Comience rápidamente con MongoDB. Aprenda del caballo negro
- Inicio rápido con MongoDB
- Objetivos del Curso
- 1 Conceptos relacionados con MongoDB
- 2 Implementación independiente
- 3 Comandos comunes básicos
- 4 índice-índice
- 5 comentarios del artículo
-
- 5.1 Análisis de requisitos
- 5.2 Análisis de la estructura de la tabla
- 5.3 Selección de tecnología
- 5.4 Artículo Construcción del módulo de microservicios
- 5.5 Escritura de la clase de entidad de comentario de artículo
- 5.6 CRUD básico de comentarios de artículos
- 5.7 Consultar la lista paginada de comentarios de artículos según el ID superior
- 5.8 MongoTemplate implementa comentarios y me gusta
Inicio rápido con MongoDB
Uso de MongoDB - Serie de inicio rápido y clúster y seguridad
Objetivos del Curso
- Comprender los escenarios de negocio de MongoDB, familiarizarse con la introducción, características y arquitectura, tipos de datos, etc. de MongoDB.
- Capaz de instalar e iniciar MongoDB y la interfaz gráfica de administración Compass en Windows y Linux
- Domine los comandos comunes básicos de MongoDB para realizar CRUD de datos
- Domine el tipo de índice, la gestión de índices y el plan de ejecución de MongoDB.
- Use Spring Data MongoDB para completar el desarrollo del negocio de comentarios de artículos
1 Conceptos relacionados con MongoDB
1.1 Escenarios de aplicaciones comerciales
Las bases de datos relacionales tradicionales (como MySQL) parecen impotentes ante los "tres altos" requisitos de las operaciones de datos y los requisitos del sitio web de la Web 2.0.
Explicación: "Tres requisitos altos":
• Alto rendimiento: el requisito para una alta lectura y escritura simultánea de la base de datos.
• Almacenamiento enorme: la necesidad de almacenamiento y acceso eficientes a cantidades masivas de datos.
• Alta escalabilidad y alta disponibilidad: la necesidad de alta escalabilidad y alta disponibilidad de la base de datos.
Y MongoDB puede hacer frente a los requisitos de "tres altos".
Los escenarios de aplicación específicos son los siguientes:
1) Escenarios sociales, utilizando MongoDB para almacenar información de usuario e información de Momentos publicada por los usuarios, y realizar funciones como personas y lugares cercanos a través de la indexación de ubicación geográfica.
2) La escena del juego utiliza MongoDB para almacenar la información del usuario del juego, y el equipo y los puntos del usuario se almacenan directamente en forma de documentos incrustados, lo que es conveniente para la consulta, el almacenamiento y el acceso eficientes.
3) En el escenario de logística, MongoDB se usa para almacenar información de pedidos. El estado del pedido se actualizará continuamente durante el proceso de entrega, se almacenará en forma de matriz integrada en MongoDB, y todos los cambios en el pedido se pueden leer en uno consulta.
4) En el escenario de Internet de las cosas, MongoDB se usa para almacenar toda la información de los dispositivos inteligentes conectados, así como para registrar la información reportada por el dispositivo y realizar un análisis multidimensional de esta información.
5) Video en vivo, utilizando MongoDB para almacenar información del usuario, como información interactiva, etc.
En estos escenarios de aplicación, las características comunes de las operaciones de datos son:
(1) Gran cantidad de datos
(2) Operaciones de escritura frecuentes (la lectura y escritura son muy frecuentes)
(3) Datos con poco valor y requisitos transaccionales bajos
Para tales datos, somos más adecuados para usar MongoDB para almacenar datos.
¿Cuándo elegir MongoDB?
En cuanto a la selección de arquitectura, además de las tres características anteriores, ¿si aún dudas si elegirla? Algunas preguntas a considerar son:
La aplicación no necesita transacciones ni uniones complejas para admitir nuevas aplicaciones, los requisitos cambiarán y el modelo de datos no se puede determinar. Si desea desarrollar iterativamente rápidamente, la aplicación necesita
más de 2000-3000 QPS de lectura y escritura (más alto es También es posible).
