Get started quickly with MongoDB. Learn from the dark horse
- Quick Start with MongoDB
- Course objectives
- 1 MongoDB related concepts
- 2 Stand-alone deployment
- 3 Basic common commands
- 4 Index-Index
- 5 article comments
-
- 5.1 Requirements Analysis
- 5.2 Table structure analysis
- 5.3 Technology selection
- 5.4 Article Microservice Module Construction
- 5.5 Writing of article comment entity class
- 5.6 Basic CRUD of article comments
- 5.7 Query the paged list of article comments according to the superior ID
- 5.8 MongoTemplate implements comments and likes
Quick Start with MongoDB
Using MongoDB - Quick Start & Cluster and Security Series
Course objectives
- Understand the business scenarios of MongoDB, be familiar with the introduction, characteristics and architecture, data types, etc. of MongoDB.
- Able to install and start MongoDB and the graphical management interface Compass under Windows and Linux
- Master the basic common commands of MongoDB to realize CRUD of data
- Master the index type, index management, and execution plan of MongoDB.
- Use Spring Data MongoDB to complete the development of article comment business
1 MongoDB related concepts
1.1 Business Application Scenarios
Traditional relational databases (such as MySQL) seem powerless in the face of the "three high" requirements of data operations and the website requirements of Web2.0.
Explanation: "Three high" requirements:
• High performance - the requirement for high concurrent read and write of the database.
• Huge Storage - The need for efficient storage and access to massive amounts of data.
• High Scalability && High Availability - The need for high scalability and high availability of the database.
And MongoDB can cope with the "three high" requirements.
Specific application scenarios are as follows:
1) Social scenarios, using MongoDB to store user information and Moments information published by users, and realize functions such as nearby people and places through geographic location indexing.
2) The game scene uses MongoDB to store game user information, and the user's equipment and points are directly stored in the form of embedded documents, which is convenient for query, efficient storage and access.
3) In the logistics scenario, MongoDB is used to store order information. The order status will be continuously updated during the delivery process, stored in the form of an embedded array in MongoDB, and all changes in the order can be read out in one query.
4) In the Internet of Things scenario, MongoDB is used to store all connected smart device information, as well as log information reported by the device, and perform multi-dimensional analysis on these information.
5) Live video, using MongoDB to store user information, like interactive information, etc.
In these application scenarios, the common characteristics of data operations are:
(1) Large amount of data
(2) Frequent write operations (reading and writing are very frequent)
(3) Data with low value and low transactional requirements
For such data, we are more suitable to use MongoDB to store data.
When to choose MongoDB?
In terms of architecture selection, in addition to the above three characteristics, if you still hesitate whether to choose it? Some questions to consider are:
The application does not need transactions and complex joins to support new applications, the requirements will change, and the data model cannot be determined. If you want to develop iteratively quickly, the application
needs more than 2000-3000 read and write QPS (higher is also possible).
The application requires TB or even PB level data storage.
Application development Fast, needs to be able to quickly expand horizontally.
The application requires that the stored data not be lost.
The application needs to be 99.999% highly available.
The application requires a large number of geographical location queries and text queries.
Answer: If one of the above matches, you can consider MongoDB. If two or more matches, you will never regret choosing MongoDB.
Thinking: What if you use MySQL?
Answer: Compared with MySQL, problems can be solved at a lower cost (including learning, development, operation and maintenance costs, etc.)
1.2 Introduction to MongoDB
MongoDB is an open source, high-performance, schema-free document database. It was originally designed to simplify development and facilitate expansion. It is one of the NoSQL database products. It is a non-relational database most like a relational database (MySQL).
The data structure it supports is very loose. It is a JSON-like format called BSON, so it can store more complex data types and is quite flexible.
A record in MongoDB is a document, which is a data structure consisting of field and value pairs (field:value). MongoDB documents are similar to JSON objects, that is, a document is considered an object. The data type of the field is a character type, and its value can include other documents, ordinary arrays, and document arrays in addition to some basic types.
1.3 Architecture
Comparison between MySQL and MongoDB
| SQL terms/concepts | MongoDB terms/concepts | explain |
|---|---|---|
| database | database | database |
| table | collection | Database Table/Collection |
| row | document | Data record line/document |
| column | field | data fields/fields |
| index | index | index |
| table joins | Table join, MongoDB does not support | |
| embedded document | MongoDB replaces multi-table joins with embedded documents | |
| primary key | primary key | Primary key, MongoDB automatically sets the _id field as the primary key |
1.4 Data Model
The smallest storage unit of MongoDB is the document object. A document object corresponds to a row in a relational database. Data is stored on disk in MongoDB as BSON (Binary-JSON) documents.
BSON (Binary Serialized Document Format) is a json-like binary storage format, referred to as Binary JSON. Like JSON, BSON supports embedded document objects and array objects, but BSON has some data types that JSON does not, such as Date and BinData types.
BSON adopts the name and pair representation method similar to the C language structure, supports embedded document objects and array objects, has three characteristics of lightness, traversability, and high efficiency, and can effectively describe unstructured data and structured data. The advantage of this format is high flexibility, but its disadvantage is that the space utilization rate is not very ideal.
In Bson, in addition to the basic JSON types: string, integer, boolean, double, null, array and object, mongo also uses special data types. These types include date, object id, binary data, regular expression and code. Each driver implements these types in a language-specific way, see your driver's documentation for details.
