MongoDB基础
1.MongoDB介绍
1.1 MongoDB基础说明
MongoDB是一个文档数据库（以 JSON 为数据模型），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。
文档来自于“JSON Document”，并非我们一般理解的 PDF，WORD 文档。
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。它支持的数据结构非常松散，数据格式是BSON，一种类似JSON的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON ，和JSON一样支持内嵌的文档对象和数组对象，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它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。原则上 Oracle 和 MySQL 能做的事情，MongoDB 都能做（包括 ACID 事务）。
MongoDB是一个开源OLTP数据库，它灵活的文档模型（JSON）非常适合敏捷式开发、高可用和水平扩展的大数据应用。
OLTP：on-line Transaction Processing，联机(在线)事务处理
OLAP：on-line Analytical Processing，联机(在线)分析处理
MongoDB在数据库总排名第5，仅次于Oracle、MySQL等RDBMS，在NoSQL数据库排名首位。从诞生以来，其项目应用广度、社区活跃指数持续上升。
1.2MongoDB 版本变迁
1.3 MongoDB vs 关系型数据库
概念
MongoDB概念与关系型数据库（RDBMS）非常类似：
数据库（database）：最外层的概念，可以理解为逻辑上的名称空间，一个数据库包含多个不同名称的集合。
集合（collection）：相当于SQL中的表，一个集合可以存放多个不同的文档。
文档（document）：一个文档相当于数据表中的一行，由多个不同的字段组成。
字段（field）：文档中的一个属性，等同于列（column）。
索引（index）：独立的检索式数据结构，与SQL概念一致。
_id：每个文档中都拥有一个唯一的_id字段，相当于SQL中的主键（primary key）。
视图（view）：可以看作一种虚拟的（非真实存在的）集合，与SQL中的视图类似。从MongoDB 3.4版本开始提供了视图功能，其通过聚合管道技术实现。
聚合操作（$lookup）：MongoDB用于实现“类似”表连接（tablejoin）的聚合操作符。
1.4 MongoDB技术优势
MongoDB基于灵活的JSON文档模型，非常适合敏捷式的快速开发。与此同时，其与生俱来的高可用、高水平扩展能力使得它在处理海量、高并发的数据应用时颇具优势。
JSON 结构和对象模型接近，开发代码量低
JSON的动态模型意味着更容易响应新的业务需求
复制集提供99.999%高可用
分片架构支持海量数据和无缝扩容
简单直观：从错综复杂的关系模型到一目了然的对象模型
快速：最简单快速的开发方式>
灵活：快速响应业务变化
MongoDB优势：原生的高可用>
MongoDB优势：横向扩展能力
1.5 MongoDB应用场景
从目前阿里云 MongoDB 云数据库上的用户看，MongoDB 的应用已经渗透到各个领域：
游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新；
物流场景，使用 MongoDB 存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB 内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来；
社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能；
物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析；
视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等；
大数据应用，使用云数据库MongoDB作为大数据的云存储系统，随时进行数据提取分析，掌握行业动态。|
国内外知名互联网公司都在使用MongoDB：
如何考虑是否选择MongoDB?
