文章目录
- 1、mongodb相关概念
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- 1.1、业务应用场景
- 1.2、MongoDB简介
- 1.3、体系结构
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- [1.3.1 数据库 (databases) 管理语法](#1.3.1 数据库 (databases) 管理语法)
- [1.3.2 集合 (collection) 管理语法](#1.3.2 集合 (collection) 管理语法)
- 1.4、数据模型
- 1.5、MongoDB的特点
- 2、单机部署
- 3、基本常用命令
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- 3.1、案例需求
- 3.2、数据库操作
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- [3.2.1 选择和创建数据库](#3.2.1 选择和创建数据库)
- [3.2.2 数据库的删除](#3.2.2 数据库的删除)
- 3.3、集合操作
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- [3.3.1 集合的显式创建](#3.3.1 集合的显式创建)
- [3.3.2 集合的隐式创建(常用)](#3.3.2 集合的隐式创建(常用))
- [3.3.3 集合的删除](#3.3.3 集合的删除)
- 3.4、文档基本CRUD
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- [3.4.1 文档的插入](#3.4.1 文档的插入)
- [3.4.2 文档的基本查询](#3.4.2 文档的基本查询)
- [3.4.3 文档的更新](#3.4.3 文档的更新)
- [3.4.4 删除文档](#3.4.4 删除文档)
- [3.5 文档的分页查询](#3.5 文档的分页查询)
-
- [3.5.1 统计查询](#3.5.1 统计查询)
- [3.5.2 分页列表查询](#3.5.2 分页列表查询)
- [3.5.3 排序查询](#3.5.3 排序查询)
- [3.6 文档的更多查询](#3.6 文档的更多查询)
-
- [3.6.1 正则的复杂条件查询](#3.6.1 正则的复杂条件查询)
- [3.6.2 比较查询](#3.6.2 比较查询)
- [3.6.3 包含查询](#3.6.3 包含查询)
- [3.6.4 条件连接查询](#3.6.4 条件连接查询)
- [3.6.5 foreach查询](#3.6.5 foreach查询)
- [3.7 常用命令小结](#3.7 常用命令小结)
- 4、文档间的对应关系
- 5、索引-Index
-
- 5.1、概述
- 5.2、索引的类型
-
- [5.2.1 单字段索引](#5.2.1 单字段索引)
- [5.2.2 复合索引](#5.2.2 复合索引)
- [5.2.3 其他索引](#5.2.3 其他索引)
- 5.3、索引的管理操作
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- [5.3.1 索引的查看](#5.3.1 索引的查看)
- [5.3.2 索引的创建](#5.3.2 索引的创建)
- [5.3.3 索引的移除](#5.3.3 索引的移除)
- 5.4、索引的使用
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- [5.4.1 执行计划](#5.4.1 执行计划)
- [5.4.2 涵盖的查询](#5.4.2 涵盖的查询)
- 6、SpringBoot整合MongoDB
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- 6.1、需求分析
- 6.2、表结构分析
- 6.3、技术选型
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- [6.3.1 mongodb-driver(了解)](#6.3.1 mongodb-driver(了解))
- [6.3.2 SpringDataMongoDB](#6.3.2 SpringDataMongoDB)
- 6.4、文章微服务模块搭建
- 6.5、文章评论实体类的编写
- 6.6、文章评论的基本增删改查
- 6.7、根据上级ID查询文章评论的分页列表
- 6.8、MongoTemplate实现评论点赞
1、mongodb相关概念
1.1、业务应用场景
传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的"三高"需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。
解释:"三高"需求:
- High performance - 对数据库高并发读写的需求。
- Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
- High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
而MongoDB可应对"三高"需求。
具体的应用场景如:
1)社交场景,使用 MongoDB 存储存储用户信息,以及用户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能。
2)游戏场景,使用 MongoDB 存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、高效率存储和访问。
3)物流场景,使用 MongoDB 存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以 MongoDB 内嵌数组的形式来存储,一次查询就能 将 订单所有的变更读取出来。
4)物联网场景,使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析。
5)视频直播,使用 MongoDB 存储用户信息、点赞互动信息等。
这些应用场景中,数据操作方面的共同特点是:
- 数据量大
- 写入操作频繁(读写都很频繁)
- 价值较低的数据,对事务性要求不高
对于这样的数据,我们更适合使用MongoDB来实现数据的存储。
什么时候选择MongoDB
在架构选型上,除了上述的三个特点外,可以考虑以下的一些问题:
- 应用不需要事务及复杂 join 支持
- 新应用,需求会变,数据模型无法确定,想快速迭代开发
- 应用需要2000-3000以上的读写QPS(更高也可以)
- 应用需要TB甚至 PB 级别数据存储
- 应用发展迅速,需要能快速水平扩展
- 应用要求存储的数据不丢失
- 应用需要99.999%高可用
- 应用需要大量的地理位置查询、文本查询
如果上述有1个符合,可以考虑 MongoDB,2个及以上的符合,选择 MongoDB 绝不会后悔。
思考:如果用MySQL呢?