BSON data type reference list:
| type of data | describe | example |
|---|---|---|
| string | UTF-8 strings can be represented as string type data | {“x” : “foobar”} |
| object id | The object id is the 12-byte unique ID of the document | {“X” :ObjectId() } |
| Boolean value | true or false: true or false | {“x”:true}+ |
| array | A collection or list of values can be represented as an array | {“x” ： [“a”, “b”, “c”]} |
| 32 bit integer | Type not available. JavaScript only supports 64-bit floating point numbers, so 32-bit integers are automatically converted. | The shell does not support this type, and the shell will convert it to a 64-bit floating point number by default |
| 64-bit integer | This type is not supported. The shell uses a special embedded document to display 64-bit integers | The shell does not support this type, and the shell will convert it to a 64-bit floating point number by default |
| 64-bit float | The numbers in the shell are of this type | {“x”：3.14159，“y”：3} |
| null | Represents a null or undefined object | {“x”:null} |
| undefined | Undefined types can also be used in the document | {“x”:undefined} |
| symbol | The shell does not support it, and the shell will automatically convert the symbolic data in the database into a string | |
| regular expression | Documents can contain regular expressions, using JavaScript's regular expression syntax | {“x” ： /foobar/i} |
| the code | Documents can also contain JavaScript code | {“x” ： function() { /* …… */ }} |
| binary data | Binary data can consist of any string of bytes, but cannot be used in the shell | |
| maximum value minimum value | BSON includes a special type representing the maximum possible value. There is no such type in the shell. |
Tip:
The shell uses 64-bit floating-point values by default. {"x": 3.14} or {"x": 3}. For integer values, you can use NumberInt (4-byte signed integer) or NumberLong (8-byte signed integer), {"x":NumberInt("3")}{"x":NumberLong("3")}
1.5 Features of MongoDB
MongoDB mainly has the following characteristics:
(1) High performance :
MongoDB provides high-performance data persistence. In particular, support for embedded data models reduces I/O activity on database systems.
Indexes enable faster queries and can include keys from embedded documents and arrays. (Text index solves the need for search, TTL index solves the need for automatic expiration of historical data, and geographic location index can be used to build various O2O applications) Mmapv1, wiredtiger
, mongorocks (rocksdb), in-memory and other multi-engine support meet the needs of various scenarios .
Gridfs addresses the needs of file storage.
(2) High availability :
MongoDB's replication tool is called a replica set (replica set), which provides automatic failover and data redundancy.
(3) High scalability :
MongoDB provides horizontal scalability as part of its core functionality.
Sharding distributes data across a cluster of machines. (Massive data storage, horizontal expansion of service capabilities).
Starting with 3.4, MongoDB supports creating data regions based on shard keys. In a balanced cluster, MongoDB directs reads and writes covered by a region only to those
shards within that region.
(4) Rich query support :
MongoDB supports a rich query language and supports read and write operations (CRUD), such as data aggregation, text search, and geospatial query.
(5) Other features: such as modeless (dynamic mode), flexible document model.
2 Stand-alone deployment
2.1 Installation and start in Windows system
Step 1: Download the installation package
MongoDB provides precompiled binary packages for 32-bit and 64-bit systems. You can download and install them from the official website of MongoDB. MongoDB precompiled binary package download address: binary package download
address
Download the zip package as shown above.
Tips: Version selection:
MongoDB version naming convention such as: xyz;
when y is an odd number, it means that the current version is a development version, such as: 1.5.2, 4.1.13;
when y is an even number, it means that the current version is a stable version, such as: 1.6 .3, 4.0.10;
z is the revised version number, the bigger the number, the better.
Details: MongoDB Documentation
Step 2: Unzip the installation and start
Unzip the compressed package into a directory.
In the decompression directory, manually create a directory for storing data files, such asdata/db
Method 1: Start the service with command line parameters
Create data in the bin directory
Create a db folder in the data
After creating the folder,
open the command line prompt in the bin directory and enter the following command:
mongod --dbpath=..\data\db
We can see in the startup information that the default port of mongoDB is 27017.
If we want to change the default startup port, we can --portspecify the port by .
In order to facilitate our startup every time, we can set the bin directory of the installation directory to the path of the environment variable. The bin directory contains some common commands, such as mongod startup service and mongo client connection service.
Method 2: Start the service by configuration file
Create a new config folder in the decompression directory, and create a new configuration file mongod.conf in this folder. The content is as follows:
Create a new file mongod.conf under the conf folder.
The input content is as follows:
storage:
#The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "\data\db" on Windows.
dbPath: F:\mongodb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.12\data\db
For detailed configuration items, please refer to the official documentation: MongoDB official website documentation
[Note]
1) If double quotation marks are used in the configuration file, such as the path address, the content of the double quotation marks will be automatically escaped. If not escaped, an error will be reported:
error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d
Solution:
a. Replace \ with / or \
b. If there are no spaces in the path, no quotation marks are required.
2) Fields cannot be separated by tabs in the configuration file
Solution:
Convert it to spaces.
Start method:
mongod -f ../conf/mongod.conf
或
mongod --config ../config/mongod.conf
Start successfully
More parameter configuration:
systemLog:
destination: file
#The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
path: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/log/mongod.log"
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
#The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
dbPath: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/data"
net:
#bindIp: 127.0.0.1
port: 27017
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false
2.2 Shell connection (mongo command)
Enter the following shell command at the command prompt to complete the login.
