MongoDB 基本操作

020

一、MongoDB 简介

​ 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。

image-20220909162311723

二、安装 Mongodb

#拉取镜像 
docker pull mongo:latest

#创建和启动容器 
docker run -d --restart=always -p 27017:27017 --name mymongo -v /data/db:/data/db -d mongo

#进入容器 
docker exec -it mymongo /bin/bash

image-20220909163714185

#使用MongoDB客户端进行操作 
mongo 

> show dbs #查询所有的数据库 
admin 0.000GB 
config 0.000GB 
local 0.000GB

三、MongoDB 概念解析

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的了解Mongo中的一些概念：

image-20220909164041310

3.1 基本操作

1、Help 查看命令提示

db.help();

2、切换/创建数据库

use test

注意：如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库

3、 查询所有数据库 

show dbs;

4、 删除当前使用数据库

db.dropDatabase();

5、 查看当前使用的数据库 

db.getName();

6、 显示当前db状态 

db.stats();

7、 当前db版本 

db.version();

8、 查看当前db的链接机器地址 

db.getMongo();

3.2 文档

​ 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着很大的区别，也是MongoDB 非常突出的特点。

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)。

3.3 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。

常用命令：

1、 创建一个集合（table)

db.createCollection( "collName");

2、 得到指定名称的集合（table )

db.getCollection("user");

3.4 数据类型

下表为MongoDB中常用的几种数据类型：

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。
Arrays 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。

四、MongoDB 入门

4.1 常用操作

4.1.1 INSERT

> db.User.save({name:'zhangsan',age:21,sex:true})
> db.User.find()
{"_id": Objectld("4f69e680c9106ee2ec95da66"), "name": "zhangsan", "age": 21,
"sex": true}

image-20220910105352068

_id组合: Objectld是、id”的默认类型。Objectld使用12字节的存储空间，每个字节二位十六进制数字， 是一个24位的字符串

image-20220910105448138

  • 时间戳： 时间不断变化的
  • 机器： 主机的唯一标识码。通常是机器主机名的散列值，这样可以确保不同主机生成不同的 ObjectId，不产生冲突。
  • PID：为了确保在同一个机器上并发的多个进程产生的 ObjectId 是唯一的，所以加上进程标识符（PID）
  • 计数器： 前9个字节保证了同一秒不同机器不同进程产生的ObjectId 是唯一的。后3个字节就是一个自动增加的计数器，确保相同的进程同一秒产生的 ObjectId。

4.1.2 Query

WHERE

# select * from User where name = 'zhangsan'
> db.User.find({name:"zhangsan"})

FIELDS

# select name, age from User where age = 21
> db.User.find({age:21}, {'name':1, 'age':1})

SORT

在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

# select * from User order by age
> db.User.find().sort({age:1})

IN

# select * from User where age in (21, 26, 32)
> db.User.find({age:{$in:[21,26,32]}})

COUNT

# select count(*) from User where age >20
> db.User.find({age:{$gt:20}}).count()

0R

# select * from User where age = 21 or age = 28
> db.User.find({$or:[{age:21}, {age:28}]})

4.1.3 Update

​ 可直接用类似T-SQL条件表达式更新，或用Save()更新从数据库返回到文档对象。

# update Userset age = 100, sex = 0 where name = 'user1'
> db.User.update({name:"zhangsan"}, {$set:{age:100, sex:0}})

Update()有几个参数需要注意：db.collection.update(criteria, objNew, upsert, mult)

  • criteria:需要更新的条件表达式

  • objNew:更新表达式

  • upsert:如FI标记录不存在，是否插入新文档。

  • multi:是否更新多个文档

4.1.4 Remove

​ remove() 用于是删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复。

> db.User.remove(id)
//移除对应id的行
> db.User.remove({})
//移除所有

4.1.5 aggregate

​ MongoDB 中聚合(aggregate) 主要用于处理数据(诸如统计平均值，求和等)，并返回计算后的结果。有点类似 sql 语句中的 count(*)

准备数据

db.article.insert({
    title: 'MongoDB Overview', 
   description: 'MongoDB is no sql database',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 100
})
db.article.insert({
   title: 'NoSQL Overview', 
   description: 'No sql database is very fast',
   by_user: 'runoob.com',
   url: 'http://www.runoob.com',
   tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 10
})
db.article.insert({
   title: 'Neo4j Overview', 
   description: 'Neo4j is no sql database',
   by_user: 'Neo4j',
   url: 'http://www.neo4j.com',
   tags: ['neo4j', 'database', 'NoSQL'],
   likes: 750
})

统计sum

​ 现在我们通过以上集合计算每个作者所写的文章数

db.article.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}])
{
"result" : [
      {
"_id" : "runoob.com",
"num_tutorial" : 2
      },
      {
"_id" : "Neo4j",
"num_tutorial" : 1
      }
   ],
"ok" : 1
}

​ 在上面的例子中，我们通过字段 by_user 字段对数据进行分组，并计算 by_user 字段相同值的总和。

常见的聚合表达式

表达式 描述 实例
$sum 计算总和。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg 计算平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min 获取集合中所有文档对应值得最小值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max 获取集合中所有文档对应值得最大值。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push 在结果文档中插入值到一个数组中。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet 在结果文档中插入值到一个数组中，但不创建副本。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

4.1.6 索引

索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。

这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。

索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。

> db.User.createIndex({"name":1})

语法中 name值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可

五、Spring boot集成 Mongodb

5.1 集成简介

​ spring-data-mongodb提供了MongoTemplate与MongoRepository两种方式访问mongodb，MongoRepository操作简单，MongoTemplate操作灵活，我们在项目中可以灵活适用这两种方式操作mongodb，MongoRepository的缺点是不够灵活，MongoTemplate正好可以弥补不足。

5.2 搭建开发环境

初始化工程

使用 Spring Initializr 快速初始化一个 Spring Boot 工程

Group：com.oy

Artifact：mongodb

引入依赖 pom.xml

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>joda-time</groupId>
        <artifactId>joda-time</artifactId>
        <version>2.10.1</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
</dependencies>

添加配置

​ 在application.properties文件添加配置

spring.data.mongodb.uri=mongodb://192.168.56.10:27017/yygh

5.2.1 基于MongoTemplate 开发CRUD

添加实体

@Data
@Document("User")
public class User {

 @Id
 private String id;
 private String name;
 private Integer age;
 private String email;
 private String createDate;
}

实现

  • 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")))

添加测试类

@SpringBootTest
class DemomogoApplicationTests {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    //添加
    @Test
    public void createUser() {
        User user = new User();
        user.setAge(20);
        user.setName("test");
        user.setEmail("4932200@qq.com");
        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("test")
                .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 = "est";
        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("493220990@qq.com");
        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);
    }
}

5.2.2 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

image-20220916191846358

image-20220916191852573

1、不是随便声明的，而需要符合一定的规范
2、 查询方法以find | read | get开头
3、 涉及条件查询时，条件的属性用条件关键字连接
4、 要注意的是：条件属性首字母需要大写
5、 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

4.2 添加Repository类

添加com.oy.mongodb.repository.UserRepository类

package com.oy.mongodb.repository;

import com.oy.mongodb.entity.User;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;

import java.util.List;

@Repository
public interface UserRepository extends MongoRepository<User, String> {

}

4.3 添加测试类

@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("3332200@qq.com");
        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("883220990@qq.com");
        User save = userRepository.save(user);
        System.out.println(save);
    }

    //删除
    @Test
    public void delete() {
        userRepository.deleteById("5ffbfe8197f24a07007bd6ce");
    }
}
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