon(){
Person qp = primaryMongoTemplate.findOne(new Query(new Criteria("name").is("tom")), Person.class);
System.out.println(qp);
}
@Test
public void getOne(){
//不指定数据集，根据实体类的类名获取数据集。 这里Person也会被当作collectionName
Person zz = primaryMongoTemplate.findOne(new Query(new Criteria("name").is("tom")), Person.class);
//指定数据集 同一个数据库下，建了一个user集合，跟person结构相同，这时就要指定了
Person one = primaryMongoTemplate.findOne(new Query(new Criteria("name").is("tom")), Person.class,"primary");
System.out.println(one);
}
}