The command line window just now cannot be closed, so create a new one.
mongo
或
mongo --host=127.0.0.1 --port=27017
View existing databases
show dbs
Alternatively, the following directives also work
show databases
exit mongodb
exit
More parameters can be viewed through help:
mongo --help
Tip:
MongoDB javascript shell is a javascript-based interpreter, so it supports js programs.
2.3 Compass- GUI client
Go to MongoDB official website to download MongoDB Compass,
address: MongoDB Compass Download
If it is the downloaded installation version, follow the steps to install it; if it is the downloaded and compressed version, decompress it directly and execute the MongoDBCompassCommunity.exe file inside.
In the opened interface, enter the host address, port and other relevant information, and click Connect:
2.4 Installation and connection in Linux system
Goal: Deploy a single-machine MongoDB in Linux for use in a production environment.
Tip: It is similar to the operation under Windows.
The steps are as follows:
(1) First download the compressed package mongod-linux-x86_64-4.0.10.tgz from the official website.
(2) Upload the compressed package to Linux and decompress it to the current directory:
tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz
(3) Move the decompressed folder to the specified directory:
mv mongodb-linux-x86_64-4.0.10 /usr/local/mongodb
(4) Create several new directories to store data and logs respectively:
#数据存储目录
mkdir -p /mongodb/single/data/db
#日志存储目录
mkdir -p /mongodb/single/log
(5) Create and modify configuration files
vi /mongodb/single/mongod.conf
The content of the configuration file is as follows:
dbpath=/mongodb/single/data/db
##日志输出文件路径
logpath=/mongodb/single/log/mongod.log
##错误日志采用追加模式
logappend=true
##启用日志文件，默认启用
journal=true
##这个选项可以过滤掉一些无用的日志信息，若需要调试使用请设置为false
quiet=true
##端口号 默认为27017
port=27017
##允许远程访问（你的服务器局域网ip）
bind_ip=192.168.0.2
##开启子进程
fork=true
##开启认证，必选先添加用户，先不开启（不用验证账号密码）
##auth=true
(6) Start the MongoDB service
/usr/local/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 90384
child process started successfully, parent exiting
Start successfully
Note:
If it is not after startup successfully, the startup failed. The reason is basically a problem with the configuration file.
Check whether the service is started by process:
ps -ef |grep mongod
root 90384 1 0 8月26 ? 00:02:13 /usr/local/mongdb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf
(7) Use the mongo command and the compass tool to connect and test.
connection succeeded
Tip: If the remote connection fails, you need to configure the firewall to allow it, or directly close the linux firewall
#查看防火墙状态
systemctl status firewalld
#临时关闭防火墙
systemctl stop firewalld
#开机禁止启动防火墙
systemctl disable firewalld
(8) Stop and shut down the service
There are two ways to stop the service: quick shut down and standard shut down, which are described in turn below:
(1) Quick shut down method (fast, simple, and data may be wrong)
Goal: Kill directly through the system's kill command Process:
Check after killing to avoid not killing some.
#通过进程编号关闭节点
kill -2 54410
[Supplement]
If it is due to data corruption, you need to do the following (understand):
1) Delete the lock file:
rm -f /mongodb/single/data/db/*.lock
2) Repair data:
/usr/local/mongdb/bin/mongod --repair --dbpath=/mongodb/single/data/db
(2) Standard shutdown method (data is not easy to make mistakes, but troublesome):
Goal: Shut down the service through the shutdownServer command in the mongo client. The
main operation steps are as follows:
//客户端登录服务，注意，这里通过localhost登录，如果需要远程登录，必须先登录认证才行。
mongo --port 27017
//#切换到admin库
use admin
//关闭服务
db.shutdownServer()
3 Basic common commands
3.1 Case requirements
The data for storing article comments is stored in MongoDB. The data structure reference is as follows:
database: articledb
| Op-Ed Comments | comment | ||
|---|---|---|---|
| Field Name | field meaning | Field Type | Remark |
| _id | ID | ObjectId或String | Mongo's primary key field |
| articleid | Article ID | String | |
| content | comments | String | |
| userid | Reviewer ID | String | |
| nickname | Reviewer Nickname | String | |
| createdatetime | datetime of the comment | Date | |
| likenum | Likes | Int32 | |
| replynum | Replies | Int32 | |
| state | state | String | 0: invisible; 1: visible; |
| parentid | Superior ID | String | If 0 means the article's top comment |
3.2 Database operation
3.2.1 Selecting and creating a database
Syntax for selecting and creating a database:
use 数据库名称
If the database does not exist, it will be created automatically. For example, the following statement creates the spitdb database:
use articledb
View all database commands that you have permission to view
show dbs
或
show databases
Note: In MongoDB, the collection will only be created after the content is inserted! That is to say, after the collection (data table) is created, a document (record) must be inserted before the collection is actually created.
