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MongoDB

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MongoDB

MongoDB系统结构

1.1 NoSQL 和 MongoDB
- NoSQL=Not Only SQL，支持类似SQL的功能，与Relational Database相辅相成。其性能较高，不使用SQL意味着没有结构化的存储要求(SQL为结构化的查询语句)，没有约束之后架构更加灵活。
- NoSQL数据库四大家族列存储 Hbase,键值(Key-Value)存储 Redis,图像存储 Neo4j,文档存储MongoDB
- MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库中功能最丰富最像关系数据库的。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。

MongoDB 体系结构

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1.1 MongoDB 和RDBMS(关系型数据库)对比
1.2 什么是BSON
- BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和Binary Data类型。BSON可以做为网络数据交换的一种存储形式,是一种schema-less的存储形式，它的优点是灵活性高，但它的缺点是空间利用率不是很理想。
- {key:value,key2:value2} 这是一个BSON的例子，其中key是字符串类型,后面的value值，它的类型一般是字符串
  ,double,Array,ISODate等类型。BSON有三个特点：轻量性、可遍历性、高效性
1.3 BSON在MongoDB中的使用
- MongoDB使用了BSON这种结构来存储数据和网络数据交换。把这种格式转化成一文档这个概念(Document)，这里的一个Document也可以理解成关系数据库中的一条记录(Record)，只是这里的Document的变化更丰富一些，如Document可以嵌套。
MongoDB中Document 中可以出现的数据类型
1.4 MongoDB在Linux的安装
1.5 MongoDB启动和参数说明
1.6 mongo shell 的启动

MongoDB命令

1.1 MongoDB的基本操作
1.2 MongoDB集合数据操作（CURD）
1.2.1 数据添加

1.2.2 数据查询
比较条件查询
db.集合名.find(条件)

1.2.3 逻辑条件查询

MongoDB索引Index

什么是索引
索引类型
1.1 单键索引 (Single Field)

MongoDB支持所有数据类型中的单个字段索引，并且可以在文档的任何字段上定义。对于单个字段索引，索引键的排序顺序无关紧要，因为MongoDB可以在任一方向读取索引。
单个例上创建索引：
db.集合名.createIndex({“字段名”:排序方式})

特殊的单键索引过期索引 TTL （ Time To Live）
TTL索引是MongoDB中一种特殊的索引，可以支持文档在一定时间之后自动过期删除，目前TTL索引
只能在单字段上建立，并且字段类型必须是日期类型。
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1.2 复合索引(Compound Index）

通常我们需要在多个字段的基础上搜索表/集合，这是非常频繁的。如果是这种情况，我们可能会考虑在MongoDB中制作复合索引。
复合索引支持基于多个字段的索引，这扩展了索引的概念并将它们扩展到索引中的更大域。

制作复合索引时要注意的重要事项包括：字段顺序与索引方向。
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1.3 多键索引（Multikey indexes）

针对属性包含数组数据的情况，MongoDB支持针对数组中每一个element创建索引，Multikeyindexes支持strings，numbers和nested
documents

1.4 地理空间索引（Geospatial Index）

针对地理空间坐标数据创建索引。 2dsphere索引，用于存储和查找球面上的点 2d索引，用于存储和查找平面上的点

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1.5 全文索引

MongoDB提供了针对string内容的文本查询，TextIndex支持任意属性值为string或string数组元素的索引查询。注意：一个集合仅支持最多一个Text Index，中文分词不理想推荐ES。

db.集合.createIndex({
    
    "字段": "text"})  
 db.集合.find({
    
    "$text": {
    
    "$search": "coffee"}}

1.6 哈希索引 Hashed Index

针对属性的哈希值进行索引查询，当要使用Hashed index时MongoDB能够自动的计算hash值，无需程序计算hash值。注：hash index仅支持等于查询，不支持范围查询。

db.集合.createIndex({
    
    "字段": "hashed"})