答:相对MySQL,可以以更低的成本解决问题(包括学习、开发、运维等成本)
1.2、MongoDB简介
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库,当初的设计就是用于简化开发和方便扩展,是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库(MySQL)的非关系型数据库。
它支持的数据结构非常松散,是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON
,所以它既可以存储比较复杂的数据类型,又相当的灵活。
MongoDB中的记录是一个文档
,它是一个由字段和值对(field:value)组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象,即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型,它的值除了使用基本的一些类型外,还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。
1.3、体系结构
Mongo和Mysql对比
MongoDB 数据模型是面向文档的, 所谓文档就是一种类似于 JSON 的结构, 简单理解 MongoDB 这个数据库中存在的是各种各样的 JSON(BSON)
-
数据库 (database)
- 数据库是一个仓库, 存储集合 (collection)
-
集合 (collection)
- 类似于数组, 在集合中存放文档
-
文档 (document)
- 文档型数据库的最小单位, 通常情况, 我们存储和操作的内容都是文档
在 MongoDB 中, 数据库和集合都不需要手动创建, 当我们创建文档时, 如果文档所在的集合或者数据库不存在, 则会自动创建数据库或者集合(隐式创建)
1.3.1 数据库 (databases) 管理语法
操作 | 语法 |
---|---|
查看所有数据库 | show dbs; 或 show databases; |
查看当前数据库 | db; |
切换到某数据库 (若数据库不存在则创建数据库) | use <db_name>; |
删除当前数据库 | db.dropDatabase(); |
1.3.2 集合 (collection) 管理语法
操作 | 语法 |
---|---|
查看所有集合 | show collections; |
创建集合 | db.createCollection("<collection_name>"); |
删除集合 | db.<collection_name>.drop() |
1.4、数据模型
MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行
。
数据在MongoDB中以BSON(Binary-JSON)文档的格式存储在磁盘上。
BSON(Binary Serialized Document Format)是一种类json的一种二进制
形式的存储格式,简称Binary JSON。
BSON和JSON一样,支持内嵌的文档对象和数组对象,但是BSON有JSON没有的一些数据类型,如Date和BinData类型。
BSON采用了类似于 C 语言结构体的名称、对表示方法,支持内嵌的
文档对象和数组对象,具有轻量性、可遍历性、高效性的三个特点,可以有效描述非结构化数据和结构化数据。这种格式的优点是灵活性高,但它的缺点是空间利用率不是很理想。
Bson中,除了基本的JSON类型:string,integer,boolean,double,null,array和object,mongo还使用了特殊的数据类型。这些类型包括date,object id,binary data,regular expression 和code。每一个驱动都以特定语言的方式实现了这些类型,查看你的驱动的文档来获取详细信息。
BSON数据类型参考列表:
1.5、MongoDB的特点
MongoDB主要有如下特点:
-
高性能:
MongoDB提供高性能的数据持久性。特别是,对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。
索引支持更快的查询,并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。(
文本索引
解决搜索的需求、TTL索引
解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引
可用于构建各种 O2O 应用)mmapv1、wiredtiger、mongorocks(rocksdb)、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。
Gridfs解决文件存储的需求。
-
高可用性 :
MongoDB的复制工具称为副本集(replica set),它可提供自动故障转移和数据冗余。
-
高扩展性 :
MongoDB提供了水平可扩展性作为其核心功能的一部分。
分片将数据分布在一组集群的机器上。(海量数据存储,服务能力水平扩展)
从3.4开始,MongoDB支持基于
片键
创建数据区域。在一个平衡的集群中,MongoDB将一个区域所覆盖的读写只定向到该区域内的那些片。 -
丰富的查询支持 :
MongoDB支持丰富的查询语言,支持读和写操作(CRUD),比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等。
-
其他特点:如无模式(动态模式)、灵活的文档模型、
2、单机部署
笔者采用docker在服务器上部署MongoDB,请看笔者的另一篇文章
Docker安装MongoDB_King Gigi.的博客-CSDN博客
3、基本常用命令
3.1、案例需求
存放文章评论的数据存放到MongoDB中,数据结构参考如下:
数据库:articledb
3.2、数据库操作
3.2.1 选择和创建数据库
选择和创建数据库的语法格式:
shell
use 数据库名称
查看有权限查看的所有的数据库命令
shell
show dbs
或
show databases
注意: 在 MongoDB 中,集合只有在内容插入后才会创建
就是说,创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录),集合才会真正创建。
查看当前正在使用的数据库命令
shell
db
MongoDB 中默认的数据库为 test
,如果没有选择数据库,集合将存放在 test 数据库中。
有一些数据库是保留的,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。
当我们创建了一个数据库后再进行查看会发现,我们创建的数据库并没有显示出来,这是由于MongoDD的存储机制决定的
当使用
use articledb
的时候.articledb
其实存放在内存之中, 当articledb
中存在一个 collection 之后, mongo 才会将这个数据库持久化到硬盘之中.