View the database commands currently in use
db
MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。
另外：
数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。
- 不能是空字符串（“”)。
- 不得含有’ '（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
- 应全部小写。
- 最多64字节。
有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。
- admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
- local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
- config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。
3.2.2 数据库的删除
MongoDB 删除数据库的语法格式如下：
db.dropDatabase()
提示：主要用来删除已经持久化的数据库
3.3 集合操作
集合，类似关系型数据库中的表。
可以显示的创建，也可以隐式的创建。
3.3.1 集合的显式创建（了解）
基本语法格式：
db.createCollection(name)
参数说明：
- name: 要创建的集合名称
例如：创建一个名为 mycollection 的普通集合。
db.createCollection("mycollection")
查看当前库中的表：show tables命令
show collections
或
show tables
集合的命名规范：
- 集合名不能是空字符串""。
- 集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
- 集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
- 用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。
3.3.2 集合的隐式创建
当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。
详见 文档的插入 章节。
提示：通常我们使用隐式创建文档即可。
3.3.3 集合的删除
集合删除语法格式如下：
db.collection.drop()
或
db.集合.drop()
返回值
如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。
例如：要删除mycollection集合
db.mycollection.drop()
删除后查询：
3.4 文档基本CRUD
文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。
所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。
3.4.1 文档的插入
（1）单个文档插入
使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：
db.collection.insert(
<document or array of documents>,
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)
参数：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| document | document or array | 要插入到集合中的文档或文档数组。（(json格式） |
| writeConcern | document | Optional. A document expressing the write concern. Omit to use the default write concern. See Write Concern.Do not explicitly set the write concern for the operation if run in a transaction. To use write concern with transactions, see Transactions and Write Concern. |
| ordered | boolean | 可选。如果为真，则按顺序插入数组中的文档，如果其中一个文档出现错误，MongoDB将返回而不处理数组中的其余文档。如果为假，则执行无序插入，如果其中一个文档出现错误，则继续处理数组中的主文档。在版本2.6+中默认为true |
【示例】
要向comment的集合(表)中插入一条测试数据：
db.comment.insert({
"articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})
我们发现本身没有创建comment的集合，但是文档创建完后，竟然创建了一个comment的集合
提示：
1）comment集合如果不存在，则会隐式创建
2）mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。
3）插入当前日期使用 new Date()
4）插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值
5）如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。
执行后，如下，说明插入一个数据成功了。
注意：
1.文档中的键/值对是有序的。
2.文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
3.MongoDB区分类型和大小写。
4.MongoDB的文档不能有重复的键。
5.文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。
文档键命名规范：
- 键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
- .和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
- 以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。
（2）批量插入
语法：
db.collection.insertMany(
[ <document 1> , <document 2>, ... ],
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)
参数：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| document | document | 要插入到集合中的文档或文档数组。（(json格式） |
| writeConcern | document | Optional. A document expressing the write concern. Omit to use the default write concern.Do not explicitly set the write concern for the operation if run in a transaction. Touse write concern with transactions, see Transactions and Write Concern. |
| ordered | boolean | 可选。一个布尔值，指定Mongod实例应执行有序插入还是无序插入。默认为true。 |
【示例】
批量插入多条文章评论：
db.comment.insertMany([
{
"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
{
"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
{
"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
{
"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
{
"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}
]);
提示：
插入时指定了 _id ，则主键就是该值。
如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。
因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理。如（了解）：
try {
db.comment.insertMany([
{
"_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
{
"_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
{
"_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
{
"_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
{
"_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}
]);
} catch (e) {
print (e);
}
此时查看5条数据都在
3.4.2 文档的基本查询
查询数据的语法格式如下：
db.collection.find(<query>, [projection])
参数：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| query | document | 可选。使用查询运算符指定选择筛选器。若要返回集合中的所有文档，请省略此参数或传递空文档( {} )。 |
| projection | projection | 可选。指定要在与查询筛选器匹配的文档中返回的字段（投影）。若要返回匹配文档中的所有字段，请省略此参数。 |
【示例】
（1）查询所有
如果我们要查询spit集合的所有文档，我们输入以下命令
db.comment.find()
或
db.comment.find({})
查询结果：
清空指令
cls
查看所有
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。
如果我想按一定条件来查询，比如我想查询userid为1003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.comment.find({userid:'1003'})
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，语法和find一样。
如：查询用户编号是1003的记录，但只最多返回符合条件的第一条记录：
db.comment.findOne({userid:'1003'})
（2）投影查询（Projection Query）：
如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。
如：查询结果只显示 _id、userid、nickname :
db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1})
{ "_id" : "4", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
{ "_id" : "5", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
默认 _id 会显示。
如：查询结果只显示 、userid、nickname ，不显示 _id ：