没有某个业务场景必须要使用MongoDB才能解决，但使用MongoDB通常能让你以更低的成本解决问题。如果你不清楚当前业务是否适合使用MongoDB,可以通过做几道选择题来辅助决策。
只要有一项需求满足就可以考虑使用MongoDB，匹配越多，选择MongoDB越合适。
2.MongoDB快速开始
2.1 linux安装MongoDB
环境准备：
linux系统： centos7
安装MongoDB社区版
下载MongoDB Community Server :下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/community
wget https://fas[tdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.9.tgz](https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.9.tgz) tar -zxvf mongod[b-linux-x86_64-rhel70-4.4.9.tgz](https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.9.tgz)启动
# 启动MongoDB Server # 创建dbpath和logpath mkdir -p /mongodb/data /mongodb/log # 进入mongodb目录，启动mongodb服务 bin/mongod --port=27017 --dbpath=/mongodb/data --logpath=/mongodb/log/mongodb.log \ --bind_ip=0.0.0.0 --fork --dbpath :指定数据文件存放目录 --logpath :指定日志文件，注意是指定文件不是目录 --logappend :使用追加的方式记录日志 --port:指定端口，默认为27017 --bind_ip:默认只监听localhost网卡 --fork: 后台启动 --auth: 开启认证模式 # 添加环境变量 # 修改/etc/profile，添加环境变量,方便执行MongoDB命令 export MONGODB_HOME=/usr/local/soft/mongodb PATH=$PATH:$MONGODB_HOME/bin # 然后执行source /etc/profile 重新加载环境变量利用配置文件启动服务,编辑/mongodb/conf/mongo.conf文件，内容如下：
systemLog: destination: file path: /mongodb/log/mongod.log # log path logAppend: true storage: dbPath: /mongodb/data # data directory engine: wiredTiger #存储引擎 journal: #是否启用journal日志 enabled: true net: bindIp: 0.0.0.0 port: 27017 # port processManagement: fork: true # 注意：一定要yaml格式 # 启动mongod mongod -f /mongodb/conf/mongo.conf # -f 选项表示将使用配置文件启动mongodb关闭MongoDB服务
# 方式1： mongod --port=27017 --dbpath=/mongodb/data --shutdown # 方式2：进入mongo shell use admin db.shutdownServer()
2.2 Mongo shell使用
mongo是MongoDB的交互式JavaScript Shell界面，它为系统管理员提供了强大的界面，并为开发人员提供了直接测试数据库查询和操作的方法。
bin/mongo --port=27017
bin/mongo localhost:27017
--port:指定端口，默认为27017
--host:连接的主机地址，默认127.0.0.1
JavaScript支持
mongo shell是基于JavaScript语法的，MongoDB使用了SpiderMonkey作为其内部的JavaScript解释器引擎，这是由Mozilla官方提供的JavaScript内核解释器，该解释器也被同样用于大名鼎鼎的Firefox浏览器产品之中。SpiderMonkey对ECMA Script标准兼容性非常好，可以支持ECMA Script 6。可以通过下面的命令检查JavaScript解释器的版本：
mongo shell常用命令
| 命令 | 说明 |
|---|---|
| show dbs | show databases | 显示数据库列表 |
| use 数据库名 | 切换数据库，如果不存在创建数据库 |
| db.dropDatabase() | 删除数据库 |
| show collections | show tables | 显示当前数据库的集合列表 |
| db.集合名.stats() | 查看集合详情 |
| db.集合名.drop() | 删除集合 |
| show users | 显示当前数据库的用户列表 |
| show roles | 显示当前数据库的角色列表 |
| show profile | 显示最近发生的操作 |
| load("xxx.js") | 执行一个JavaScript脚本文件 |
| exit | quit() | 退出当前shell |
| help | 查看mongodb支持哪些命令 |
| db.help() | 查询当前数据库支持的方法 |
| db.集合名.help() | 显示集合的帮助信息 |
| db.version() | 查看数据库版本 |
2.3数据库常用操作
查看所有库
show dbs切换到指定数据库，不存在则创建