La aplicación requiere almacenamiento de datos a nivel de TB o incluso PB.
Desarrollo de la aplicación Rápido, debe poder expandirse rápidamente horizontalmente.
La aplicación requiere que los datos almacenados no se pierdan.
La aplicación debe tener una alta disponibilidad
del 99,999 %. La aplicación requiere una gran cantidad de consultas de ubicación geográfica y consultas de texto.
Respuesta: Si uno de los anteriores coincide, puede considerar MongoDB. Si dos o más coinciden, nunca se arrepentirá de elegir MongoDB.
Pensando: ¿Qué pasa si usa MySQL?
Respuesta: En comparación con MySQL, los problemas se pueden resolver a un costo menor (incluidos los costos de aprendizaje, desarrollo, operación y mantenimiento, etc.)
1.2 Introducción a MongoDB
MongoDB es una base de datos de documentos de código abierto, de alto rendimiento y sin esquemas. Fue diseñada originalmente para simplificar el desarrollo y facilitar la expansión. Es uno de los productos de base de datos NoSQL. Es una base de datos no relacional más parecida a una base de datos relacional (MySQL).
La estructura de datos que admite es muy flexible. Es un formato similar a JSON llamado BSON, por lo que puede almacenar tipos de datos más complejos y es bastante flexible.
Un registro en MongoDB es un documento, que es una estructura de datos que consta de pares de campo y valor (campo: valor). Los documentos MongoDB son similares a los objetos JSON, es decir, un documento se considera un objeto. El tipo de datos del campo es un tipo de carácter y su valor puede incluir otros documentos, matrices ordinarias y matrices de documentos, además de algunos tipos básicos.
1.3 Arquitectura
Comparación entre MySQL y MongoDB
| Términos/conceptos de SQL | Términos/conceptos de MongoDB | explicar |
|---|---|---|
| base de datos | base de datos | base de datos |
| mesa | recopilación | Tabla de base de datos/Colección |
| fila | documento | Línea de registro de datos/documento |
| columna | campo | campos de datos/campos |
| índice | índice | índice |
| uniones de mesa | Unirse a la tabla, MongoDB no es compatible | |
| documento incrustado | MongoDB reemplaza las uniones de varias tablas con documentos incrustados | |
| Clave primaria | Clave primaria | Clave principal, MongoDB establece automáticamente el campo _id como clave principal |
1.4 Modelo de datos
La unidad de almacenamiento más pequeña de MongoDB es el objeto de documento. Un objeto de documento corresponde a una fila en una base de datos relacional. Los datos se almacenan en el disco en MongoDB como documentos BSON (Binary-JSON).
BSON (formato de documento serializado binario) es un formato de almacenamiento binario similar a json, denominado JSON binario. Al igual que JSON, BSON admite objetos de documentos incrustados y objetos de matriz, pero BSON tiene algunos tipos de datos que JSON no tiene, como los tipos Date y BinData.
BSON adopta el método de representación de nombre y par similar a la estructura del lenguaje C, admite objetos de documento incrustados y objetos de matriz, tiene tres características de ligereza, transitabilidad y alta eficiencia, y puede describir de manera efectiva datos estructurados y no estructurados. La ventaja de este formato es su alta flexibilidad, pero su desventaja es que la tasa de utilización del espacio no es muy ideal.
En Bson, además de los tipos JSON básicos: cadena, entero, booleano, doble, nulo, matriz y objeto, mongo también usa tipos de datos especiales. Estos tipos incluyen fecha, ID de objeto, datos binarios, expresión regular y código. Cada controlador implementa estos tipos de una manera específica del idioma; consulte la documentación de su controlador para obtener más detalles.