>db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0})
{ "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
{ "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
再例如：查询所有数据，但只显示 _id、userid、nickname :
>db.comment.find({},{userid:1,nickname:1})
3.4.3 文档的更新
更新文档的语法：
db.collection.update(query, update, options)
//或
db.collection.update(
<query>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>,
collation: <document>,
arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2
}
)
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| query | document | 更新的选择条件。可以使用与find（）方法中相同的查询选择器，类似sql update查询内where后面的。。在3.0版中进行了更改：当使用upsert:true执行update（）时，如果查询使用点表示法在_id字段上指定条件，则MongoDB将拒绝插入新文档。 |
| update | document or pipeline | 要应用的修改。该值可以是：包含更新运算符表达式的文档，或仅包含：对的替换文档，或在MongoDB 4.2中启动聚合管道。管道可以由以下阶段组成： |
| upsert | boolean | 可选。如果设置为true，则在没有与查询条件匹配的文档时创建新文档。默认值为false，如果找不到匹配项，则不会插入新文档。 |
| multi | boolean | 可选。如果设置为true，则更新符合查询条件的多个文档。如果设置为false，则更新一个文档。默认值为false。 |
| writeConcern | document | 可选。表示写问题的文档。抛出异常的级别。 |
| collation | document | 可选。指定要用于操作的校对规则。校对规则允许用户为字符串比较指定特定于语言的规则，例如字母大小写和重音标记的规则。校对规则选项具有以下语法：校对规则：{区域设置：，caseLevel:，caseFirst:，强度numericordering:，替代：，最大变量：，向后：}指定校对规则时，区域置字段是必需的；所有其他校对规则字段都是可选的。有关字段的说明，请参阅校对规则文档。如果未指定校对规则，但集合具有默认校对规则（请参db.createCollection（）），则该操作将使用为集合指定的校对规则。如果没有为集合或操作指定校对规则，MongoDB将使用以前版本中使用的简单二进制比较进行字符串比较。不能为一个操作指定多个校对规则。例如，不能为每个字段指定不同的校对规则，或者如果使用排序执行查找，则不能将一个校对规则用于查找，另一个校对规则用于排序。3.4版新增 |
| arrayFilters | array | 可选。一个筛选文档数组，用于确定要为数组字段上的更新操作修改哪些数组元素。在更新文档中，使用筛选的位置运算符来定义标识符,然后在数组过滤器文档中引用。如果标识符未包含在更新文档中，则不能有标识符的数组数组筛选器文档。注意必须以大小写字母开头并且只包括[标识符]都必须指定一个对应的数组筛选器文档。也就是说，不能为同一标识符指定多个数组筛选器文档。3.6版+ |
| hint | Document or string | 可选。指定用于支持查询谓词的索引的文档或字符串。该选项可以采用索引规范文档或索引名称字符串。如果指定的索引不存在，则说明操作错误。例如，请参阅版本4中的“为更新操作指定提示。 |
提示：
主要关注前四个参数即可。
【示例】
（1）覆盖的修改
如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句：
db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})
执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见了，
（2）局部修改
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：
我们想修改_id为2的记录，浏览量为889，输入以下语句：
db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})
这样就OK啦。
（3）批量的修改
更新所有用户为 1003 的用户的昵称为 凯撒大帝 。
//默认只修改第一条数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}})
//修改所有符合条件的数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})
提示：如果不加后面的参数，则只更新符合条件的第一条记录
加上后面的参数
（3）列值增长的修改
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 $inc 运算符来实现。
需求：对3号数据的点赞数，每次递增1
db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})
3.4.4 删除文档
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.comment.remove({})
如果删除_id=1的记录，输入以下语句
db.comment.remove({_id:"1"})
删除userid = 1003 的数据
db.comment.remove({userid:"1003"})
删库跑路:
3.5 文档的分页查询
3.5.1 统计查询
统计查询使用count()方法，语法如下：
db.collection.count(query, options)
参数：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| query | document | 查询选择条件。 |
| options | document | 可选。用于修改计数的额外选项。 |
提示：
可选项暂时不使用。
【示例】
（1）统计所有记录数：
统计comment集合的所有的记录数：
db.comment.count()
（2）按条件统计记录数：
例如：统计userid为1003的记录条数
db.comment.count({userid:"1003"})
提示：
默认情况下 count() 方法返回符合条件的全部记录条数。
3.5.2 分页列表查询
可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。
基本语法如下所示：
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
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(TopN)，默认值20，例如：
db.comment.find().limit(3)
skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前N个不要）,默认值是0
db.comment.find().skip(3)
分页查询：需求：每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据
//第一页
db.comment.find().skip(0).limit(2)
//第二页
db.comment.find().skip(2).limit(2)
//第三页
db.comment.find().skip(4).limit(2)
3.5.3 排序查询
sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。
语法如下所示：
db.COLLECTION_NAME.find().sort({
KEY:1})
或
db.集合名称.find().sort(排序方式)
例如：
对userid降序排列，并对访问量进行升序排列
db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})
按userid降序排列，投影
提示：
skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。
3.6 文档的更多查询
3.6.1 正则的复杂条件查询
MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：
db.collection.find({field:/正则表达式/})
或
db.集合.find({字段:/正则表达式/})
提示：正则表达式是js的语法，直接量的写法。
例如，我要查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下：
db.comment.find({content:/开水/})
如果要查询评论的内容中以“专家”开头的，代码如下：
db.comment.find({content:/^专家/})
3.6.2 比较查询
<, <=, >, >= 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" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
示例：查询评论点赞数量大于700的记录
db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})
3.6.3 包含查询
包含使用$in操作符。 示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档
db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})
不包含使用$nin操作符。 示例：查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档
db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})
3.6.4 条件连接查询
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：
$and:[ { },{ },{ } ]
示例：查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档：
db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(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：
$or:[ { },{ },{ } ]
示例：查询评论集合中userid为1003，或者点赞数小于1000的文档记录
db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})
3.7 常用命令小结
选择切换数据库：use articledb
插入数据：db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据：db.comment.find();
条件查询数据：db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录：db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录：db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录：db.comment.find({条件}).skip(条数)