use test删除当前数据库
db.dropDatabase()查看集合
show collections创建集合(db.createCollection(name, options))
db.createCollection("test")删除集合
db.test.drop()
固定集合
固定集合（capped collection）是一种限定大小的集合，其中capped是覆盖、限额的意思。跟普通的集合相比，数据在写入这种集合时遵循FIFO原则。可以将这种集合想象为一个环状的队列，新文档在写入时会被插入队列的末尾，如果队列已满，那么之前的文档就会被新写入的文档所覆盖。通过固定集合的大小，我们可以保证数据库只会存储“限额”的数据，超过该限额的旧数据都会被丢弃。
使用示例 创建固定集合
db.createCollection("logs",{capped:true,size:4096,max:10}) # max：指集合的文档数量最大值，这里是10条 # size：指集合的空间占用最大值，这里是4096字节（4KB） # 这两个参数会同时对集合的上限产生影响。也就是说，只要任一条件达到阈值都会认为集合已经写满。其中size是必选的，# 而max则是可选的。测试 尝试在这个集合中插入15条数据，再查询会发现，由于文档数量上限被设定为10条，前面插入的5条数据已经被覆盖# 了
for(var i=0;i<15;i++){
db.logs.insert({t:"row-"+i})
}
优势与限制
固定集合在底层使用的是顺序I/O操作，而普通集合使用的是随机I/O。顺序I/O在磁盘操作上由于寻道次数少而比随机I/O要高效得多，因此固定集合的写入性能是很高的。此外，如果按写入顺序进行数据读取，也会获得非常好的性能表现。
但它也存在一些限制，主要有如下4个方面：
无法动态修改存储的上限，如果需要修改max或size，则只能先执行collection.drop命令，将集合删除后再重新创建。
无法删除已有的数据，对固定集合中的数据进行删除将会得到如下错误：
对已有数据进行修改，新文档大小必须与原来的文档大小一致，否则不允许更新：
默认情况下，固定集合只有一个_id索引，而且最好是按数据写入的顺序进行读取。当然，也可以添加新的索引，但这会降低数据写入的性能。
适用场景
固定集合很适合用来存储一些“临时态”的数据。“临时态”意味着数据在一定程度上可以被丢弃。同时，用户还应该更关注最新的数据，随着时间的推移，数据的重要性逐渐降低，直至被淘汰处理。
一些适用的场景如下：
系统日志，这非常符合固定集合的特征，而日志系统通常也只需要一个固定的空间来存放日志。在MongoDB内部，副本集的同步日志（oplog）就使用了固定集合。
存储少量文档，如最新发布的TopN条文章信息。得益于内部缓存的作用，对于这种少量文档的查询是非常高效的。
2.4 安全认证
# 创建管理员账号
# 设置管理员用户名密码需要切换到admin库
use admin
#创建管理员
db.createUser({user:"zhangsan",pwd:"zhangsan",roles:["root"]})
# 查看当前数据库所有用户信息
show users
#显示可设置权限
show roles
#显示所有用户
db.system.users.find()
2.5常用权限
# 重新赋予用户操作权限
db.grantRolesToUser( "zhangsan" , [
{ role: "clusterAdmin", db: "admin" } ,
{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin"},
{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin"},
{ role: "readWriteAnyDatabase", db: "admin"}
])
# 删除用户
db.dropUser("zhangsan")
#删除当前数据库所有用户
db.dropAllUser()
3.MongoDB文档操作
3.1 插入文档
3.2 版本之后新增了 db.collection.insertOne() 和 db.collection.insertMany()。
新增单个文档
insertOne: 支持writeConcern
writeConcern 决定一个写操作落到多少个节点上才算成功。writeConcern 的取值包括：
- 0：发起写操作，不关心是否成功；
- 1: 集群最大数据节点数：写操作需要被复制到指定节点数才算成功；
majority：写操作需要被复制到大多数节点上才算成功。
insert: 若插入的数据主键已经存在，则会抛 DuplicateKeyException 异常，提示主键重复，不保存当前数据。
db.emp.insert({"name":"zhangsan","age":"25"}) db.emp.insert([ {"name":"lisi","age":"26"}, {"name":"wangwu","age":"27"} ]) save: 如果 _id 主键存在则更新数据，如果不存在就插入数据。
批量新增文档
- insertMany:向指定集合中插入多条文档数据
- db.emp.insertMany([{name:"liuwei",age:23},{name:"zhaoqi",age:38}])
- insert和save也可以实现批量插入
3.2 查询文档
- find 查询集合中的若干文档。语法格式如下：
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）。投影时，_id为1的时候，其他字段必须是1；_id是0的时候，其他字段可以是0；如果没有_id字段约束，多个其他字段必须同为0或同为1。
如果查询返回的条目数量较多，mongo shell则会自动实现分批显示。默认情况下每次只显示20条，可以输入it命令读取下一批。