shell
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
> use articledb
switched to db articledb
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
> db.articledb.insertOne({"a": 3})
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("62e128b6a70e7344a5139207")
}
> show dbs
admin 0.000GB
articledb 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
3.2.2 数据库的删除
MongoDB 删除数据库的语法格式如下:
shell
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
基本语法格式:
shell
db.createCollection(name)
# name: 要创建的集合名称
例如:创建一个名为mycollection 的普通集合。
shell
db.createCollection("mycollection")
查看当前集合(库)中的文档(表)
shell
show tables
或
show collections
3.3.2 集合的隐式创建(常用)
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。
3.3.3 集合的删除
集合删除语法格式如下:
shell
db.集合.drop()
#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
shell
db.mycollection.drop()
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
单个文档插入
使用insert()方法向集合中插入文档,语法如下:
shell
db.collection.insert(
<document or array of documents>,
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)
参数:
- document:要写入的文档。
- writeConcern:写入策略,默认为 1,即要求确认写操作,0 是不要求。
- ordered:指定是否按顺序写入,默认 true,按顺序写入
示例:
要向comment的集合(表)中插入一条测试数据:
shell
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})
提示:
-
comment集合如果不存在,则会隐式创建
-
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。
-
插入当前日期使用new Date()
-
插入的数据没有指定_id ,会自动生成主键值
-
如果某字段没值,可以赋值为null,或不写该字段。
注意:
文档中的键/值对是有序的。
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)。
MongoDB区分类型和大小写。
MongoDB的文档不能有重复的键。
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。
批量插入
语法:
shell
db.collection.insertMany(
[ <document 1> , <document 2>, ... ],
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)
示例:批量插入多条文章评论
shell
// 插入多条记录
> 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。
shelltry { // 插入多条记录 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); }
-
3.4.2 文档的基本查询
查询数据的语法格式如下:
shell
db.<collection_name>.find(<query>, [projection])
参数:
查询所有
如果我们要查询comment集合的所有文档,我们输入以下命令
shell
db.comment.find()
或
db.comment.find({})
这里我们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:
shell
db.comment.find({userid:'1003'})
如果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:
shell
db.comment.findOne({userid:'1003'})
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 :
shell
>db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1})
默认_id
会显示。
如:查询结果只显示、userid、nickname ,不显示_id :
shell
>db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0})
再例如:查询所有数据,但只显示_id、userid、nickname :
shell
>db.comment.find({},{userid:1,nickname:1})
3.4.3 文档的更新
更新文档的语法:
shell
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
}
)
参数:
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
query | document | 更新的选择条件 |
update | document/pipeline | 要应用的修改 |
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的文档。默认值伟false,如果找不到匹配项,就不会插入新文档 |
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 |
其他参数了解即可
单条记录的修改
如果我们想修改_id为1的记录,点赞量为1001,输入以下语句:
shell
db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})
执行后,我们会发现,update方法已被弃用(也可以用,可以理解为Java中的比如说暂停线程的方法stop(),虽然说被弃用,但是依然能用)我们要是想更新一条记录,应该使用updateOne
,并且需要使用原子操作符来实现;
为了解决这个问题,我们需要使用修改器$set
来实现,命令如下:
我们想修改_id为1的记录,浏览量为889,输入以下语句:
shell
db.comment.updateOne({_id:"1"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})
这样就OK啦。
批量的修改
更新所有用户为1003 的用户的昵称为凯撒大帝。
shell
//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2"}},{multi:true})
当然我们也可以使用updateMany()
方法来操作
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$inc
运算符来实现。
需求:对3号数据的点赞数,每次递增1
shell
db.comment.update({_id:"3"},{$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)
shell
db.集合名称.remove(条件)
以下语句可以将数据全部删除,请慎用
shell
db.comment.remove({})
如果要删除comment集合中_id=1的记录,输入以下语句
shell
db.comment.remove({_id:"1"})
可以看到执行成功,同样的remove()方法已被弃用
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:
shell
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。 |
统计所有记录数:
统计comment集合的所有的记录数:
go
db.comment.count()
go
mongo_test> db.comment.count()
DeprecationWarning: Collection.count() is deprecated. Use countDocuments or estimatedDocumentCount.