修改数据：db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据})
修改数据并自增某字段值：db.comment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}})
删除数据：db.comment.remove({条件})
统计查询：db.comment.count({条件})
模糊查询：db.comment.find({字段名:/正则表达式/})
条件比较运算：db.comment.find({字段名:{$gt:值}})
包含查询：db.comment.find({字段名:{$in:[值1，值2]}})或db.comment.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}})
条件连接查询：db.comment.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})
4 索引-Index
4.1 概述
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句
匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非
常致命的。
如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排
序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
官网文档：MongoDB索引
了解：
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）
4.2 索引的类型
4.2.1 单字段索引
MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。
对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。
4.2.2 复合索引
MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后在每个userid的值内，再在按score倒序排序。
4.2.3 其他索引
地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。
地理空间索引（Geospatial Index）
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。
文本索引（Text Indexes）
MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。
哈希索引（Hashed Indexes）
为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支持相等匹配，不支持基于范围的查询。
4.3 索引的管理操作
4.3.1 索引的查看
说明：
返回一个集合中的所有索引的数组。
语法：
db.collection.getIndexes()
提示：该语法命令运行要求是MongoDB 3.0+
【示例】
查看comment集合中所有的索引情况
db.comment.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "articledb.comment"
}
]
结果中显示的是默认 _id 索引。
默认_id索引：
MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引。
注意：该索引是唯一索引，因此值不能重复，即 _id 值不能重复的。在分片集群中，通常使用 _id 作为片键。
4.3.2 索引的创建
说明：
在集合上创建索引。
语法：
db.collection.createIndex(keys, options)
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| keys | document | 包含字段和值对的文档，其中字段是索引键，值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引，请 |
| 指定值1；对于降序索引，请指定值-1。比如： {字段:1或-1} ，其中1 为指定按升序创建索引，如果你 | ||
| 想按降序来创建索引指定为 -1 即可。另外，MongoDB支持几种不同的索引类型，包括文本、地理空 | ||
| 间和哈希索引。 | ||
| options | document | 可选。包含一组控制索引创建的选项的文档。有关详细信息，请参见选项详情列表。 |
options（更多选项）列表：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加"background" 可选参数。 “background” 默认值为false。 |
| unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
| name | string | 索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 |
| dropDups | Boolean | 3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为false. |
| sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. |
| expireAfterSeconds | integer | 指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。 |
| v | index version | 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 |
| weights | document | 索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 |
| default_language | string | 对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语 |
| language_override | string | 对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为language. |
提示：
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex() ，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，
ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。
【示例】
（1）单字段索引示例：对 userid 字段建立索引：
> db.comment.createIndex({userid:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
参数1：按升序创建索引
可以查看一下：
> db.comment.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "articledb.comment"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"userid" : 1
},
"name" : "userid_1",
"ns" : "articledb.comment"
}
]
索引名字为`userid_1
compass查看：
（2）复合索引：对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：
> db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}
查看一下索引：
> db.comment.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "articledb.comment"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"userid" : 1
},
"name" : "userid_1",
"ns" : "articledb.comment"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"userid" : 1,
"nickname" : -1
},
"name" : "userid_1_nickname_-1",
"ns" : "articledb.comment"
}
]
compass中：
4.3.3 索引的移除
说明：可以移除指定的索引，或移除所有索引
一、指定索引的移除
语法：
db.collection.dropIndex(index)
参数：
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| index | string or document | 指定要删除的索引。可以通过索引名称或索引规范文档指定索引。若要删除文本索引，请指定索引名称。 |
【示例】
删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引：
> db.comment.dropIndex({userid:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }
查看已经删除了。
根据索引名称删除
db.comment.dropIndex("userid_1_nickname_-1")
二、所有索引的移除
语法：
db.collection.dropIndexes()
【示例】
删除 spit 集合中所有索引。
> db.comment.dropIndexes()
{
"nIndexesWas" : 2,
"msg" : "non-_id indexes dropped for collection",
"ok" : 1
}
提示： _id 的字段的索引是无法删除的，只能删除非 _id 字段的索引。
4.4 索引的使用
4.4.1 执行计划
分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。
那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。
语法：
db.collection.find(query,options).explain(options)
【示例】
查看根据userid查询数据的情况：
> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "articledb.comment",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "9ef3740277ad",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.10",
"gitVersion" : "c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766"
},
"ok" : 1
}
关键点看： “stage” : “COLLSCAN”, 表示全集合扫描
下面对userid建立索引
> db.comment.createIndex({userid:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
再次查看执行计划：
> db.comment.find({userid:"1013"}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "articledb.comment",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"userid" : {