db.books.find({title:"book-20"}) db.books.find({type:"travel",tag:"developer"}) db.books.find({type:"travel",tag:"developer"},{title:1}) db.books.find({type:"travel",tag:"developer"},{title:0}) # findOne查询集合中的第一个文档。语法格式如下： db.collection.findOne(query, projection) db.books.findOne({type:"travel",tag:"developer"},{title:0})
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.collection.find().pretty()注意：pretty()方法以格式化的方式来显示所有文档
3.2条件查询
指定条件查询
#查询带有nosql标签的book文档： db.books.find({tag:"nosql"}) #按照id查询单个book文档： db.books.find({_id:ObjectId("61caa09ee0782536660494d9")}) #查询分类为“travel”、收藏数超过60个的book文档： db.books.find({type:"travel",favCount:{$gt:60}}) db.books.find({type:"travel",favCount:{$in:[34,1,42]}})查询条件对照表
SQL MQL a = 1 a <> 1 {a: {$ne: 1}} a > 1 {a: {$gt: 1}} a >= 1 {a: {$gte: 1}} a < 1 {a: {$lt: 1}} a <= 1 {a: {$lte: 1}} 查询逻辑对照表
SQL MQL a = 1 AND b = 1 {a: 1, b: 1}或{$and: [{a: 1}, {b: 1}]} a = 1 OR b = 1 {$or: [{a: 1}, {b: 1}]} a IS NULL {a: {$exists: false}} a IN (1, 2, 3) {a: {$in: [1, 2, 3]}} 查询逻辑运算符
$lt: 存在并小于
$lte: 存在并小于等于
$gt: 存在并大于
$gte: 存在并大于等于
$ne: 不存在或存在但不等于
$in: 存在并在指定数组中
$nin: 不存在或不在指定数组中
$or: 匹配两个或多个条件中的一个
$and: 匹配全部条件
排序&分页
在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序
db.books.find({type:"travel"}).sort({favCount:-1})1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列
分页查询
skip用于指定跳过记录数，limit则用于限定返回结果数量。可以在执行find命令的同时指定skip、limit参数，以此实现分页的功能。比如，假定每页大小为8条，查询第3页的book文档：
db.books.find().skip(5).limit(4)
3.3正则表达式匹配查询
MongoDB 使用 $regex 操作符来设置匹配字符串的正则表达式。使用正则表达式查找type包含 so 字符串的book
db.books.find({type:{$regex:"so"}}) # 或者 db.books.find({type:/so/})
3.4 更新文档
可以用update命令对指定的数据进行更新，命令的格式如下：
- db.collection.update(query,update,options)
- query：描述更新的查询条件；
- update：描述更新的动作及新的内容；
- options：描述更新的选项
- upsert: 可选，如果不存在update的记录，是否插入新的记录。默认false，不插入
- multi: 可选，是否按条件查询出的多条记录全部更新。 默认false,只更新找到的第一条记录
- writeConcern :可选，决定一个写操作落到多少个节点上才算成功。
更新操作符
操作符 格式 描述 $set {$set:{field:value}} 指定一个键并更新值，若键不存在则创建 $unset {$unset : {field : 1 }} 删除一个键 $inc {$inc : {field : value } } 对数值类型进行增减 $rename {$rename : {old_field_name : new_field_name } } 修改字段名称 $push { $push : {field : value } } 将数值追加到数组中，若数组不存在则会进行初始化 $pushAll {$pushAll : {field : value_array }} 追加多个值到一个数组字段内 $pull {$pull : {field : _value } } 从数组中删除指定的元素 $addToSet {$addToSet : {field : value } } 添加元素到数组中，具有排重功能 $pop {$pop : {field : 1 }} 删除数组的第一个或最后一个元素 更新单个文档
db.books.update({_id:ObjectId("645da57d5e85df693c71125f")},{$inc:{favCount:1}}) db.books.find({tag:"nosql"}) db.books.update({tag:"nosql"},{$set:{publishDate:new Date()}})某个book文档被收藏了，则需要将该文档的favCount字段自增
