MongoDB 增删改查：从青铜到王者的全攻略

各位 Java 搬砖人！今天咱们要潜入 MongoDB 的「数据魔法世界」，手把手教你用 Java 玩转这个「文档型数据库老司机」。从基础的增删改查（CRUD）到高阶的聚合索引，全程配段子手级解说，让你笑着学会硬核技术～

一、先盘门槛：连接 MongoDB 就像开房门

1. 引入依赖：给项目装上「魔法连接器」

如果你用 Maven，在pom.xml里加这段「开门咒语」：

xml 复制代码

<dependency>  
    <groupId>org.mongodb</groupId>  
    <artifactId>mongo-java-driver</artifactId>  
    <version>4.7.1</version> <!-- 最新稳定版，别用古董版本！ -->  
</dependency>

Gradle 用户直接甩锅给构建工具：

arduino 复制代码

implementation 'org.mongodb:mongo-java-driver:4.7.1'

2. 建立连接：拿到数据库「金钥匙」

java 复制代码

import com.mongodb.client.MongoClients;  
import com.mongodb.client.MongoClient;  
import com.mongodb.client.MongoDatabase;  
public class MongoDemo {  
    public static void main(String[] args) {  
        // 连接本地数据库（默认端口27017），相当于MongoDB的默认连接地址  
        try (MongoClient client = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017")) {  
            MongoDatabase db = client.getDatabase("blog_db"); // 创建/获取名为blog_db的数据库，对应Mongo Shell的use blog_db  
            System.out.println("成功闯入MongoDB魔法世界！");  
        }  
    }  
}

👉 注意：用try-with-resources自动关闭连接，别学渣男用完不关门！

二、增（Create）：召唤数据精灵的三种姿势

假设我们有个「用户集合」（相当于 MySQL 的表），文档结构类似：

json 复制代码

{ "name": "张三", "age": 18, "tags": ["Java", "MongoDB"] }

1. 单例召唤：insertOne ()

go 复制代码

import org.bson.Document;  
import com.mongodb.client.MongoCollection;  
// 获取集合，没有就自动创建（比女朋友还懂事），对应Mongo Shell的db.users  
MongoCollection<Document> users = db.getCollection("users");  
// 创建文档，链式语法像搭积木  
Document user = new Document()  
    .append("name", "李四")  
    .append("age", 20)  
    .append("email", "lisi@example.com");  
// 插入单个文档，返回插入结果（含ObjectId），对应Mongo Shell的db.users.insertOne()  
users.insertOne(user);  
System.out.println("成功召唤单个数据精灵！");

2. 批量召唤：insertMany ()

go 复制代码

List<Document> batchUsers = Arrays.asList(  
    new Document("name", "王五").append("age", 22),  
    new Document("name", "赵六").append("age", 24)  
);  
// 批量插入多个文档，对应Mongo Shell的db.users.insertMany()  
users.insertMany(batchUsers);  
System.out.println("批量召唤2个数据精灵，效率MAX！");

3. 带 ID 召唤：自定义主键

go 复制代码

Document userWithId = new Document()  
    .append("_id", "user_001") // 手动设置ID，相当于Mongo Shell的指定_id字段  
    .append("name", "自定义ID用户");  
// 插入带自定义ID的文档，对应Mongo Shell的db.users.insertOne({_id: "user_001", name: "自定义ID用户"})  
users.insertOne(userWithId);

👉 踩坑预警：如果重复插入相同_id，会抛DuplicateKeyException，比女朋友生气还可怕！

三、查（Read）：把数据精灵翻个底朝天

1. 全查：掀翻整个精灵窝

javascript 复制代码

// 简单粗暴查所有，返回可迭代对象，对应Mongo Shell的db.users.find()  
users.find().forEach(document -> System.out.println("查到：" + document));

👉 性能警告：数据量大时别这么干，相当于让数据库「把仓库所有箱子搬出来」，容易累趴！

2. 条件查询：精准狙击目标精灵

用Filters工具类写查询条件，支持各种神奇操作：

perl 复制代码

import static com.mongodb.client.model.Filters.*;  
// 查年龄>20的用户，对应Mongo Shell的db.users.find({age: {$gt: 20}})  
users.find(gt("age", 20)).forEach(doc -> System.out.println("大龄青年：" + doc));  
// 查名字包含"王"且年龄<25（相当于SQL的AND），对应db.users.find({name: "王五", age: {$lt: 25}})  
users.find(and(eq("name", "王五"), lt("age", 25))).forEach(...);  
// 查标签包含"Java"（数组字段查询，MongoDB强项！），对应db.users.find({tags: "Java"})  
users.find(eq("tags", "Java")).forEach(...);

3. 投影：只看精灵的特定部位

比如只查name和age，忽略其他字段（相当于 SQL 的 SELECT）：

scss 复制代码

import static com.mongodb.client.model.Projections.*;  
// 包含指定字段，对应Mongo Shell的db.users.find({}, {name: 1, age: 1})  
Document projection = include("name", "age");  
users.find().projection(projection).forEach(doc -> System.out.println(doc));  
// 排除某个字段（比如不查_id），对应db.users.find({}, {_id: 0})  
Document excludeId = exclude("_id");  
users.find().projection(excludeId).forEach(...);

4. 排序 & 分页：让精灵排队站好

scss 复制代码

import static com.mongodb.client.model.Sorts.*;  
// 按年龄降序排列（找最老的用户），对应db.users.find().sort({age: -1})  
users.find().sort(descending("age")).forEach(...);  
// 分页查询，跳过前2条，取3条（相当于limit和offset），对应db.users.find().skip(2).limit(3)  
users.find().skip(2).limit(3).forEach(...);