"$eq" : "1013"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"userid" : 1
},
"indexName" : "userid_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"userid" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"userid" : [
"[\"1013\", \"1013\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "9ef3740277ad",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.10",
"gitVersion" : "c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766"
},
"ok" : 1
}
关键点看： “stage” : “IXSCAN” ,基于索引的扫描
compass查看：
4.4.2 涵盖的查询
Covered Queries
当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。 这些覆盖的查询可以非常有效。
更多：https://docs.mongodb.com/manual/core/query-optimization/#read-operations-covered-query
【示例】
> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0})
{ "userid" : "1003" }
{ "userid" : "1003" }
> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "articledb.comment",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "PROJECTION",
"transformBy" : {
"userid" : 1,
"_id" : 0
},
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"userid" : 1
},
"indexName" : "userid_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"userid" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"userid" : [
"[\"1003\", \"1003\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "bobohost.localdomain",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.10",
"gitVersion" : "c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766"
},
"ok" : 1
}
Compass中：
5 文章评论
5.1 需求分析
某头条的文章评论业务如下：
文章示例参考：早晨空腹喝水，是对还是错？https://www.toutiao.com/a6721476546088927748/
需要实现以下功能：
1）基本增删改查API
2）根据文章id查询评论
3）评论点赞
5.2 表结构分析
数据库：articledb
| 专栏文章评论 | comment | ||
|---|---|---|---|
| 字段名称 | 字段含义 | 字段类型 | 备注 |
| _id | ID | ObjectId或String | Mongo的主键的字段 |
| articleid | 文章ID | String | |
| content | 评论内容 | String | |
| userid | 评论人ID | String | |
| nickname | 评论人昵称 | String | |
| createdatetime | 评论的日期时间 | Date | |
| likenum | 点赞数 | Int32 | |
| replynum | 回复数 | Int32 | |
| state | 状态 | String | 0：不可见；1：可见； |
| parentid | 上级ID | String | 如果为0表示文章的顶级评论 |
5.3 技术选型
5.3.1 mongodb-driver（了解）
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。
官方驱动说明和下载：http://mongodb.github.io/mongo-java-driver/
官方驱动示例文档：http://mongodb.github.io/mongo-java-driver/3.8/driver/getting-started/quick-start/
5.3.2 SpringDataMongoDB
SpringData家族成员之一，用于操作MongoDB的持久层框架，封装了底层的mongodb-driver。
官网主页： https://projects.spring.io/spring-data-mongodb/
我们十次方项目的吐槽微服务就采用SpringDataMongoDB框架。
5.4 文章微服务模块搭建
新建Maven工程
选择Maven
GroupId:cn.itcast
ArtifactId:article
配置Maven的设置
（1）搭建项目工程article，pom.xml引入依赖：
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.6.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
（2）创建application.yml
spring:
#数据源配置
data:
mongodb:
# 主机地址
host: 192.168.40.141
# 数据库
database: articledb
# 默认端口是27017
port: 27017
#也可以使用uri连接
#uri: mongodb://192.168.40.134:27017/articledb
（3）创建启动类
cn.itcast.article.ArticleApplication
代码如下：
@SpringBootApplication
public class ArticleApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ArticleApplication.class, args);
}
}
（4）启动项目，看是否能正常启动，控制台没有错误。
5.5 文章评论实体类的编写
创建实体类 创建包cn.itcast.article，包下建包po用于存放实体类，创建实体类cn.itcast.article.po.Comment
package cn.itcast.article.pojo;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Field;
import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Date;
/**
* 文章评论实体类
*/
//把一个java类声明为mongodb的文档，可以通过collection参数指定这个类对应的文档。
//@Document(collection="mongodb 对应 collection 名")
// 若未加 @Document ，该 bean save 到 mongo 的 comment collection
// 若添加 @Document ，则 save 到 comment collection
@Document(collection = "comment")//可以省略，如果省略，则默认使用类名小写映射集合
//复合索引
// @CompoundIndex( def = "{'userid': 1, 'nickname': -1}")
public class Comment implements Serializable {
//主键标识，该属性的值会自动对应mongodb的主键字段"_id"，如果该属性名就叫“id”,则该注解可以省略，否则必须写
@Id
private String id;//主键
//该属性对应mongodb的字段的名字，如果一致，则无需该注解
@Field("content")
private String content;//吐槽内容
private Date publishtime;//发布日期
//添加了一个单字段的索引
@Indexed
private String userid;//发布人ID
private String nickname;//昵称
private LocalDateTime createdatetime;//评论的日期时间
private Integer likenum;//点赞数
private Integer replynum;//回复数
private String state;//状态
private String parentid;//上级ID
private String articleid;
//getter and setter.....
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public String getContent() {
return content;
}
public void setContent(String content) {
this.content = content;
}
public Date getPublishtime() {
return publishtime;
}
public void setPublishtime(Date publishtime) {
this.publishtime = publishtime;
}
public String getUserid() {
return userid;
}
public void setUserid(String userid) {
this.userid = userid;
}
public String getNickname() {
return nickname;
}
public void setNickname(String nickname) {
this.nickname = nickname;
}
public LocalDateTime getCreatedatetime() {
return createdatetime;
}
public void setCreatedatetime(LocalDateTime createdatetime) {
this.createdatetime = createdatetime;
}
public Integer getLikenum() {
return likenum;
}
public void setLikenum(Integer likenum) {
this.likenum = likenum;
}
public Integer getReplynum() {
return replynum;
}
public void setReplynum(Integer replynum) {
this.replynum = replynum;
}
public String getState() {
return state;
}
public void setState(String state) {
this.state = state;
}
public String getParentid() {
return parentid;
}
public void setParentid(String parentid) {