更新多个文档
默认情况下，update命令只在更新第一个文档之后返回，如果需要更新多个文档，则可以使用multi选项。
将分类为“novel”的文档的增加发布时间（publishedDate）
db.books.update({type:"nosql"},{$set:{publishedDate:new Date()}},{"multi":true})multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新
update命令的选项配置较多，为了简化使用还可以使用一些快捷命令:
updateOne：更新单个文档。
updateMany：更新多个文档。
db.books.updateMany({tag:"nosql"},{$set:{publishDate:new Date()}})replaceOne：替换单个文档。
使用upsert命令
upsert是一种特殊的更新，其表现为如果目标文档不存在，则执行插入命令。
db.books.update( {title:"my book"}, {$set:{tags:["nosql","mongodb"],type:"none",author:"zhangsan"}}, {upsert:true} )nMatched、nModified都为0，表示没有文档被匹配及更新，nUpserted=1提示执行了upsert动作
实现replace语义
update命令中的更新描述（update）通常由操作符描述，如果更新描述中不包含任何操作符，那么MongoDB会实现文档的
db.books.update( {title:"my book"}, {justTitle:"my first book"} ) db.books.find({justTitle:"my first book"})findAndModify命令
findAndModify兼容了查询和修改指定文档的功能，findAndModify只能更新单个文档
db.books.findAndModify({ query:{_id:ObjectId("645da57d5e85df693c71123c")}, update:{$inc:{favCount:1}} })将某个book文档的收藏数（favCount）加1。该操作会返回符合查询条件的文档数据，并完成对文档的修改。默认情况下，findAndModify会返回修改前的“旧”数据。如果希望返回修改后的数据，则可以指定new选项
db.books.findAndModify({ query:{_id:ObjectId("645ccb4dc980b389075ece23")}, update:{$inc:{favCount:1}}, new: true })与findAndModify语义相近的命令如下：
- findOneAndUpdate：更新单个文档并返回更新前（或更新后）的文档。
- findOneAndReplace：替换单个文档并返回替换前（或替换后）的文档。
3.5删除文档
使用 remove 删除文档
remove 命令需要配合查询条件使用；
匹配查询条件的文档会被删除；
指定一个空文档条件会删除所有文档；
示例：
db.user.remove({age:28}) # 删除age 等于28的记录 db.user.remove({age:{$lt:25}}) # 删除age 小于25的记录 db.user.remove( { } ) # 删除所有记录 db.user.remove() # 报错 # remove命令会删除匹配条件的全部文档，如果希望明确限定只删除一个文档，则需要指定justOne参数，命令格式如下： db.collection.remove(query,justOne) # 例如：删除满足type:novel条件的首条记录 db.books.find({type:"novel"}) db.books.remove({type:"novel"},true)官方推荐使用 deleteOne() 和 deleteMany() 方法删除文档，语法格式如下：
db.books.deleteMany ({}) //删除集合下全部文档
db.books.deleteMany ({ type:"novel" }) //删除 type等于 novel 的全部文档
db.books.deleteOne ({ type:"novel" }) //删除 type等于novel 的一个文档
注意： remove、deleteMany等命令需要对查询范围内的文档逐个删除，如果希望删除整个集合，则使用drop命令会更加高效
使用 delete 删除文档
官方推荐使用 deleteOne() 和 deleteMany() 方法删除文档，语法格式如下：
db.books.deleteMany ({}) # 删除集合下全部文档 db.books.deleteMany ({ type:"novel" }) # 删除 type等于 novel 的全部文档 db.books.deleteOne ({ type:"novel" }) # 删除 type等于novel 的一个文档注意： remove、deleteMany等命令需要对查询范围内的文档逐个删除，如果希望删除整个集合，则使用drop命令会更加高效
返回被删除文档
remove、deleteOne等命令在删除文档后只会返回确认性的信息，如果希望获得被删除的文档，则可以使用findOneAndDelete命令
db.books.findOneAndDelete({type:"novel"})
4.MongoDB整合SpringBoot
4.1 MongoDB连接池参数
获取连接
- minConnectionsPerHost：最小连接数。空闲时，这些连接将保存在一个池中，池将确保随着时间的推移，它至少包含这个最小数目。
