智能表单之mongoDB的使用

在去年工作中遇见一个较为复杂的模块:智能表单。智能表单其实就问卷星一样的东西，由客户来根据需求设计表单内容样式，然后发布出去收集大家所填写的数据，最后进行统计分析，生成图表。

智能表单一开始遇见的困扰时数据库的设计。表单字段的不确定，对数据库要求的灵活性很大，所思之后解决方案主要有三：

1.根据用户设计的表单内容动态生成数据库表

2.使用一张非常多字段的，来容得下客户可能要求的最大字段个数。

3.内存数据库。

首先由于客户量不太小，第一种动态生成表的方式被否决了，怕数据库负担太大。第二种感觉有点太蠢了哈哈，然后就选择了第三种，由于需要进行统计分析，所有选择了mongDB来作为最终的解决方案。

接下来就总结工作中如何把mongoDB整合到spring mvc，因为这个模块其实做起来很多，只对与mongDB沾边的进行一些简单举例：

1.毋庸置疑，引坐标进pom.xml中，自行选择版本

<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-mongodb</artifactId>
<version>1.10.1.RELEASE</version>
</dependency>
       <dependency>
           <groupId>org.mongodb</groupId>
           <artifactId>mongo-java-driver</artifactId>
           <version>3.2.2</version>
       </dependency>

2.配置mongoDB数据源

1.在applicationContext.xml中配置<context:property-placeholder location="classpath:application.properties" ignore-unresolvable="true"/> 设置读取外部资源方便配置数据库信息 ignore-unresolvable="true"如果已经存在配置外部资源的则需要设置此属性，否则默认只读取一个。

2.引入mongoBD配置在applicationContext中引入<import resource="spring-mongo.xml"/>单独拿到一个文件中来。

3.编写spring-mongo.xml内容

<context:property-placeholder location="classpath:mongo.properties" ignore-unresolvable="true"/>

<mongo:mongo-client replica-set="${mongo.hostport}" credentials="${mongo.username}:${mongo.password}@${mongo.dbname}" id="mongo">
<mongo:client-options connections-per-host="${mongo.connectionsPerHost}"
threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="${mongo.threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier}"
connect-timeout="${mongo.connectTimeout}" max-wait-time="${mongo.maxWaitTime}"
socket-timeout="${mongo.socketTimeout}"/>
</mongo:mongo-client>

<mongo:db-factory id="mongoDbFactory" dbname="${mongo.dbname}" mongo-ref="mongo"/>

<bean id="mongoTemplate" class="org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate">
<constructor-arg name="mongoDbFactory" ref="mongoDbFactory"/>
</bean>


<mongo:repositories base-package="com.dg.ptm.model.mongo"/>//其实在智能表单中并不需要数据库字段的映射，所以这边引入只是为了当时学习一下，没有真正用到。

3.书写dao层，以方便使用，因为比较多，只简单列举几个，以便日后想起

列举一：

接口方法：

/**
* 根据某一字段条件进行模糊查询
* @param field 字段名
* @param param 参数值
* @param cls 类型
* @return
*/
public List fuzzySearchByOneParam(String field, String param, Class cls);

实现方法：

   @Override
   public List fuzzySearchByOneParam(String field, String param, Class cls) {
       return getMongoTemplate().find(new Query(Criteria.where(
               field).regex(".*?\\" +param+ ".*")), cls);
   }

列举二：

接口方法：

/**
* 向集合众插入json格式文档
* @param jsonStr 要插入的json
* @param collectionName 集合名称
*/
public void insertJSONObject(String jsonStr, String collectionName) throws Exception;

实现方法：

   @Override
   public void insertJSONObject(String jsonStr, String collectionName) throws Exception{
       DBCollection collection = getMongoTemplate().getCollection(collectionName);
       BasicDBObject document = (BasicDBObject) JSON.parse(jsonStr);
       collection.insert(document);
   }

还有一个较为复杂的分组统计的方法，但是我个人的方法有点愚钝，希望有更好方式的大神能给予教导，提供更好的方法，在mongo管道这一块还有很多的欠缺。

列举三

接口方法：

   /**
   * 通过输入的检索条件分组并查询匹配数据
   * @param query 查询条件
   * @param groupKey 分组字段
   * @param operate 操作名称
   * @param selectName 显示字段
   * @param collectionName 文档名称
   * @return
   * @throws Exception
   */
   public String findJsonObjectAndGroupByQuery(BasicDBObject query, String groupKey, String operate, String selectName, String collectionName) throws Exception;

实现方法：

   public String findJsonObjectAndGroupByQuery(BasicDBObject query, String groupKey, String operate, String selectName, String collectionName)
           throws Exception {
       DBCollection collection = getMongoTemplate().getCollection(collectionName);
       DBObject keys = new BasicDBObject(groupKey, 1);
DBObject initial = new BasicDBObject("count", 0);
initial.put("result", 0);
String reduce = "";
String finalize = "";
if("avg".equals(operate)) { // 求平均数
   reduce = "function(doc,out){out.count++; out.result = out.result + Number(doc." + selectName + ");}";
   finalize = "function(out){out.result = out.result / out.count; return out;}";
} else if("sum".equals(operate)) { // 求总和
   reduce = "function(doc,out){out.count++; out.result = out.result + Number(doc." + selectName + ");}";
   finalize = "function(out){return out;}";
} else if("max".equals(operate)) { // 求最大
   reduce = "function(doc,out){out.count++; if(out.result < Number(doc." + selectName + "))out.result = Number(doc." + selectName + ");}";
   finalize = "function(out){return out;}";
} else if("min".equals(operate)) { // 求最小
   initial.put("result", Long.MAX_VALUE);
   reduce = "function(doc,out){out.count++; if(out.result > Number(doc." + selectName + "))out.result = Number(doc." + selectName + ");}";
   finalize = "function(out){if(out.result==" + Long.MAX_VALUE + ") {out.result = 0} return out;}";
} else if("count".equals(operate)) { // 求总数
   reduce = "function(doc,out){out.count++;}";
   finalize = "function(out){out.result = out.count; return out;}";
} else {
   throw new Exception();
}

BasicDBList dbList = (BasicDBList) collection.group(keys, query, initial, reduce, finalize);
ListIterator<Object> listIterator = dbList.listIterator();
Gson gson = new Gson();

List<Map> resultList = new ArrayList<>();
while(listIterator.hasNext()) {
   Map resultMap = gson.fromJson(String.valueOf(listIterator.next()), new TypeToken<Map>() {}.getType());
   resultList.add(resultMap);
}
       return gson.toJson(resultList);
   }

mongDB很多命令行实现方式与js极为相似，所以我在实现分组的时候其实采用的是类似于js语言的实现方式。现在已记不清为什么不使用Aggregation管道操作来实现了。。。也记不太清遇到了什么难题，让我转而用这种方式，好像当时是因为数据类型的问题，无法进行正确的统计。

补充：最后瞎扯一下，如果使用mongoDB需要进行映射的操作，需要在pojo上声明注解@Document，这样你类中id就会与mongoDB中默认主键_id对应上，否则会被认为是一个新的字段，就这样啦啦。

智能表单之mongoDB的使用

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