this.parentid = parentid;
}
public String getArticleid() {
return articleid;
}
public void setArticleid(String articleid) {
this.articleid = articleid;
}
@Override
public String toString() {
return "Comment{" +
"id='" + id + '\'' +
", content='" + content + '\'' +
", publishtime=" + publishtime +
", userid='" + userid + '\'' +
", nickname='" + nickname + '\'' +
", createdatetime=" + createdatetime +
", likenum=" + likenum +
", replynum=" + replynum +
", state='" + state + '\'' +
", parentid='" + parentid + '\'' +
", articleid='" + articleid + '\'' +
'}';
}
}
说明：
索引可以大大提升查询效率，一般在查询字段上添加索引，索引的添加可以通过Mongo的命令来添加，也可以在Java的实体类中通过注解添加。
1）单字段索引注解@Indexed
org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed.class
声明该字段需要索引，建索引可以大大的提高查询效率。
Mongo命令参考：
db.comment.createIndex({
"userid":1})
2）复合索引注解@CompoundIndex
org.springframework.data.mongodb.core.index.CompoundIndex.class
复合索引的声明，建复合索引可以有效地提高多字段的查询效率。
Mongo命令参考：
db.comment.createIndex({
"userid":1,"nickname":-1})
5.6 文章评论的基本增删改查
（1）创建数据访问接口 cn.itcast.article包下创建dao包，包下创建接口
cn.itcast.article.dao.CommentRepository
package cn.itcast.article.dao;
import cn.itcast.article.pojo.Comment;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
public interface CommentRepository extends MongoRepository<Comment, String> {
}
（2）创建业务逻辑类 cn.itcast.article包下创建service包，包下创建类
cn.itcast.article.service.CommentService
package cn.itcast.article.service;
import cn.itcast.article.dao.CommentRepository;
import cn.itcast.article.pojo.Comment;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class CommentService {
@Autowired
private CommentRepository commentRepository;
/**
* 保存一个评论
*
* @param comment
*/
public void saveComment(Comment comment) {
//如果需要自定义主键，可以在这里指定主键；如果不指定主键，MongoDB会自动生成主键
//设置一些默认初始值。。。
//调用dao
commentRepository.save(comment);
}
/**
* 更新评论
*
* @param comment
*/
public void updateComment(Comment comment) {
//调用dao
commentRepository.save(comment);
}
/**
* 根据id删除评论
*
* @param id
*/
public void deleteCommentById(String id) {
//调用dao
commentRepository.deleteById(id);
}
/**
* 查询所有评论
*
* @return
*/
public List<Comment> findCommentList() {
//调用dao
return commentRepository.findAll();
}
/**
* 根据id查询评论
*
* @param id
* @return
*/
public Comment findCommentById(String id) {
//调用dao
return commentRepository.findById(id).get();
}
}
（3）新建Junit测试类，测试保存和查询所有：
cn.itcast.article.service.CommentServiceTest
测试：查询所有
CommentServiceTest.java
package cn.itcast.article.service;
import cn.itcast.article.pojo.Comment;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.List;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class CommentServiceTest {
@Autowired
private CommentService commentService;
@Test
public void testFindCommentList() {
List<Comment> list = commentService.findCommentList();
list.forEach(System.out::println);
}
}
查询结果:
测试查询单个：
CommentServiceTest.java
@Test
public void testFindCommentById() {
Comment comment = commentService.findCommentById("2");
System.out.println(comment);
}
结果：
测试插入：
CommentServiceTest.java
/**
* 保存一个评论
*/
@Test
public void testInsert() {
Comment comment = new Comment();
comment.setArticleid("100000");
comment.setContent("测试添加的数据");
comment.setCreatedatetime(LocalDateTime.now());
comment.setUserid("1003");
comment.setNickname("凯撒大帝");
comment.setState("1");
comment.setLikenum(0);
comment.setReplynum(0);
commentService.saveComment(comment);
}
测试结果：
添加结果：
5.7 根据上级ID查询文章评论的分页列表
（1）CommentRepository新增方法定义
//根据父id，查询子评论的分页列表
Page<Comment> findByParentid(String parentid, Pageable pageable);
（2）CommentService新增方法
/**
* 根据父id查询分页列表
* @param parentid
* @param page
* @param size
* @return
*/
public Page<Comment> findCommentListByParentId(String parentId, int page, int size) {
return commentRepository.findByParentid(parentId, PageRequest.of(page - 1, size));
}
（3）junit测试用例：
cn.itcast.article.service.CommentServiceTest
/**
* 测试根据父id查询子评论的分页列表
*/
@Test
public void testfindCommentById() {
Page<Comment> page = commentService.findCommentListByParentId("3", 1, 2);
System.out.println("总条数:" + page.getTotalPages());
System.out.println("集合:" + page.getContent());
}
（4）测试
使用compass快速插入一条测试数据，数据的内容是对3号评论内容进行评论。
运行结果如下：
总条数:1
集合:[Comment{id='6427e3851f759b3a90f217e2', content='null', publishtime=null, userid='null', nickname='张三', createdatetime=null, likenum=null, replynum=null, state='null', parentid='3', articleid='null'}]
5.8 MongoTemplate实现评论点赞
我们看一下以下点赞的临时示例代码： CommentService 新增updateThumbup方法
/**
* 点赞-效率低
* @param id
*/
public void updateCommentThumbupToIncrementingOld(String id){
Comment comment = CommentRepository.findById(id).get();
comment.setLikenum(comment.getLikenum()+1);
CommentRepository.save(comment);
}
以上方法虽然实现起来比较简单，但是执行效率并不高，因为我只需要将点赞数加1就可以了，没必要查询出所有字段修改后再更新所有字
段。(蝴蝶效应)
我们可以使用MongoTemplate类来实现对某列的操作。
（1）修改CommentService
//注入MongoTemplate
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
/**
* 点赞数+1
* @param id
*/
public void updateCommentLikenum(String id){
//查询对象
Query query=Query.query(Criteria.where("_id").is(id));
//更新对象
Update update=new Update();
//局部更新，相当于$set
// update.set(key,value)
//递增$inc
// update.inc("likenum",1);
update.inc("likenum");
//参数1：查询对象
//参数2：更新对象
//参数3：集合的名字或实体类的类型Comment.class
mongoTemplate.updateFirst(query,update,"comment");
}
（2）测试用例：
cn.itcast.article.service.CommentServiceTest
/**
* 点赞数+1
*/
@Test
public void updateCommentLikenum() {
commentService.updateCommentLikenum("1");
}
执行测试用例后，发现点赞数+1了：
