MongoDB快速入门

1.什么是MongoDB？

　　MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。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。MongoDB在Linux上安装步骤可详见文档：https://www.cnblogs.com/fqh2020/p/14856633.html

2.MongoDB的特点

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

7、Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。

8、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。

9、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。

10、GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。

11、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。

12、MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。

13、MongoDB安装简单。

3.MongoDB概念解析

3.1 MongoDB与MySQL对比

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

3.2 数据库

一个MongoDB中可以建立多个数据库

1、 Help查看命令提示

db.help();

2、切换/创建数据库

use test

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();

3.3 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：

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：

1、文档中的键/值对是有序的。

2、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)。

3、MongoDB区分类型和大小写。

4、MongoDB的文档不能有重复的键。

5、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：

1、键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。

2、.和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。

3、以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

3.4 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");

3.5 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。
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。

4.MongoDB入门使用

4.1 insert

> db.User.save({name:'zhangsan',age:21,sex:true})

> db.User.find()

{"_id": Objectld("4f69e680c9106ee2ec95da66"), "name": "zhangsan", "age": 21,

"sex": true}

_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

1. 时间戳：时间不断变化的

2. 机器：主机的唯_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Objectld ,不产生冲突。

3. PID:为了确保在同一台机器上并发的多个进程产生的Objectld是唯一的，

所以加上进程标识符(PID).

4. 计数器：前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的Objectld是唯一的。

后3个字节就是一个自动增加的计数器，确保相同进程同一秒产生的Objectld也是

不一样。同一秒最多允许每个进程拥有IS 777 2托个不同的Objectld。

4.2 query

1）where

# select * from User where name = 'zhangsan'

> db.User.find({name:"zhangsan"})

2）fields

# select name, age from User where age = 21

> db.User.find({age:21}, {'name':1, 'age':1})

3）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})

4）suce

在 MongoDB 中使用 limit()方法来读取指定数量的数据，skip()方法来跳过指定数量的数据

# select * from User skip 2 limit 3

> db.User.find().skip(0).limit(3)

5）in

# select * from User where age in (21, 26, 32)

> db.User.find({age:{$in:[21,26,32]}})

6）count

# select count(*) from User where age >20

> db.User.find({age:{$gt:20}}).count()

7）or

# select * from User where age = 21 or age = 28

> db.User.find({$or:[{age:21}, {age:28}]})

4.3 update

# update Userset age = 100, sex = 0 where name = 'user1'

> db.User.update({name:"zhangsan"}, {$set:{age:100, sex:0}})

4.4 remove

> db.User.remove(id)

//移除对应id的行

> db.User.remove({})

//移除所有

4.5 聚合

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"}}}])

5.springboot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 安装依赖

创建springboot项目，引入如下依赖

<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>

5.3 添加配置

在application.properties添加如下配置

spring.data.mongodb.uri=mongodb://192.168.136.130:27017/test

5.4 创建映射对象

@Document代表MongoDB中创建User集合，@Id代表集合中的主键

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

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

}

5.5 MongoTemplate操作MongoDB

1）添加

    @Test
    public void insert(){
        User user=new User();
        user.setAge(50);
        user.setName("tom");
        user.setEmail("110@qq.com");
        User u = template.insert(user);
        System.out.println(u);
    }

2）查询所有

    @Test
    public void findAll(){
        List<User> all = template.findAll(User.class);
        System.out.println(all);
    }

3）根据id查询

    @Test
    public void findById(){
        User user = template.findById("60bcf2eda3fd99236f7b3258", User.class);
        System.out.println(user);
    }

4）条件查询

    @Test
    public void findUserList(){
        //name=tom age=50
        Query query= new Query(Criteria.where("name").is("tom").and("age").is(50));
        List<User> list = template.find(query, User.class);
        System.out.println(list);
    }

5）模糊查询

    @Test
    public void findUserLike(){
        String name="om1";
        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> list = template.find(query, User.class);
        System.out.println(list);
    }

6）条件查询带分页

 @Test
    public void findUserLikeByPage(){
        int page=2;//当前页
        int limit=1;//每页显示记录数
        String name="om";
        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));
        //分页构建
        //总条数
        long count = template.count(query, User.class);
        //分页
        List<User> list = template.find(query.skip((page - 1) * limit).limit(limit), User.class);
        System.out.println(list);
    }

7）修改

    @Test
    public void update() {
        User user = template.findById("60be03933895567751be6f2e", User.class);
        user.setEmail("000@qq.com");
        user.setName("Lucy");
        user.setAge(50);
        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 = template.upsert(query, update, User.class);
        long count = result.getModifiedCount();//影响的行数
        System.out.println(count);
    }

8）根据id删除

    @Test
    public void deleteById() {
        Query query = new Query(Criteria.where("_id").is("60be03933895567751be6f2e"));
        DeleteResult result = template.remove(query, User.class);
        long count = result.getDeletedCount();
        System.out.println(count);
    }

5.6 MongoRespository操作MongoDB

创建UserRepository接口

package com.gh.mongodemo.repository;

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

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