Mongodb介绍及springboot集成增删改查

文章目录

- [1. MongoDB相关概念](#1. MongoDB相关概念)
- - [1.1 业务应用场景](#1.1 业务应用场景)
  - [1.2 MongoDB简介](#1.2 MongoDB简介)
  - [1.3 体系结构](#1.3 体系结构)
  - [1.4 数据模型](#1.4 数据模型)
  - [1.5 MongoDB的特点](#1.5 MongoDB的特点)
[2. docker安装mongodb](#2. docker安装mongodb)
[3. springboot集成](#3. springboot集成)
- [3.1 文件结构](#3.1 文件结构)
- [3.2 增删改查](#3.2 增删改查)
- - [3.2.1 增加insert](#3.2.1 增加insert)
  - [3.2.2 保存save](#3.2.2 保存save)
  - [3.2.3 更新update](#3.2.3 更新update)
  - [3.2.4 查询](#3.2.4 查询)
  - [3.2.5 删除](#3.2.5 删除)

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：

（1）数据量大

（2）写入操作频繁（读写都很频繁）

（3）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，如果你还犹豫是否要选择它？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

MySQL和MongoDB对比

SQL术语/概念	MongoDB术语/概念	解释/说明
database	database	数据库
table	collection	数据库表/集合
row	document	数据记录行/文档
column	field	数据字段/域
index	index	索引
table joins		表连接,MongoDB不支持
	嵌入文档	MongoDB通过嵌入式文档来替代多表连接
primary key	primary key	主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

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：

数据类型	描述	举例
字符串	UTF-8字符串都可表示为字符串类型的数据	{"x" : "foobar"}
对象id	对象id是文档的12字节的唯一 ID	{"X" :ObjectId() }
布尔值	真或者假：true或者false	{"x":true}+
数组	值的集合或者列表可以表示成数组	{"x" ： ["a", "b", "c"]}
32位整数	类型不可用。JavaScript仅支持64位浮点数，所以32位整数会被自动转换。	shell是不支持该类型的，shell中默认会转换成64位浮点数
64位整数	不支持这个类型。shell会使用一个特殊的内嵌文档来显示64位整数	shell是不支持该类型的，shell中默认会转换成64位浮点数
64位浮点数	shell中的数字就是这一种类型	{"x"：3.14159，"y"：3}
null	表示空值或者未定义的对象	{"x":null}
undefined	文档中也可以使用未定义类型	{"x":undefined}
符号	shell不支持，shell会将数据库中的符号类型的数据自动转换成字符串
正则表达式	文档中可以包含正则表达式，采用JavaScript的正则表达式语法	{"x" ： /foobar/i}
代码	文档中还可以包含JavaScript代码	{"x" ： function() { /* ...... */ }}
二进制数据	二进制数据可以由任意字节的串组成，不过shell中无法使用
最大值/最小值	BSON包括一个特殊类型，表示可能的最大值。shell中没有这个类型。

提示：

shell默认使用64位浮点型数值。{"x"：3.14}或{"x"：3}。对于整型值，可以使用NumberInt（4字节符号整数）或NumberLong（8字节符号整数），{"x":NumberInt("3")}{"x":NumberLong("3")}

1.5 MongoDB的特点

MongoDB主要有如下特点：

（1）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。

（2）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。

（3）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。

（4）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。

（5）其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型

2. docker安装mongodb

单机安装

shell 复制代码

1. 拉取镜像
docker pull mongo:latest
//2. 创建挂载目录
//mkdir -p /root/data/mongodata 可以不用，直接用~/data/mongodata
2. 运行容器
docker run -di --name mongo-service \
--restart=always \
-p 27017:27017 \
-v ~/data/mongodata:/data mongo:latest

连接mongodb

studio3t是mongodb优秀的客户端工具。官方地址在https://studio3t.com/

3. springboot集成

3.1 文件结构

工程结构

pom.xml

xml 复制代码

<?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 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.ganz</groupId>
    <artifactId>mongodb-demo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <!-- 继承Spring boot -->
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.5.RELEASE</version>
    </parent>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
        <!-- mongodb -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>
        <!-- lombok -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.8</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

application.yml

yml 复制代码

server:
  port: 9998
spring:
  data:
    mongodb:
      host: 192.168.200.131
      port: 27017
      database: test-db
#      username: root
#      password: root
#      authentication-database: admin

pojo

java 复制代码

@Data
@Document("ap_associate_words")
public class ApAssociateWords implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private String id;