5
mongo_test> db.comment.countDocuments()
5
mongo_test> db.comment.estimatedDocumentCount()
5
按条件统计记录数:
统计userid为1003的记录条数
go
db.comment.count({userid:"1003"})
#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:
shell
> 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:
shell
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
shell
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
shell
//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:
shell
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
go
db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})
go
mongo_test> db.comment.find().sort({userid:-1,likenum: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: ISODate("2019-08-05T23:58:51.485Z"),
likenum: 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: ISODate("2019-08-06T01:05:06.321Z"),
likenum: 667,
state: '1'
},
{
_id: '4',
articleid: '100001',
content: '专家说不能空腹吃饭,影响健康。',
userid: '1003',
nickname: '凯撒大帝2',
createdatetime: ISODate("2019-08-06T08:18:35.288Z"),
likenum: 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: '凯撒大帝2',
createdatetime: ISODate("2019-08-06T11:01:02.521Z"),
likenum: 3000,
state: '1'
},
{
_id: ObjectId("6518ce02932a33a70a1134fd"),
articleid: '100000',
content: '今天天气真好,阳光明媚',
userid: '1001',
nickname: 'Rose',
createdatetime: ISODate("2023-10-01T01:40:18.159Z"),
likenum: 10,
state: null
}
]
mongo_test>
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:
shell
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:
shell
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:
shell
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:
shell
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" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value
示例:查询评论点赞数量大于700的记录
shell
db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})
3.6.3 包含查询
包含使用$in
操作符。 示例:查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档
shell
db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})
不包含使用$nin
操作符。 示例:查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档
shell
db.comment.find({userid:{$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:
shell
$and:[ { },{ },{ } ]
示例:查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档:
shell
db.comment.find({$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 $or操作符进行关联, 格式为:
shell
$or:[ { },{ },{ } ]
示例:查询评论集合中userid为1003,或者点赞数小于1000的文档记录
shell
db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})
3.6.5 foreach查询
我们知道这些查询语句其实就是js
的语法格式,所有在查询得到结果后我们也可以通过forEach
函数对结果进行遍历
shell
db.posts.find().forEach(
fucntion(doc) {
print('Blog Post: ' + doc.title)
})
// 也可以通过箭头函数简化一下
db.comment.find().forEach((it)=> {
print(it._id)
});
3.7 常用命令小结
java
选择切换数据库:use articledb
插入数据:db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据:db.comment.find();
条件查询数据:db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录:db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录:db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录:db.comment.find({条件}).skip(条数)
修改数据:db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{$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、文档间的对应关系