Lista de referencia de tipos de datos BSON:
| tipo de datos | describir | ejemplo |
|---|---|---|
| cadena | Las cadenas UTF-8 se pueden representar como datos de tipo cadena | {“x”: “foobar”} |
| identificación del objeto | La identificación del objeto es la identificación única de 12 bytes del documento | {“X” :IdObjeto() } |
| valor booleano | verdadero o falso: verdadero o falso | {“x”:verdadero}+ |
| formación | Una colección o lista de valores se puede representar como una matriz | {“x” ： [“a”, “b”, “c”]} |
| entero de 32 bits | Tipo no disponible. JavaScript solo admite números de coma flotante de 64 bits, por lo que los enteros de 32 bits se convierten automáticamente. | El shell no es compatible con este tipo y lo convertirá en un número de punto flotante de 64 bits de forma predeterminada. |
| entero de 64 bits | Este tipo no es compatible. El shell utiliza un documento incrustado especial para mostrar números enteros de 64 bits | El shell no es compatible con este tipo y lo convertirá en un número de punto flotante de 64 bits de forma predeterminada. |
| flotante de 64 bits | Los números en la concha son de este tipo. | {“x”：3.14159，“y”：3} |
| nulo | Representa un objeto nulo o indefinido | {“x”: nulo} |
| indefinido | Los tipos no definidos también se pueden utilizar en el documento. | {“x”:indefinido} |
| símbolo | El shell no lo admite, y el shell convertirá automáticamente los datos simbólicos en la base de datos en una cadena | |
| expresión regular | Los documentos pueden contener expresiones regulares, usando la sintaxis de expresiones regulares de JavaScript | {"x": /foobar/i} |
| el código | Los documentos también pueden contener código JavaScript | {“x” ： función() { /* …… */ }} |
| datos binarios | Los datos binarios pueden consistir en cualquier cadena de bytes, pero no se pueden usar en el shell | |
| valor máximo valor mínimo | BSON incluye un tipo especial que representa el valor máximo posible. No hay tal tipo en el caparazón. |
Sugerencia:
el shell utiliza valores de coma flotante de 64 bits de forma predeterminada. {"x": 3,14} o {"x": 3}. Para valores enteros, puede usar NumberInt (entero con signo de 4 bytes) o NumberLong (entero con signo de 8 bytes), {"x":NumberInt("3")}{"x":NumberLong("3")}
1.5 Características de MongoDB
MongoDB tiene principalmente las siguientes características:
(1) Alto rendimiento :
MongoDB proporciona persistencia de datos de alto rendimiento. En particular, la compatibilidad con modelos de datos integrados reduce la actividad de E/S en los sistemas de bases de datos.
Los índices permiten consultas más rápidas y pueden incluir claves de matrices y documentos incrustados. (El índice de texto resuelve la necesidad de búsqueda, el índice TTL resuelve la necesidad de caducidad automática de los datos históricos y el índice de ubicación geográfica se puede utilizar para crear varias aplicaciones O2O) Mmapv1, wiredtiger, mongorocks (rocksdb), in-memory y otros
multi- El soporte del motor satisface las necesidades de varios escenarios.
Gridfs aborda las necesidades de almacenamiento de archivos.
(2) Alta disponibilidad :
la herramienta de replicación de MongoDB se denomina conjunto de réplicas (replica set), que proporciona conmutación por error automática y redundancia de datos.
(3) Alta escalabilidad :
MongoDB proporciona escalabilidad horizontal como parte de su funcionalidad principal.
Sharding distribuye datos a través de un grupo de máquinas. (Almacenamiento masivo de datos, expansión horizontal de capacidades de servicio).
A partir de 3.4, MongoDB admite la creación de regiones de datos basadas en claves fragmentadas. En un clúster equilibrado, MongoDB dirige las lecturas y escrituras cubiertas por una región solo a los
fragmentos dentro de esa región.
(4) Compatibilidad con consultas enriquecidas :
MongoDB admite un lenguaje de consultas enriquecido y admite operaciones de lectura y escritura (CRUD), como agregación de datos, búsqueda de texto y consultas geoespaciales.
(5) Otras características: como sin modelo (modo dinámico), modelo de documento flexible.
