MongoDB入门使用

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 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。

1.1 MongoDB与Mysql区别

1.2 MongoDB的使用场景

参考：https://mongoing.com/archives/3609

• 案例1
  用在应用服务器的日志记录，查找起来比文本灵活，导出也很方便。也是给应用练手，从外围系统开始使用MongoDB。
  用在一些第三方信息的获取或者抓取，因为MongoDB的schema-less，所有格式灵活，不用为了各种格式不一样的信息专门设计统一的格式，极大得减少开发的工作。

• 案例2
  mongodb之前有用过，主要用来存储一些监控数据，No schema 对开发人员来说，真的很方便，增加字段不用改表结构，而且学习成本极低。

• 案例3
  使用MongoDB做了O2O快递应用，·将送快递骑手、快递商家的信息（包含位置信息）存储在 MongoDB，然后通过 MongoDB 的地理位置查询，这样很方便的实现了查找附近的商家、骑手等功能，使得快递骑手能就近接单，目前在使用MongoDB 上没遇到啥大的问题，官网的文档比较详细，很给力。

经常跟一些同学讨论 MongoDB 业务场景时，会听到类似『你这个场景 mysql 也能解决，没必要一定用 MongoDB』的声音，的确，并没有某个业务场景必须要使用 MongoDB才能解决，但使用 MongoDB 通常能让你以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本），下面是 MongoDB 的主要特性，大家可以对照自己的业务需求看看，匹配的越多，用 MongoDB 就越合适。

从目前阿里云 MongoDB 云数据库上的用户看，MongoDB 的应用已经渗透到各个领域，比如游戏、物流、电商、内容管理、社交、物联网、视频直播等，以下是几个实际的应用案例：

• 游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新
• 物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
• 社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能
• 物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析
• 视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等
• ……

如果你还在为是否应该使用 MongoDB，不如来做几个选择题来辅助决策（注：以下内容改编自 MongoDB 公司 TJ 同学的某次公开技术分享）。
如果以下有1个 Yes，可以考虑 MongoDB，2个及以上的 Yes，选择 MongoDB 绝不会后悔。

2. 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不支持多表连接
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

2.1 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();

2.2 文档【文档是一组键值（key-value）对，即（BSON）】

2.3 集合【集合就相当于Mysql中的一张表】

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。

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");

2.4 支持的数据类型

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。

3. MongoDB入门

3.1 Insert

插入后自动帮我们创建了id，创建id的类型为Objectld【默认】
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

• 时间戳：时间不断变化的
• 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。
• 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).
• 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。

3.2 Query

3.2.1 where

# select * from User where name = 'zhangsan'

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

3.2.2 fields【指定列】

# select name, age from User where age = 21

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

3.2.3 sort

# select * from User order by age

> db.User.find().sort({age:1})

//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。

3.2.4 in

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

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

3.2.5 count

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

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

3.2.6 or

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

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

3.2.7 limit

# select * from User skip 2 limit 3

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

//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。

3.3 Update

# 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。

3.4 Remove

> db.User.remove(id)
//移除对应id的行

> db.User.remove({})
//移除所有

3.5 聚合操作

3.6 索引

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

//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

4. SpringBoot集成MongoDB

spring-data-mongodb提供了MongoTemplate与MongoRepository两种方式：
方式一：MongoRepository 操作简单
方式二：MongoTemplate 操作灵活

4.1 添加依赖

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

4.2 添加配置

spring.data.mongodb.uri=mongodb://47.93.118.241:27017/test

4.3 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;
}

4.4 基于MongoTemplate开发CRUD

mongoTemplate常用方法：

    mongoTemplate.findAll(User.class): 查询User文档的全部数据
    mongoTemplate.findById(<id>, 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")))

@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));

                // 记录数
		int totalCount = (int) mongoTemplate.count(query, User.class);
                // 分页
		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);
	}
}

4.5 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★★★★★★★★★★

//添加Repository接口继承MongoRepository    因为MongoRepository 帮我们实现了对MongoDB的操作方法。
@Repository
public interface UserRepository extends MongoRepository<User, String> {

}



//开发CRUD
@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);   // 返回的user里面有新增的user的id
    }

    //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() {

        //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);

        Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.DESC, "age");
        //0为第一页
        Pageable pageable = PageRequest.of(0, 10, sort);


        //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");

        // 如果有id 就是修改操作 否则是添加操作
        User save = userRepository.save(user);
        System.out.println(save);
    }

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

pring 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。


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。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。