- 一对一 (One To One)
- 一对多/多对一(one to many / many to one)
- 多对多 (Many To Many)
4.1、一对一
在MongoDB中可以通过内嵌文档的形式体现出一对一的关系,比如夫妻:
json
{
name:'黄蓉',
husband:{
name:'郭靖'
}
}
一个文档对象一旦被嵌入到另一个文档对象中就绝不可能再被嵌入到其他文档对象中,因此可以体现出一对一的关系
4.2、一对多/多对一
一对多的关系在实际开发中是非常常用的,也是现实世界中出现频率比较高的关系
有两种方式可以体现一对多(或多对一)的关系,以客户和订单为例:
一:关系在一的一方维护,直接通过内嵌数组,在数组中存放整个对象的方式:这种方式不好,因为如果对应的对象比较多的话,文档就会看起来很复杂,不易查询
json
{
cust_id:ObjectId("5d272c817f2dc9e6986d82fb"),
cust_name:"黑宋江",
orders:[
{
_id: ObjectId("5d2614c42b1a4fdfd82bfda3"),
type:"牛肉",
count:2
},
{
_id:ObjectId("5d272c817f2dc9e6986d82fa"),
type:"酒",
count:6
}
]
}
二:一对多,用户:constom/订单orders
举个例子, 比如"用户-订单"这个一对多的关系中, 我们想查询某一个用户的所有或者某个订单, 我们可以在用户中添加订单的主键
先创建用户集合
json
db.constom.insert([
{username:'孙悟空'},
{username:'猪八戒'}
])
再创建订单集合(添加一个userid属性,该订单是谁的就给userid属性添加谁的_id)
json
db.orders.insert({
list:["辣椒","花椒","油"],
userid:ObjectId("5ebcfe39bc5756d0fed31ff3")//这个是孙悟空的_id代表该订单就是孙悟空的。
})
通过userid再去查找每个人对应的订单
json
var userid = db.constom.findOne({username:'孙悟空'})._id;
db.orders.find({userid:userid})
4.3、多对多
在关系型数据库中我们处理多对多关系的时候采用的方法一般是将两张表的主键抽取出来,放到一张单独的关系表中,将两张表的主键作为这张关系表的外键,每次做关联查询的时候都要先到这张关系表中找出对应表的主键
在MongoDB中多对多采用的其实是类似与一对多的情况,也是通过增加一些冗余的字段来记录关系
举个例子,我们在关系型数据库中一般会以学生和老师作为例子,这里同样我们也举这个:
json
//多对多
// 先插入一些老师的信息
db.teachers.insertMany([
{name:"洪七公"},
{name:"黄药师"},
{name:"龟仙人"}
]);
db.teachers.find();
// 插入一些学生的信息,并且将老师的id进行记录
db.students.insertMany([
{
name:"郭靖",
teachers_ids:[
ObjectId("5d7f018b162f56aeed8aedda"),
ObjectId("5d7f018b162f56aeed8aeddb"),
ObjectId("5d7f018b162f56aeed8aeddc")
]
},{
name:"黄蓉",
teachers_ids:[
ObjectId("5d7f018b162f56aeed8aedda"),
ObjectId("5d7f018b162f56aeed8aeddb"),
ObjectId("5d7f018b162f56aeed8aeddc")
]
}
]);
db.students.find();
5、索引-Index
5.1、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.
MongoDB 和MySQL 一样使用的都是是 B+ Tree。
在之前的版本中Mongo使用的是B树,但是现在都是使用B+树了
索引常用命令:
shell
// create index
db.<collection_name>.createIndex({ userid : 1, username : -1 })
// retrieve indexes
db.<collection_name>.getIndexes()
// remove indexes
db.<collection_name>.dropIndex(index)
// there are 2 ways to remove indexes:
// 1. removed based on the index name
// 2. removed based on the fields
db.<collection_name>.dropIndex( "userid_1_username_-1" )
db.<collection_name>.dropIndex({ userid : 1, username : -1 })
// remove all the indexes, will only remove non_id indexes
db.<collection_name>.dropIndexes()
5.2、索引的类型
5.2.1 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。
5.2.2 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,这个其实非常类似MySQL中的联合索引,因为底层都是B+树,所有联合索引可能也有最左原则这种东西
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.
5.2.3 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.
5.3、索引的管理操作
5.3.1 索引的查看
说明:
返回一个集合中的所有索引的数组。
语法:
shell
db.<collection_name>.getIndexes()
【示例】
查看comment集合中所有的索引情况
shell
> 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, 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.
5.3.2 索引的创建
说明:
在集合上创建索引。
语法:
shell
db.collection.createIndex(keys, options)
参数:
options(更多选项)列表:
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.