2 Implementación independiente
2.1 Instalación e inicio en sistema Windows
Paso 1: Descargue el paquete de instalación
MongoDB proporciona paquetes binarios precompilados para sistemas de 32 y 64 bits. Puede descargarlos e instalarlos desde el sitio web oficial de MongoDB. Dirección de descarga del paquete binario precompilado de MongoDB: dirección de descarga del paquete
binario
Descargue el paquete zip como se muestra arriba.
Sugerencias: Selección de versión:
Convención de nomenclatura de la versión de MongoDB, como: xyz;
cuando y es un número impar, significa que la versión actual es una versión de desarrollo, como: 1.5.2, 4.1.13;
cuando y es un número par, significa que la versión actual es una versión estable, como: 1.6 .3, 4.0.10,
z es el número de versión revisada, cuanto mayor sea el número, mejor.
Detalles: Documentación de MongoDB
Paso 2: Descomprima la instalación y comience
a Descomprimir el paquete comprimido en un directorio.
En el directorio de descompresión, cree manualmente un directorio para almacenar archivos de datos, comodata/db
Método 1: Inicie el servicio con parámetros de línea de comando
Cree datos en el directorio bin
Cree una carpeta db en los datos
Después de crear la carpeta,
abra la línea de comandos en el directorio bin e ingrese el siguiente comando:
mongod --dbpath=..\data\db
Podemos ver en la información de inicio que el puerto predeterminado de mongoDB es 27017.
Si queremos cambiar el puerto de inicio predeterminado, podemos --portespecificar el puerto por .
Para facilitar nuestro inicio cada vez, podemos configurar el directorio bin del directorio de instalación en la ruta de la variable de entorno.El directorio bin contiene algunos comandos comunes, como el servicio de inicio mongod y el servicio de conexión del cliente mongo.
Método 2: Inicie el servicio mediante el archivo de configuración
Cree una nueva carpeta de configuración en el directorio de descompresión y cree un nuevo archivo de configuración mongod.conf en esta carpeta El contenido es el siguiente:
Cree un nuevo archivo mongod.conf en la carpeta conf.
El contenido de entrada es el siguiente:
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
Para elementos de configuración detallados, consulte la documentación oficial: Documentación del sitio web oficial de MongoDB
[Nota]
1) Si se utilizan comillas dobles en el archivo de configuración, como la dirección de la ruta, el contenido de las comillas dobles se escapará automáticamente. Si no se escapa, se informará un error:
error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d
Solución:
a. Reemplace \ con / o \
b. Si no hay espacios en la ruta, no se requieren comillas.
2) Los campos no se pueden separar con pestañas en el archivo de configuración
Solución:
Conviértalo en espacios.
Método de inicio:
mongod -f ../conf/mongod.conf
或
mongod --config ../config/mongod.conf
Empezar con éxito
Más configuración de parámetros:
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 Conexión Shell (comando mongo)
Ingrese el siguiente comando de shell en el símbolo del sistema para completar el inicio de sesión.
La ventana de la línea de comando en este momento no se puede cerrar, así que cree una nueva.
mongo
或
mongo --host=127.0.0.1 --port=27017
Ver bases de datos existentes
show dbs
Alternativamente, las siguientes directivas también funcionan
show databases
salir de mongodb
exit
Se pueden ver más parámetros a través de la ayuda:
mongo --help
Sugerencia:
MongoDB javascript shell es un intérprete basado en javascript, por lo que admite programas js.
2.3 Compass-cliente GUI
Vaya al sitio web oficial de MongoDB para descargar MongoDB Compass,
dirección: Descarga de MongoDB Compass
Si es la versión de instalación descargada, siga los pasos para instalarla, si es la versión descargada y comprimida, descomprímala directamente y ejecute el archivo MongoDBCompassCommunity.exe que contiene.
En la interfaz abierta, ingrese la dirección del host, el puerto y otra información relevante, y haga clic en Conectar:
2.4 Instalación y conexión en sistema Linux
Objetivo: Implementar un MongoDB de una sola máquina en Linux para usar en un entorno de producción.
