【MongoDB 】MongoDB 介绍及应用，设计到4个案例

MongoDB 介绍概述

基础概念

MongoDB 是非关系型数据库，也就是nosql，存储json数据格式会非常灵活，要比数据库mysql/MariaDB更好，同时也能为mysql/MariaDB分摊一部分的流量压力。

对于经常读写的数据他会存入内存，如此一来对于热数据的并发性能是相当高的，从而提升整体的系统效率。

另外呢，对于非事务的数据完全可以保存到MongoDB中，这些数据往往也是非核心数据。

一般来说，我们可以把一些非重要数据但是读写却很大的数据存储在MongoDB，比如我们自己的物流危化运输的车辆运行轨迹，GPS坐标，以及大气监测的一些动态指标等数据。又或者说咱们实战中的友情链接，友情链接在首页，这数据本身不重要，但是在首页里会经常被读到，并发读很大，所以放mongoDB中没毛病。

此外，mongodb提供的gridfs提供小文件存储，可以自己把控接口读取的权限，可以去限制，这一点也是有优势的，比如存储一些身份证信息啊，人脸信息啊都是可以的。

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以下是MongoDB和数据库以及ElasticSearch(es没接触过的，待后续整合es后可以回过头来对比看看)的术语对比：

• MongoDB可以创建多个数据库（同mysql）
• 一个数据库可以创建多个collection（同mysql创建多表）
• 一个集合可以包含很多文档数据（同mysql一张表包含很多行记录）

我们可以通过如下代码片段来更好的理解MongoDB的数据对比，假设这张表中总记录有3条：

UserList: [
    {
        userId: "1001",
        username: "lee",
        age: 18
    {
        userId: "1002",
        username: "jay",
        age: 20,
        sex: "boy"  
    },
    {
        userId: "1003",
        username: "jolin",
        age: 19,
        sex: "girl" 
    }
]

如上述代码中：

• UserList是一个collection，在mysql中可以当做是一张表
• UserList中的每个{}都是一个json对象，他们称之为document文档，在mysql中称之为行记录
• userId、username、age、sex 这些都是field 域，在MySQL中称之为column列字段
• field 域可有可无，这样是非常灵活的，例如第一个dicument文档，中sex域是没有的

Docker 安装配置MongoDB

安装

docker pull mongo:6.0.3

运行 mongodb：

docker run --name mongo \
-p 28028:27017 \
--restart always \
-d mongo:6.0.3 \
--auth

• -p 27017:27017 ：端口映射
• --auth ：开启密码访问

至此安装成功~！

配置admin账号

docker exec -it mongo mongo admin

报错：

原因：MongoDB 的5.x以上的版本使用mongo来执行mongodb命令已经不支持了，需要改用mongosh来替代mongo

docker exec -it mongo mongosh admin

创建admin账号

db.createUser({ user:'admin',pwd:'imooc',roles:[ { role:'userAdminAnyDatabase', db: 'admin'},"readWriteAnyDatabase"]});

测试成功

db.auth('admin', 'admin')

MongoDB - HR职位信息举报

举报功能对于这个系统来讲，可有可无，举报量可能比较大，mysql数据库存储的瓶颈可能很快就会达到，解决数据库瓶颈会把一部分数据迁移到其他存储介质。

采用MongoDB原因

1.可有可无的数据

2.非常庞大的增加数据

MongoDB其他应用：日志的存储

整合MongoDB

pom父工程：

<dependency>
    <groupId>org.mongodb</groupId>
    <artifactId>mongodb-driver</artifactId>
    <version>3.12.11</version>
</dependency>

pojo中引入：

整合springboot，使用springboot提供的

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

为什么放在pojo微服务里？

不仅仅在我们的web里使用MongoDB，还会使用MongoDB相应的对象，有映射关系，以及ElasticSearch也有对应映射类，使用映射类，就会使用MongoDB的依赖坐标

配置文件（ web-业务微服务模块）

uri: mongodb://username:password@localhost:27017/database

你需要替换username、password、localhost和database为你的MongoDB服务器的实际用户名、密码、地址和数据库名

其他服务排除依赖

因为pojo服务引入了MongoDB依赖，AB服务引入了pojo依赖，A服务使用MongoDB，B服务不使用，不使用的则要在自动装配里排除

启动类操作如下：

代码实现

controller： 举报信息的MO对象：

@Ids：生成相应主键

service：

数据层调用：

使用Springboot内部集成的JPA，String，为id的类型

结果：

调用成功后新增了一张表

MongoDB - 限制重复举报

controller

service

impl

mapper

根据接口名字findByReportUserIdAndJobId实现条件过滤操作

验证时候要保证数据只有一条，因为返回的类型为对象

MongoDB - 查询举报记录

页面效果

vue-vue视图界面

vue-data()对象

vue-api

controller

因为MongoDB数据库存储时间是带有时间时分秒

BO

service

impl

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    @Override
    public PagedGridResult pagedReportRecordList(SearchReportJobBO reportJobBO,
                                                 Integer page,
                                                 Integer pageSize) {
        String jobName = reportJobBO.getJobName();
        String companyName = reportJobBO.getCompanyName();
        String reportUserName = reportJobBO.getReportUserName();
        Integer dealStatus = reportJobBO.getDealStatus();
        LocalDateTime beginDate = reportJobBO.getBeginDateTime();
        LocalDateTime endDate = reportJobBO.getEndDateTime();

        // 1. 创建查询对象
        Query query = new Query();

        // 2. 创建条件对象
        //Criteria criteria = new Criteria();

        // 3. 设置查询条件参数
        if (StringUtils.isNotBlank(jobName)) {
            query = addLikeByValue(query, "job_name", jobName);
        }
        if (StringUtils.isNotBlank(companyName)) {
            query = addLikeByValue(query, "company_name", companyName);
        }
        if (StringUtils.isNotBlank(reportUserName)) {
            query = addLikeByValue(query, "report_user_name", reportUserName);
        }

        if (dealStatus != null) {
            query.addCriteria(Criteria.where("deal_status").is(dealStatus));
        }

        if (beginDate != null && endDate == null) {
            query.addCriteria(Criteria.where("created_time").gte(beginDate));
        } else if (beginDate == null && endDate != null) {
            query.addCriteria(Criteria.where("created_time").lte(endDate));
        } else if (beginDate != null && endDate != null) {
            query.addCriteria(Criteria.where("created_time").gte(beginDate).lte(endDate));
        }

        // 4. 查询记录总数，必须在分页前查询，否则总数不对
        long counts = mongoTemplate.count(query, ReportMO.class);

        // 5. 设置分页，Direction:方向
        Pageable pageable = PageRequest.of(page,
                                            pageSize,
                                            Sort.Direction.DESC,
                                            "created_time");
        query.with(pageable);

        // 6. 执行查询
        List<ReportMO> list = mongoTemplate.find(query, ReportMO.class);

        // 7. 封装分页grid信息数据
        PagedGridResult gridResult = new PagedGridResult();
        gridResult.setRows(list);
        gridResult.setPage(page);
        gridResult.setRecords(counts);

        return gridResult;
    }

    private Query addLikeByValue(Query query, String key, String value) {
        // 拼接 正则表达式和查询参数
        Pattern pattern = Pattern.compile("^.*" + value + ".*$");
        // 指定要查询的属性
        query.addCriteria(Criteria.where(key).regex(pattern));
        return query;
    }

MongoDB是文档类型数据库，全部是json数据，当在Navicat里复制一条数据时，全部变成String和数字类型，之前字段为DateTime类型或其他类型会失效，修改类型进行测试

MongoDB - 违规处理HR职位