MongoDB应用实战

MongoDB的适用场景
MongoDB的行业具体应用场景
如何抉择是否使用MongoDB

Spring Boot 访问 MongoDB

MongoTemplate 的方式
第1步：基于maven新建springboot工程

第2步: 配置文件application.properties

第3步: DAO 实现类注入 MongoTemplate 完成增删改查
@Autowired protected MongoTemplate mongoTemplate;

第4步: 从Spring容器中获取DAO对象进行测试
MongoRepository 的方式
第1步：基于maven新建springboot工程

第2步: 配置文件application.properties

第3步:编写实体类并在实体类上打@Document(“集合名”)
第4步:编写 Repository 接口继承 MongoRepository
方法具体参考
:https://docs.spring.io/springdata/jpa/docs/current/reference/html/#jpa.query-methods.query-creation
如果内置方法不够用就自己定义如:定义find|read|get 等开头的方法进行查询
第5步: 从Spring容器中获取Repository对象进行测试

多数据源配置

yml配置文件：

mongodb:
  url: mongodb://user:[email protected]:27017/
  database:
    test: test
    test1: test1

首先创建@Bean：

@Configuration
public class MongoDBConfig {
    
    

    @Value("${mongodb.url}")
    private String mongoUrl;

    @Value("${mongodb.database.test}")
    private String test;

    @Value("${mongodb.database.test1}")
    private String test1;

    @Primary
    @Bean
    public  MongoTemplate mongoTemplate() {
    
    
        return new MongoTemplate(
                new SimpleMongoClientDatabaseFactory(MongoClients.create(mongoUrl), test));
    }

    @Bean(name = "TemplateTest")//数据源1的database使用test
    public  MongoTemplate mongoTemplateTest() {
    
    
        return new MongoTemplate(
                new SimpleMongoClientDatabaseFactory(MongoClients.create(mongoUrl), test));
    }

    @Bean(name = "TemplateTest1")//数据源2的database使用test1
    public MongoTemplate mongoTemplateTest1() {
    
    
        return new MongoTemplate(
                new SimpleMongoClientDatabaseFactory(MongoClients.create(mongoUrl), test1));
    }
    // 开启事务
    @Bean
    MongoTransactionManager transactionManager(MongoDatabaseFactory factory){
    
    
        return new MongoTransactionManager(factory);
    }
}

接下来，使用：

@Repository
public class DemoDaoImpl implements DemoDao {
    
    

    @Autowired
    @Qualifier("TemplateTest")
    private MongoTemplate mongoTemplateTest;

    @Autowired
    @Qualifier("TemplateTest1")
    private MongoTemplate mongoTemplateTest1;

    @Override
    public void saveDemo(DemoEntity demoEntity) {
    
    
        mongoTemplateTest1.save(demoEntity);
    }

    @Override
    public void removeDemoById(Long id) {
    
    
        Query query = new Query(Criteria.where("id").is(id));
        mongoTemplateTest.findAllAndRemove(query,DemoEntity.class);
    }

    @Override
    public void updateDemo(DemoEntity demoEntity) {
    
    
        Query query = new Query(Criteria.where("id").is(demoEntity.getId()));

        Update update = new Update();
        update.set("title", demoEntity.getTitle());
        update.set("description", demoEntity.getDescription());
        update.set("by", demoEntity.getBy());
        update.set("url", demoEntity.getUrl());
        update.set("corn", demoEntity.getCorn());

        mongoTemplateTest.updateFirst(query, update, DemoEntity.class);
    }

    @Override
    public DemoEntity findDemoById(Long id) {
    
    
        Query query = new Query(Criteria.where("id").is(id));
        DemoEntity demoEntity = mongoTemplateTest.findOne(query, DemoEntity.class);
        return demoEntity;
    }

    @Override
    public List<DemoEntity> findDemos() {
    
    
        return mongoTemplateTest.findAll(DemoEntity.class);
    }
}

五.数据库