Consejo: Es similar a la operación bajo Windows.
Los pasos son los siguientes:
(1) Primero descargue el paquete comprimido mongod-linux-x86_64-4.0.10.tgz del sitio web oficial.
(2) Cargue el paquete comprimido en Linux y descomprímalo en el directorio actual:
tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz
(3) Mueva la carpeta descomprimida al directorio especificado:
mv mongodb-linux-x86_64-4.0.10 /usr/local/mongodb
(4) Cree varios directorios nuevos para almacenar datos y registros, respectivamente:
#数据存储目录
mkdir -p /mongodb/single/data/db
#日志存储目录
mkdir -p /mongodb/single/log
(5) Crear y modificar archivos de configuración
vi /mongodb/single/mongod.conf
El contenido del archivo de configuración es el siguiente:
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) Inicie el servicio MongoDB
/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
Empezar con éxito
Nota:
Si no es después del inicio successfully, el inicio falló. La razón es básicamente un problema con el archivo de configuración.
Compruebe si el servicio se inicia por proceso:
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 el comando mongo y la herramienta de brújula para conectarse y probar.
conexión exitosa
Sugerencia: si la conexión remota falla, debe configurar el firewall para permitirlo o cerrar directamente el firewall de Linux.
#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) Detener y cerrar el servicio
Hay dos formas de detener el servicio: cierre rápido y cierre estándar, que se describen a continuación:
(1) Método de cierre rápido (rápido, simple y los datos pueden ser incorrectos) )
Objetivo: Matar directamente a través del comando de matar del sistema Proceso:
Comprobar después de matar para evitar no matar a algunos.
#通过进程编号关闭节点
kill -2 54410
[Suplemento]
Si se debe a la corrupción de datos, debe hacer lo siguiente (comprender):
1) Eliminar el archivo de bloqueo:
rm -f /mongodb/single/data/db/*.lock
2) Datos de reparación:
/usr/local/mongdb/bin/mongod --repair --dbpath=/mongodb/single/data/db
(2) Método de apagado estándar (los datos no son fáciles de cometer errores, pero son problemáticos):
Objetivo: cerrar el servicio a través del comando shutdownServer en el cliente mongo. Los
pasos principales de la operación son los siguientes:
//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 Comandos comunes básicos
3.1 Requisitos del caso
Los datos para almacenar los comentarios de los artículos se almacenan en MongoDB. La referencia de la estructura de datos es la siguiente:
base de datos: articledb
| Comentarios de opinión | comentario | ||
|---|---|---|---|
| Nombre del campo | significado de campo | Tipo de campo | Observación |
| _identificación | IDENTIFICACIÓN | ObjectId 或String | Campo de clave principal de Mongo |
| ID del artículo | ID del artículo | Cadena | |
| contenido | comentarios | Cadena | |
| ID de usuario | Identificación del revisor | Cadena | |
| apodo | Apodo del revisor | Cadena | |
| hora de creación | fecha y hora del comentario | Fecha | |
| numero de semejanza | Gustos | Int32 | |
| número de respuesta | respuestas | Int32 | |
| estado | estado | Cadena | 0: invisible, 1: visible; |
| Identificación de los padres | Identificación superior | Cadena | Si 0 significa el comentario principal del artículo |
3.2 Funcionamiento de la base de datos
3.2.1 Seleccionar y crear una base de datos
Sintaxis para seleccionar y crear una base de datos:
use 数据库名称
Si la base de datos no existe, se creará automáticamente. Por ejemplo, la siguiente declaración crea la base de datos spitdb:
use articledb
Ver todos los comandos de la base de datos para los que tiene permiso de visualización
show dbs
或
show databases
Nota: En MongoDB, la colección solo se creará después de que se inserte el contenido, es decir, después de que se cree la colección (tabla de datos), se debe insertar un documento (registro) antes de que se cree realmente la colección.
Ver los comandos de la base de datos actualmente en uso
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：