    /**
     * 联想词
     */
    private String associateWords;

    /**
     * 创建时间
     */
    private Date createdTime;

    /**
     * 得分
     */
    private Integer score;

}

测试类

java 复制代码

@SpringBootTest(classes = MongoApplication.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
public class MongoTest {


    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    /**
     * 单个增加
     */
    @Test
    public void testInsert(){
        ApAssociateWords apAssociateWords =new ApAssociateWords();
        apAssociateWords.setId("1");
        apAssociateWords.setAssociateWords("今天5月22日");
        apAssociateWords.setCreatedTime(new Date());
        mongoTemplate.insert(apAssociateWords);
    }
}

3.2 增删改查

3.2.1 增加insert

单个增加

java 复制代码

@Test
public void testInsert(){
    ApAssociateWords apAssociateWords =new ApAssociateWords();
    apAssociateWords.setId("1");
    apAssociateWords.setAssociateWords("今天5月22日");
    apAssociateWords.setCreatedTime(new Date());
    mongoTemplate.insert(apAssociateWords);
}

运行结果

批量增加

java 复制代码

@Test
public void testBatchInsert(){
    ArrayList<ApAssociateWords> list = new ArrayList<>();
    for (int i=0;i<10;i++){
        ApAssociateWords apAssociateWords = new ApAssociateWords();
        apAssociateWords.setId((i+10)+"");
        apAssociateWords.setAssociateWords("今天是这学期第"+i+"天");
        apAssociateWords.setCreatedTime(new Date());
        int score =(int)Math.random()*100;
        apAssociateWords.setScore(score);

        list.add(apAssociateWords);
    }
    mongoTemplate.insertAll(list);
}

运行结果

3.2.2 保存save

不同于insert和update

当id不存在的时候，insert；当id存在的时候，update

java 复制代码

/**
     * 保存:当id不存在的时候，插入
     *     当id存在的时候，修改
     */
    @Test
    public void testSave(){
        ApAssociateWords apAssociateWords = new ApAssociateWords();
        apAssociateWords.setId("1");
        apAssociateWords.setAssociateWords("今天5月22日");
        apAssociateWords.setCreatedTime(new Date());
        apAssociateWords.setScore(65);
        mongoTemplate.save(apAssociateWords);
    }

运行结果

3.2.3 更新update

java 复制代码

/**
 * 修改
 */
@Test
public void testUpdate(){
    //Query 相当于mysql中update的where后的条件
    Query query = Query.query(Criteria.where("score").gt(60));

    //update 相当于mysql中update的set后的新数据
    Update update = new Update();
    update.set("associateWords","分数大于60");

    //updateFirst 修改符合条件的第一条
    //mongoTemplate.updateFirst(query,update,ApAssociateWords.class);
    //updateMulti 修改所有符合条件的
    mongoTemplate.updateMulti(query,update,ApAssociateWords.class);
}

3.2.4 查询

java 复制代码

/**
 * 查询
 */
@Test
public void testFind(){
    Query query =Query.query(Criteria.where("associateWords")
            // 模糊查询
            .regex("今天")
            // 10 < score < 30
            .and("score").gt(10).lt(50)
    );

    // 排序 相当于order by score asc
    query.with(Sort.by(Sort.Direction.ASC,"score"));

    // 分页 相当于 limit 0, 2
    query.with(PageRequest.of(0,2));

    List<ApAssociateWords> result = mongoTemplate.find(query, ApAssociateWords.class);
    for (ApAssociateWords apAssociateWords:result){
        System.out.println(apAssociateWords);
    }
}

运行结果

3.2.5 删除

java 复制代码

/**
 * 删除
 */
@Test
public void testRemove(){
    // _id = "15"
    Query query = Query.query(Criteria.where("_id").is("15"));

    mongoTemplate.remove(query, ApAssociateWords.class);
}

运行结果，删掉了_id为"15"的文档