1 MongoDB简介

1.1 吐槽和评论数据特点
功能存在以下特点:
(1)数据量大
(2)写入操作频繁
(3)价值较低
对于这样的数据,我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储

1.2 什么是MongoDB
MongoDB 是一个跨平台的,面向文档的数据库,是当前 NoSQL 数据库产品中最热门
的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间,是非关系数据库当中功能最丰富,最
像关系数据库的产品。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 的官方网站地址是:http://www.mongodb.org/

1.3 MongoDB
MongoDB 最大的特点是他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。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
具体特点总结如下:
(1)面向集合存储,易于存储对象类型的数据
(2)模式自由
(3)支持动态查询
(4)支持完全索引,包含内部对象
(5)支持复制和故障恢复
(6)使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
(7)自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
(8)支持 Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl 及 C++语言的驱动程
序,社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平台的驱动程序
(9) 文件存储格式为 BSON(一种 JSON 的扩展)

1.4 MongoDB体系结构
MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由:
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面
向用户的,用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。
(1)MongoDB 的文档(document),相当于关系数据库中的一行记录。
(2)多个文档组成一个集合(collection),相当于关系数据库的表。
(3)多个集合(collection),逻辑上组织在一起,就是数据库(database)。
(4)一个 MongoDB 实例支持多个数据库(database)。
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构如下图:

下表是MongoDB与MySQL数据库逻辑结构概念的对比

MongoD 关系型数据库Mysql
数据库(databases) 数据库(databases)
集合(collections) 表(tabl)
文档(document) 行(row)

1.5 数据类型
基本数据类型null:用于表示空值或者不存在的字段,{“x”:null}布尔型:布尔类型有两个值true和false,{“x”:true}数值:shell默认使用64为浮点型数值。{“x”:3.14}或{“x”:3}。对于整型值,可以使用NumberInt(4字节符号整数)或NumberLong(8字节符号整数),{“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}字符串:UTF-8字符串都可以表示为字符串类型的数据,{“x”:“呵呵”}日期:日期被存储为自新纪元依赖经过的毫秒数,不存储时区,{“x”:new Date()}正则表达式:查询时,使用正则表达式作为限定条件,语法与JavaScript的正则表达式相同,{“x”:/[abc]/}数组:数据列表或数据集可以表示为数组,{“x”: [“a“,“b”,”c”]}内嵌文档:文档可以嵌套其他文档,被嵌套的文档作为值来处理,{“x”:{“y”:3 }}对象Id:对象id是一个12字节的字符串,是文档的唯一标识,{“x”: objectId() }二进制数据:二进制数据是一个任意字节的字符串。它不能直接在shell中使用。如果要将非utf-字符保存到数据库中,二进制数据是唯一的方式。代码:查询和文档中可以包括任何JavaScript代码,{“x”:function(){/…/}}

2 走进MongoDB

2.1 MongoDB安装与启动
3.2.1.1 window系统MongoDB安装

安装
双击“资源\微服务相关\配套软件\mongodb”中的“mongodb-win32-x86_64-2008plusssl-3.2.10-signed.msi” 按照提示步骤安装即可。安装完成后,软件会安装在C:\ProgramFiles\MongoDB 目录中。我们要启动的服务程序就是C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin目录下的mongod.exe,为了方便我们每次启动,我将C:\ProgramFiles\MongoDB\Server\3.2\bin 设置到环境变量path中

启动
(1)首先打开命令提示符,创建一个用于存放数据的目录

md d:\data

(2)启动服务

mongod ‐‐dbpath=d:\data

我们在启动信息中可以看到,mongoDB的默认端口是27017如果我们想改变默认的启动端口,可以通过--port来指定端口在命令提示符输入以下命令即可完成登陆

mongo

退出mongodb

exit

1.5.2 Docker 环境下MongoDB安装
在宿主机创建mongo容器

docker run ‐di ‐‐name=tensquare_mongo ‐p 27017:27017 mongo

远程登陆

mongo  xxx.xxx.xxx.xxx

以吐槽表为例讲解MongoDB常用命令
2.2 常用命令
2.2.1 选择和创建数据库

use 数据库名称

如果数据库不存在则自动创建
以下语句创建spit数据库

use spitdb

2.2.2 插入与查询文档

db.集合名称.insert(数据);

我们这里可以插入以下测试数据:

db.spit.insert({content:"听说quyou很给力呀",userid:"1011",nickname:"小
雅",visits:NumberInt(902)})

查询集合的语法格式:

db.集合名称.find()

如果我们要查询spit集合的所有文档,我们输入以下命令

db.spit.find()

这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段,这个相当于我们原来关系数据库中表的主
键,当你在插入文档记录时没有指定该字段,MongoDB会自动创建,其类型是ObjectID
类型。如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以,其类型可以是ObjectID类型,也
可以是MongoDB支持的任意类型。
输入以下测试语句:

db.spit.insert({_id:"1",content:"我还是没有想明白到底为啥出
错",userid:"1012",nickname:"小明",visits:NumberInt(2020)});
db.spit.insert({_id:"2",content:"加班到半夜",userid:"1013",nickname:"凯
撒",visits:NumberInt(1023)});
db.spit.insert({_id:"3",content:"手机流量超了咋
办?",userid:"1013",nickname:"凯撒",visits:NumberInt(111)});
db.spit.insert({_id:"4",content:"坚持就是胜利",userid:"1014",nickname:"诺
诺",visits:NumberInt(1223)});

如果我想按一定条件来查询,比如我想查询userid为1013的记录,怎么办?很简单!只
要在find()中添加参数即可,参数也是json格式,如下:

db.spit.find({userid:'1013'})

如果你只需要返回符合条件的第一条数据,我们可以使用findOne命令来实现

db.spit.findOne({userid:'1013'})