举个🌰
{userid:1} 表示由userid按照升序创建索引
{userid:1,nickname:-1}表示先按userid升序,如果userid相等再按照nickname降序创建索引,这里和MySQL一摸一样
【示例】
(1)单字段索引示例:对userid 字段建立索引:
shell
> 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:
shell
> db.comment.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "articledb.comment"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"userid" : 1
},
"name" : "userid_1",
"ns" : "articledb.comment"
}
]
(2)复合索引:对userid 和nickname 同时建立复合(Compound)索引:
shell
> db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}
查看一下索引:
go
> 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"
}
]
5.3.3 索引的移除
说明:可以移除指定的索引,或移除所有索引
语法
go
# 删除某一个索引
$ db.collection.dropIndex(index)
# 删除全部索引
$ db.collection.dropIndexes()
其中index
类型为:string or document,表示指定要删除的索引。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。
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
示例:
删除comment 集合中userid 字段上的升序索引:
shell
> db.comment.dropIndex({userid:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }
5.4、索引的使用
5.4.1 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。同MySql的执行计划,根据字段分析是否命中索引
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:
go
$ db.<collection_name>.find( query, options ).explain(options)
比如: 查看根据 user_id
查询数据的情况
未添加索引之前
"stage" : "COLLSCAN"
, 表示全集合扫描
shell
> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()
{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "articledb.comment",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN", //表示全表扫描
"filter" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "9ef3740277ad",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.10",
"gitVersion" : "c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766"
},
"ok" : 1
}
下面对userid建立索引
shell
> db.comment.createIndex({userid:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}
再次查看执行计划:
关键点看: "stage" : "IXSCAN" ,基于索引的扫描
5.4.2 涵盖的查询
这里如果直接看的话其实还是满难理解的,但是如果我们结合MySQL来看就会发现,这不就是MySQL里面的覆盖索引吗?覆盖索引不就是减少了回表操作吗?这样的话其实一下就能理解下面的介绍,看来知识都是相通的,还是应该多学底层,应用层的东西会变,但是底层的东西大部分都不会改变,你看AVL树、红黑树这些数据结构,都是上个世纪中期产生的,现在用的还是这一套
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, 这些覆盖的查询十分有效
例如我们查询下面的索引执行计划:
6、SpringBoot整合MongoDB
6.1、需求分析
这里会结合一个具体的业务场景(小案例),对用户评论进行CRUD
需要实现以下功能:
- 基本增删改查API
- 根据文章id查询评论
- 评论点赞
6.2、表结构分析
数据库:articledb,集合就用我们上面一直在使用的comment
6.3、技术选型
6.3.1 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。
6.3.2 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
6.4、文章微服务模块搭建
(1)搭建项目工程article,pom.xml引入依赖:
xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.7.2</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.king</groupId>
<artifactId>article</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>article</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<excludes>
<exclude>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</exclude>
</excludes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
(2)创建application.yml
yml
spring:
#数据源配置
data:
mongodb:
# 主机地址
host: localhost
# 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
com.king.article.ArticleApplication
java
package com.king.article;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class ArticleApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ArticleApplication.class, args);
}
}
我们启动一下空项目,看Mongo
连接是否正常,一般就可以正常连接了
6.5、文章评论实体类的编写
创建实体类 创建包com.king.article,包下建包po用于存放实体类,创建实体类
这里有一点需要注意,因为Mongo
是可以进行横向拓展的,所以可能会出现一个集合对应多个实体类的情况
java
package com.king.article.po;
import lombok.Data;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.index.CompoundIndex;
import org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Date;
/**
* <p>
* 文档评论实体类<br/>
* 把一个Java类生命为mongodb的文档,可以通过collection参数指定这个类对应的文档
* </p>
*
* @since 2023-09-28 22:53
* @author king
**/
@Data
// 若未添加@Document注解,则该bean save到mongo的comment collection
@Document(collection = "comment")//指定对应的集合,如果省略则默认为类名小写进行集合映射
@CompoundIndex(def = "{'userid': 1, 'nickname' : -1}") // 添加复合索引,先按userid排,再按nickname降序排
public class Comment implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 21218312631312334L;
// 主键标识,该属性的值会自动对应mongodb的主键字段`_id`, 如果该属性名叫做 `id`, 则该注解可以省略,否者必须写
@Id
private String id;//主键
private String content;//吐槽内容
private Date publishtime;//发布日期
// 添加了一个单子段的索引
@Indexed
private String userid;//发布人的ID
private String nickname;//用户昵称
private LocalDateTime createdatetime;//评论的日期时间