- maxConnectionsPerHost：最大连接数。决定了连接池中最多可以存储多少个连接，超过该数量的连接将被阻塞等待或者丢弃。
- threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier：等待连接的乘数，通过该值能计算最多有多少个线程等待连接。例如，如果connectionsPerHost是10,threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier是5，那么最多可以有50个线程等待连接。
- maxWaitTime：线程等待连接可用的最大等待时间。值为0意味着它不会等待。负值意味着无限地等待。
- serverSelectionTimeout：连接到MongoDB服务器的最长等待时间。
建立连接
- connectTimeout：连接超时时间，即连接到MongoDB服务器的最长等待时间。
- heartbeatFrequency：心跳频率，即MongoDB的健康检查时间间隔。
- heartbeatConnectTimeout：心跳连接超时时间，即连接到MongoDB服务器的最长等待时间。
发送数据
- socketTimeout：Socket超时时间，即Socket读取操作的最长等待时间。
- heartbeatSocketTimeout：心跳Socket超时时间，即Socket读取操作的最长等待时间。
断开连接
- maxConnectionIdleTime：连接最大空闲时间，即连接在空闲一段时间后是否被标记为过期。过期的连接可以从连接池中移除或重用。
- maxConnectionLifeTime：连接最大生命周期，即连接在使用一段时间后是否被标记为过期。过期的连接可以从连接池中移除或重用。
- socketKeepAlive：设置为true时，连接池将定期发送TCP keepalive消息以防止连接在网络故障或其他原因下被断开。
超过阈值的异常信息
参数 异常信息 connectionTimeout Caused by: java.net.SocketTimeoutException: Connect timed out at java.net.SocksSocketImpl.readSocksReply(SocksSocketImpl.java:126) at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:459) maxWaitTime Caused by: com.mongodb.MongoTimeoutException: Timeout waiting for a pooled item after 15 MILLISECONDS at com.mongodb.internal.connection.ConcurrentPool.get(ConcurrentPool.java:127) at com.mongodb.connection.DefaultConnectionPool.getPooledConnection(DefaultConnectionPool.java:258) at com.mongodb.connection.DefaultConnectionPool.get(DefaultConnectionPool.java:99) at com.mongodb.connection.DefaultConnectionPool.get(DefaultConnectionPool.java:88) socketTimeout Caused by: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method) at java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:116) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:171) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:141) threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier org.springframework.data.mongodb.UncategorizedMongoDbException: Too many threads are already waiting for a connection. Max number of threads (maxWaitQueueSize) of 2 has been exceeded.; nested exception is com.mongodb.MongoWaitQueueFullException: Too many threads are already waiting for a connection. Max number of threads (maxWaitQueueSize) of 2 has been exceeded. at org.springframework.data.mongodb.core.MongoExceptionTranslator.translateExceptionIfPossible(MongoExceptionTranslator.java:107) at org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate.potentiallyConvertRuntimeException(MongoTemplate.java:2135) at org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate.executeFindOneInternal(MongoTemplate.java:1925)