如果你想返回指定条数的记录,可以在find方法后调用limit来返回结果,例如:

db.spit.find().limit(3)

2.2.3 修改与删除文档
修改文档的语法结构:

db.集合名称.update(条件,修改后的数据)

如果我们想修改_id为1的记录,浏览量为1000,输入以下语句:

db.spit.update({_id:"1"},{visits:NumberInt(1000)})

执行后,我们会发现,这条文档除了visits字段其它字段都不见了,为了解决这个问题,
我们需要使用修改器$set来实现,命令如下:

db.spit.update({_id:"2"},{$set:{visits:NumberInt(2000)}})

这样就OK啦。
删除文档的语法结构:

db.集合名称.remove(条件)

以下语句可以将数据全部删除,请慎用

db.spit.remove({})

如果删除visits=1000的记录,输入以下语句

db.spit.remove({visits:1000})

2.2.4 统计条数
统计记录条件使用count()方法。以下语句统计spit集合的记录数

db.spit.count()

如果按条件统计 ,例如:统计userid为1013的记录条数

db.spit.count({userid:"1013"})

2.2.5 模糊查询
MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为:

/模糊查询字符串/

例如,我要查询吐槽内容包含“流量”的所有文档,代码如下:

db.spit.find({content:/流量/})

如果要查询吐槽内容中以“加班”开头的,代码如下:

db.spit.find({content:/^加班/})

2.2.6 大于 小于 不等于
<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的,格式如下:

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

示例:查询吐槽浏览量大于1000的记录

db.spit.find({visits:{$gt:1000}})

2.2.7 包含与不包含
包含使用$in操作符。
示例:查询吐槽集合中userid字段包含1013和1014的文档

db.spit.find({userid:{$in:["1013","1014"]}})

不包含使用$nin操作符。
示例:查询吐槽集合中userid字段不包含1013和1014的文档

db.spit.find({userid:{$nin:["1013","1014"]}})

2.2.8 条件连接
我们如果需要查询同时满足两个以上条件,需要使用$and操作符将条件进行关联。(相
当于SQL的and)
格式为:

$and:[ { },{ },{ } ]

示例:查询吐槽集合中visits大于等于1000 并且小于2000的文档

db.spit.find({$and:[ {visits:{$gte:1000}} ,{visits:{$lt:2000} }]})

如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用 操作符进行关联,与前面and的使用
方式相同
格式为:

$or:[ { },{ },{ } ]

示例:查询吐槽集合中userid为1013,或者浏览量小于2000的文档记录

db.spit.find({$or:[ {userid:"1013"} ,{visits:{$lt:2000} }]})

2.2.9 列值增长
如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少,可以使用$inc运算符来实现

db.spit.update({_id:"2"},{$inc:{visits:NumberInt(1)}} )

3 Java操作MongoDB
3.1 mongodb-driver
mongodb-driver是mongo官方推出的java连接mongoDB的驱动包,相当于JDBC驱动。
我们通过一个入门的案例来了解mongodb-driver的基本使用
3.1.1 查询全部记录
(1)创建工程 mongoDemo, 引入依赖

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mongodb‐driver</artifactId>
<version>3.6.3</version>
</dependency>
</dependencies>

(2)创建测试类

/**
* MongoDb入门小demo
*/
public class MongoDemo {
public static void main(String[] args) {
MongoClient client=new MongoClient("192.168.184.134");//创建连接
MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");//打开数据库
MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");//
获取集合
FindIterable<Document> documents = spit.find();//查询记录获取文档集for(Document document:documents){ //
System.out.println("内容:"+ document.getString("content"));
System.out.println("用户ID:"+document.getString("userid"));
System.out.println("浏览量:"+document.getInteger("visits"));
}
client.close();//关闭连接
}
}

3.1.2 条件查询
BasicDBObject对象:表示一个具体的记录,BasicDBObject实现了DBObject,是keyvalue的数据结构,用起来和HashMap是基本一致的。
(1)查询userid为1013的记录

public class MongoDemo1 {
public static void main(String[] args) {
MongoClient client=new MongoClient("192.168.184.134");//创建连接
MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");//打开数据库
MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");//
获取集合
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("userid","1013");// 构建查询
条件
FindIterable<Document> documents = spit.find(bson);//查询记录获取结
果集合
for(Document document:documents){ //
System.out.println("内容:"+ document.getString("content"));
System.out.println("用户ID:"+document.getString("userid"));
System.out.println("浏览量:"+document.getInteger("visits"));
}
client.close();//关闭连接
}
}

(2)查询浏览量大于1000的记录

public class MongoDemo2 {
public static void main(String[] args) {
MongoClient client=new MongoClient("192.168.184.134");//创建连接
MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");//打开数据库
MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");//
获取集合
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("visits",new
BasicDBObject("$gt",1000) );// 构建查询条件
FindIterable<Document> documents = spit.find(bson);//查询记录获取结
果集合
for(Document document:documents){ //
System.out.println("内容:"+ document.getString("content"));
System.out.println("用户ID:"+document.getString("userid"));
System.out.println("浏览量:"+document.getInteger("visits"));
}
client.close();//关闭连接
}
}

3.1.3 插入数据

public class MongoDemo3 {
public static void main(String[] args) {
MongoClient client=new MongoClient("192.168.184.134");//创建连接
MongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");//打开数据库
MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");//
获取集合
Map<String,Object> map=new HashMap();
map.put("content","我要吐槽");
map.put("userid","9999");
map.put("visits",123);
map.put("publishtime",new Date());
Document document=new Document(map);
spit.insertOne(document);//插入数据
client.close();
}
}

SpringDataMongoDB ------ 这里就不过多赘述了,这玩意儿跟springDataJpa差不多