四、改（Update）：给数据精灵「整活」

1. 单例改造：updateOne ()

perl 复制代码

import static com.mongodb.client.model.Updates.*;  
// 把李四的年龄改成21岁（精准匹配name），对应db.users.updateOne({name: "李四"}, {$set: {age: 21}})  
users.updateOne(eq("name", "李四"), set("age", 21));  
// 给所有Java用户加个"资深"标签（数组追加操作），对应db.users.updateMany({tags: "Java"}, {$addToSet: {tags: "资深"}})  
users.updateMany(eq("tags", "Java"), addToSet("tags", "资深"));

2. 数值魔法：inc () 函数

perl 复制代码

// 给所有用户年龄+1（生日批量庆祝），对应db.users.updateMany({}, {$inc: {age: 1}})  
users.updateMany(new Document(), inc("age", 1));  
// 消费金额扣减（负数操作，相当于SQL的UPDATE SET balance = balance - 100），对应db.users.updateOne({name: "张三"}, {$inc: {balance: -100}})  
users.updateOne(eq("name", "张三"), inc("balance", -100));

3. 复杂改造：替换整个文档

go 复制代码

// 把王五的信息彻底改头换面（注意：会覆盖原有文档！），对应db.users.replaceOne({name: "王五"}, newDoc)  
Document newInfo = new Document("name", "王五").append("age", 25).append("job", "程序员");  
users.replaceOne(eq("name", "王五"), newInfo);

👉 灵魂拷问：updateOne和replaceOne的区别？前者改部分字段，后者直接换整个文档，别搞混！

五、删（Delete）：送数据精灵「毕业」

1. 单例驱逐：deleteOne ()

perl 复制代码

// 删光赵六的痕迹（精准打击），对应db.users.deleteOne({name: "赵六"})  
users.deleteOne(eq("name", "赵六"));  
// 删光所有年龄<18的用户（未成年人保护法），对应db.users.deleteMany({age: {$lte: 18}})  
users.deleteMany(lte("age", 18));

2. 清空集合：删到只剩裤衩

arduino 复制代码

// 危险操作！清空整个集合（比清空购物车还爽），对应db.users.deleteMany({})  
users.deleteMany(new Document()); // 条件为空，删所有

👉 保命提示：生产环境千万别直接用deleteMany()不加条件，删库跑路警告！

六、高阶玩法：让 MongoDB 飞起来

1. 聚合管道：数据精灵的流水线作业

比如统计各年龄段用户数量（相当于 SQL 的 GROUP BY）：

less 复制代码

import com.mongodb.client.AggregateIterable;  
import static com.mongodb.client.model.Aggregates.*;  
import static com.mongodb.client.model.Accumulators.*;  
// 按age分组统计数量并排序，对应Mongo Shell的db.users.aggregate([{$group: {_id: "$age", count: {$sum: 1}}}, {$sort: {count: -1}}])  
AggregateIterable<Document> result = users.aggregate(Arrays.asList(  
    group("$age", sum("count", 1)), // 按age分组，统计每组数量  
    sort(descending("count")) // 按数量降序排列  
));  
result.forEach(doc -> System.out.println("年龄" + doc.get("_id") + "有" + doc.get("count") + "人"));

聚合管道支持 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> m a t c h （过滤）、 match（过滤）、 </math>match（过滤）、lookup（联表查询）等骚操作，能玩出花来！

2. 索引：给数据精灵装 GPS

创建索引能让查询速度起飞，比如给name字段建索引：

csharp 复制代码

import static com.mongodb.client.model.Indexes.ascending;  
// 创建升序索引，对应Mongo Shell的db.users.createIndex({name: 1})  
users.createIndex(ascending("name"));  
// 创建唯一索引（防止重复数据），对应db.users.createIndex({email: 1}, {unique: true})  
users.createIndex(ascending("email"), new IndexOptions().unique(true));

👉 索引原则：常用查询字段必建索引，不常用的别乱建，否则会拖慢写入速度！

3. 嵌套文档：处理精灵家族

假设用户文档里有嵌套的地址信息：

json 复制代码

{  
    "name": "张三",  
    "address": { "city": "北京", "district": "海淀" }  
}

查询嵌套字段只需用点号语法：

perl 复制代码

// 查海淀区的用户，对应db.users.find({address.district: "海淀"})  
users.find(eq("address.district", "海淀")).forEach(...);  
// 更新嵌套字段：把张三的区改成朝阳，对应db.users.updateOne({name: "张三"}, {$set: {address.district: "朝阳"}})  
users.updateOne(eq("name", "张三"), set("address.district", "朝阳"));

七、避坑指南：别在 MongoDB 里踩雷

类型问题：文档字段类型不固定，但查询时要严格匹配（比如数字和字符串别搞混）

主键坑：_id默认是ObjectId类型，手动设置时别用重复值

大文档陷阱：单个文档最大 16MB，别把整个 Excel 塞进去

索引滥用：不是所有字段都要建索引，多了会影响写入性能

八、总结：MongoDB 到底适合啥场景？

优点：灵活的文档结构（适合数据变化快的场景）、高性能查询（配合索引）、天生支持分布式

缺点：不支持强事务（复杂事务别用）、学习曲线比 MySQL 陡一丢丢

最后送大家一句口诀：增删改查用 CRUD，复杂操作靠聚合；索引建对快如飞，嵌套文档别搞糊！

赶紧去你的项目里试试吧，记得在评论区分享你的踩坑故事～要是觉得有用，点赞转发走一波，咱们下期聊聊 MongoDB 分布式集群的那些事儿！