private Integer likenum;//点赞数
private Integer replaynum;//回复数
private String state;//状态
private String parentid;//上级ID
private String articleid;//文章id
}
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:
shell
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:
shell
db.comment.createIndex({"userid":1,"nickname":-1})
6.6、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
com.king.article.dao.CommentRepository
java
package com.king.article.dao;
import com.king.article.po.Comment;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
/**
* <p>
*
* </p>
*
* @author king
* @since 2023-09-28 22:56
**/public interface CommentRepository extends MongoRepository<Comment, String> {
}
(2)创建业务逻辑类com.king.article包下创建service包,包下创建类
com.king.article.service.CommentService
java
package com.king.article.service;
import com.king.article.dao.CommentRepository;
import com.king.article.po.Comment;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
/**
* <p>
* 评论service方法
* </p>
*
* @since 2023-09-28 23:18
* @author king
**/
@Service
public class CommentService {
//注入dao
@Autowired
private CommentRepository commentRepository;
/**
* 保存一个评论
*/
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
*/
public void updateComment(Comment comment) {
//调用dao
commentRepository.save(comment);
}
/**
* 根据id删除评论
*/
public void deleteCommentById(String id) {
//调用dao
commentRepository.deleteById(id);
}
/**
* 查询所有评论
*/
public List<Comment> findCommentList() {
//调用dao
return commentRepository.findAll();
}
/**
* 根据id查询评论
*/
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:
com.king.article.service.CommentServiceTest
java
package com.king.article.service;
import com.king.article.po.Comment;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
@SpringBootTest
public class CommentServiceTest {
@Autowired
private CommentService commentService;
/**
* 保存一条记录
*/
@Test
public void testSaveComment() throws Exception {
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);
// 在查询一下这条记录,这里获取id的方式和Mybatis Plus一样,直接从实体类中获取即可
Comment commentById = commentService.findCommentById(comment.getId());
System.out.println(commentById);
}
/**
* 更新一条记录
*/
@Test
public void testUpdateComment() throws Exception {
// Comment comment = new Comment();
// comment.setId("1");
// comment.setNickname("张三");
// 上面的方式会将其他字段变为空,所以可以先查询出来再更新对应字段
Comment comment = commentService.findCommentById("1");
comment.setNickname("张三");
// 更新这条记录
commentService.updateComment(comment);
// 打印一下这条记录
Comment commentById = commentService.findCommentById(comment.getId());
System.out.println(commentById);
}
/**
* Method: deleteCommentById(String id) */ @Test
public void testDeleteCommentById() throws Exception {
commentService.deleteCommentById("1");
}
/**
* Method: findCommentList() */ @Test
public void testFindCommentList() throws Exception {
List<Comment> commentList = commentService.findCommentList();
System.out.println(commentList);
}
/**
* 通过id查询一条记录
*/
@Test
public void testFindCommentById() throws Exception {
Comment commentById = commentService.findCommentById("1");
System.out.println(commentById);
}
}
这里需要注意如果是MongoDB 6
以上的版本可能打印不出来,这里可能有像MySQL中MVCC之类的同学,我换成4版本后就可以正常打印出来了
6.7、根据上级ID查询文章评论的分页列表
(1)CommentRepository新增方法定义
java
/**
* 分页查询,这里的名字要根据提示来,不能写错不然会生成失败
*/
Page<Comment> findByUserid(String userid, Pageable pageable);
(2)CommentService新增方法
java
/**
* 根据父id查询分页列表
* @param userid
* @param page 页码
* @param size 页数
*/
public Page<Comment> findCommentListPageByUserid(String userid,int page ,int size){
return commentRepository.findByUserid(userid, PageRequest.of(page-1,size));
}
测试
java
@Test
void testFindCommentListPageByParentid() {
Page<Comment> pages = commentService.findCommentListPageByUserid("1003", 1, 3);
// 打印有多少条记录
System.out.println(pages.getTotalElements());
List<Comment> contentList = pages.getContent();
// 将所有的记录都打印出来
contentList.forEach(System.out::println);
}
6.8、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
java
/**
* 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
java
//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:
java
@Test
void testupdateCommentLikenum() {
// 更新之前
System.out.println(commentService.findCommentById("2"));
commentService.updateCommentLikenum("2");
// 更新之后
System.out.println(commentService.findCommentById("2"));
}
测试结果,可以看到数据已经增长了
更多的命令可以自行进行查看,这里贴一下API的地址: