MongoDB

MongoDB简介

对于社交类软件的功能特点：
　　数据量会随着用户数增大而增大
　　读多写少
　　价值较低
　　非好友看不到其动态内容
　　地理位置的查询
　　……
针对以上特点，我们来分析一下：
　　mysql：关系型数据库（效率低）
　　redis：redis缓存（微博，效率高，数据格式不丰富）
　　对于数据量大而言，显然不能够使用关系型数据库进行存储，我们需要通过MongoDB进行存储
　　对于读多写少的应用，需要减少读取的成本
　　　　比如说，一条SQL语句，单张表查询一定比多张表查询要快
数据库应用：
　　mongodb：存储业务数据（圈子，推荐的数据，小视频数据，点赞，评论等）
　　redis：承担的角色是缓存层（提升查询效率）
　　mysql：存储和核心业务数据，账户

MongoDB简介

MongoDB是一个开源、高性能、支持海量数据存储的文档型数据库
是NoSQL数据库产品中的一种，是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库（不支持表关系：只能操作单表）
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，它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。
MongoDB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。
官网：https://www.mongodb.com

MongoDB的特点

数据存储：内存 + 磁盘

高扩展性：内置数据分片

MongoDB与Redis和Mysql的对比

与Redis的对比
　　Redis纯内存数据库，内存不足触发淘汰策略
　　结构化存储格式（Bson），方便扩展
与MySQL的对比
　　MongoDB不支持事务和多表操作
　　MongoDB支持动态字段管理
查询效率对比
　　Redis > MongoDB > MySQL

Mongodb的适用场景

游戏装备数据、游戏道具数据
　　特征：修改频度较高
物流行业数据
　　特征：地理位置信息，海量数据
直播数据、打赏数据、粉丝数据
　　特征：数据量大，修改频度极高
日志数据
　　特征：数据量巨大，结构多变

体系结构与术语

数据格式

MongoDB中使用Bson存储数据（ Binary JSON ），一种类似Json的数据格式。

docker安装MongoDB

拉取镜像

docker pull mongo

创建容器

docker run --name mongo-service -p 27017:27017 -v ~/data/mongodata:/data -d  mongo

注：
　　虚拟机中已经以docker-compose的形式提供了MongoDB容器。不需要重新拉取部署
　　企业中MongoDB往往需要配置操作用户密码
启动容器

#进入base目录
cd /root/docker-file/base/
#批量创建启动容器，其中已经包含了redis，zookeeper，mongodb容器
docker-compose up -d
#查看容器
docker ps -a

mongoDB已经启动，对外暴露了27017的操作端口

MongoDB入门

基础命令

数据库操作

#查看所有数据库
show dbs 
#通过use关键字切换数据库
use testdb
#删除数据库
db.dropDatabase()

新增数据

在MongoDB中，存储的文档结构是一种类似于json的结构，称之为bson（全称为：Binary JSON）

#语法：db.表名.insert(json字符串)
> db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})
> db.user.find()  #查询数据

修改数据

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   [
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   ]
)

注：
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.$set）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert （默认false ） : 可选，如果不存在update的记录，是否插入新数据，true为插入，默认是false，不插入。
multi（默认false ） : 可选，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。

#查询全部
> db.user.find()

#更新数据
> db.user.update({id:1},{$set:{age:22}}) 

#更新不存在的数据，默认不会新增数据
> db.user.update({id:3},{$set:{sex:1}})

#如果设置第一个参数为true，就是新增数据
> db.user.update({id:3},{$set:{sex:1}},true)

删除数据

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

注：
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。

#插入4条测试数据
db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})
db.user.insert({id:2,username:'lisi',age:21})
db.user.insert({id:3,username:'wangwu',age:22})
db.user.insert({id:4,username:'zhaoliu',age:22})

> db.user.remove({age:22},true)

#删除所有数据
> db.user.remove({})

查询数据

db.collection.find([query],[fields])

注：
query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
fields ：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）。

在查询时，通过query指定查询条件：

操作 　　　　　　说明 　　　　　　　　　　范例 　　　　　　　　　　　　RDBMS中的类似语句

等于 　　　　{<key>:<value>} 　　　　 db.col.find({"by":"程序员"}).pretty()　　where by = '程序员'
小于 　　　　{<key>:{$lt:<value>}} 　　 db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()　   where likes < 50
小于或等于　 {<key>:{$lte:<value>}} 　   db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()　 where likes <= 50
大于　　　　 {<key>:{$gt:<value>}} 　　db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() 　 where likes > 50
大于或等于 　{<key>:{$gte:<value>}} 　 db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()    where likes >= 50
不等于　　　 {<key>:{$ne:<value>}}　   db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()     where likes != 50

#插入测试数据
db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})
db.user.insert({id:2,username:'lisi',age:21})
db.user.insert({id:3,username:'wangwu',age:22})
db.user.insert({id:4,username:'zhaoliu',age:22})

db.user.find()  #查询全部数据
db.user.find({},{id:1,username:1})  #只查询id与username字段
db.user.find().count()  #查询数据条数
db.user.find({id:1}) #查询id为1的数据
db.user.find({age:{$lte:21}}) #查询小于等于21的数据
db.user.find({$or:[{id:1},{id:2}]}) #查询id=1 or id=2

#分页查询：Skip()跳过几条，limit()查询条数
db.user.find().limit(2).skip(1)  #跳过1条数据，查询2条数据
db.user.find().sort({id:-1}) #按照id倒序排序，-1为倒序，1为正序

索引

为了提高查询效率，MongoDB中也支持索引。

#查看索引
db.user.getIndexes()
#创建索引
#db.user.createIndex({'age':1})

注：1 ：升序索引  -1 ：降序索引

Springboot整合MongoDB

Spring-data对MongoDB做了支持，使用spring-data-mongodb可以简化MongoDB的操作，封装了底层的mongodb-driver。
地址：https://spring.io/projects/spring-data-mongodb
使用Spring-Data-MongoDB很简单，只需要如下几步即可：
　　导入起步依赖
　　编写配置信息
　　编写实体类（配置注解 @Document，@Id）
　　操作mongodb
　　　　注入MongoTemplate对象，完成CRUD操作
　　　　编写Repository接口，注入接口完成基本Crud操作

环境搭建

第一步，导入依赖：

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.9.RELEASE</version>
</parent>
<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-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

第二步，编写application.yml配置文件:

spring:
  data:
    mongodb:
      uri: mongodb://192.168.136.160:27017/test

第三步，编写启动类

@SpringBootApplication
public class MongoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MongoApplication.class, args);
    }
}

完成基本操作

第一步，编写实体类

@Data
@Document(value="tb_person")
public class Person {
    @Id
    private ObjectId id;
    @Field("myname")
    private String name;
    private int age;
    private String address;
}

第二步，通过MongoTemplate完成CRUD操作

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = MongoApplication.class)
public class MongoTest {
    /**
     *    1、注入MongoTemplate对象
     *    2、调用对象方法完成数据的CRUD
     */
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    //保存
    @Test
    public void testSave() {
        Person person = new Person();
        person.setName("张三");
        person.setAge(18);
        person.setAddress("北京");
        mongoTemplate.save(person);
    }

    /**
     * 查询所有
     */
    @Test
    public void testFindAll() {
        List<Person> list = mongoTemplate.findAll(Person.class);
        for (Person person : list) {
            System.out.println(person);
        }
    }

    /**
     * 条件查询
     */
    @Test
    public void testFind() {
        //1、创建Criteria对象，并设置查询条件
        Criteria criteria = Criteria.where("myname").is("张三")
                .and("age").is(18)
                ;//is 相当于sql语句中的=
        //2、根据Criteria创建Query
        Query query = new Query(criteria);
        //3、查询
        List<Person> list = mongoTemplate.find(query, Person.class);//Query对象，实体类对象字节码
        for (Person person : list) {
            System.out.println(person);
        }
    }

    /**
     * 分页查询
     */
    @Test
    public void testPage() {
        int page = 1;
        int size = 2;
        //1、创建Criteria对象，并设置查询条件
        Criteria criteria = Criteria.where("age").lt(50); //is 相当于sql语句中的=
        //2、根据Criteria创建Query
        Query queryLimit = new Query(criteria)
                .skip((page -1) * size) //从第几条开始查询
                .limit(size) //每页查询条数
                .with(Sort.by(Sort.Order.desc("age")));
        //3、查询
        List<Person> list = mongoTemplate.find(queryLimit, Person.class);
        for (Person person : list) {
            System.out.println(person);
        }
    }


    /**
     * 更新
     */
    @Test
    public void testUpdate() {
        //1、构建Query对象
        Query query = Query.query(Criteria.where("id").is("61275c3980f68e67ab4fdf25"));
        //2、设置需要更新的数据内容
        Update update = new Update();
        update.set("age", 10);
        update.set("myname", "lisi");
        //3、调用方法
        mongoTemplate.updateFirst(query, update, Person.class);
    }

    //删除
    @Test
    public void testDelete() {
        //1、构建Query对象
        Query query = Query.query(Criteria.where("id").is("5fe404c26a787e3b50d8d5ad"));
        mongoTemplate.remove(query, Person.class);
    }
}