MongoDB简介
MongoDB是一个开源、高性能、无固定模式、高可用性的文档型数据库。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灵活，是一种类似于JSON的格式叫BSON，所以它既可以存储结构化的数据类型，又相当的灵活。
MongoDB中的记录是一个文档，它是由字段和值（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档将被认为是一个对象。字段的数据类型是丰富的，它的值可以使用基本的类型，也包括其他文档、普通数组和文档数组。
MongoDB支持丰富的査询语言，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
mongodb里的基本术语
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数据库(Database）： MongoDB 可以包含多个数据库，每个数据库都有自己的集合。数据库是数据的逻辑分组。
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集合（Collection）：相当于关系数据库中的表，包含多个文档。
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文档（Document）：相当于关系数据库中的行，使用BSON格式存储数据。
- 文档的数据结构是灵活的，可以根据需要添加不同的字段。
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键（Key）：相当于数据库里的字段（区分大小写，不能重复）。
应用场景
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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。
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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。
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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
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物联网场景
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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。
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视频直播，使用 MongoDB存储用户信息、点赞互动信息等。
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不适用场景
- 需要复杂事务的金融系统（尽管支持事务，但不如关系型数据库成熟）。
- 高度规范化的数据（如会计系统，多表关联查询频繁）。
- 对JOIN操作依赖极强的场景（MongoDB需通过应用层或嵌入文档替代）。
这些应用场景中的共同特点是：
（1）数据量大
（2）读写频繁
（3）价值较低的数据，对事务性要求不高
（4）数据模型多变
高性能与高可用性的实现
MongoDB 通过 内存加速访问 + 磁盘保障持久化，实现了高性能与可靠性的平衡。
| 场景 | 存储位置 | 说明 |
|---|---|---|
| 正常读写 | 内存 + 磁盘 | 热数据在内存，冷数据在磁盘。 |
| 重启后数据 | 磁盘 | 依赖持久化存储引擎（如 WiredTiger）。 |
| 纯内存模式（企业版） | 仅内存 | 高性能但非持久化，重启后数据丢失。 |
安装和配置
下载地址：https://fastdl.mongodb.org/windows/mongodb-windows-x86_64-6.0.22.zip
之后创建mongod.conf文件："...\MongoDB\mongodb-win32-x86_64-windows-6.0.22\conf\mongod.conf"以及存储目录："...\MongoDB\mongodb-win32-x86_64-windows-6.0.22\data\db"，并在内写入：
bash
storage:
dbPath: C:\data\db #你的db地址
net:
port: 27017
bindIp: 127.0.0.1最后写一个.bat的执行脚本
bat
@echo off
D:\nacos\MongoDB\mongodb-win32-x86_64-windows-6.0.22\bin\mongod.exe --config=D:\nacos\MongoDB\mongodb-win32-x86_64-windows-6.0.22\conf\mongod.conf
pause 点击执行这个脚本文件就可以执行了。
最后在浏览器里输入：localhost:27017，看有没有显示如下文本：
It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.idea连接mongodb
如果有一个idea就不要下载别了MongoDb图形化工具，idea内集成了各种数据库图形化工具，只需要安装插件即可。
命令操作mongodb（了解）
主要特点：
- 一个集合可以包含多个文档，但一个文档只能属于一个集合。
- 文档的数据结构是灵活的，可以根据需要添加不同的字段。
数据库操作
show dbs- 显示所有数据库use <db_name>- 切换到指定数据库（如果不存在则创建）db- 显示当前使用的数据库db.dropDatabase()- 删除当前数据库
集合操作
show collections- 显示当前数据库中的所有集合db.createCollection("collection_name")- 创建新集合db.collection_name.drop()- 删除集合
CRUD 操作
插入文档
java
// 插入单个
db.collection_name.insertOne({
field1: "value1",
field2: "value2",
...
})
//插入多个
db.collection_name.insertMany([
{field1: "value1", field2: "value2"},
{field1: "value3", field2: "value4"},
...
])查询文档
javascript
db.collection_name.find() // 查询所有文档
db.collection_name.findOne({document}) // 查询单个文档
db.collection_name.find({key: value}) // 条件查询
db.collection_name.find().pretty() // 格式化输出更新文档
// 更新单个文档
db.collection_name.updateOne(
{filter_field: "filter_value"}, // 筛选条件
{$set: {field1: "new_value"}} // 更新操作
)
// 更新多个文档
db.collection_name.updateMany(
{filter_field: "filter_value"},
{$set: {field1: "new_value"}}
)
// 替换文档
db.collection_name.replaceOne(
{filter_field: "filter_value"},
{new_document}
)删除文档
db.collection_name.deleteOne({field: "value"}) // 删除单个文档
db.collection_name.deleteMany({field: "value"}) // 删除多个文档springboot操作mongodb
先导入依赖
xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>在application.yaml里配置
yaml
# application.yml
spring:
data:
mongodb:
host: localhost
port: 27017
database: testdb
username: user
password: pass创建实体类
java
@Document(collection = "users")
@CompoundIndex(def = "{'name': 1, 'age': -1}") //在实体类上定义复合索引：name升序age降序
@Data
public class User {
@Id // 标记主键
private String id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
@GeoSpatialIndexed(type = GeoSpatialIndexType.GEO_2DSPHERE)
private GeoJsonPoint location; // 使用 Spring Data 的 GeoJsonPoint
}创建 Repository 接口
Spring Data MongoDB 提供了Repository接口：
java
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
// MongoRepository<mongodb集合的实体类, 主键的类型>
public interface UserRepository extends MongoRepository<User, String> {
// 自定义查询方法
// User findByName(String name);
// List<User> findByAgeGreaterThan(int age);
}通过MongoTemplate 进行复杂操作
java
@Service
public class UserService {
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
// 插入文档
public User addUser(User user) {
return mongoTemplate.insert(user);
}
// 查询所有
public List<User> findAll() {
return mongoTemplate.findAll(User.class);
}
// 条件查询
public List<User> findUsersByName(String name) {
Query query = new Query(Criteria.where("name").is(name));
return mongoTemplate.find(query, User.class);
}
// 更新文档
public void updateUserEmail(String name, String newEmail) {
Query query = new Query(Criteria.where("name").is(name));
Update update = new Update().set("email", newEmail);
mongoTemplate.updateFirst(query, update, User.class);
}
// 删除文档
public void deleteUser(String id) {
Query query = new Query(Criteria.where("id").is(id));
mongoTemplate.remove(query, User.class);
}
// 范围查询
public List<Place> findNearbyPlaces(double longitude, double latitude, double distanceInMeters) {
// 1. 构造中心点
Point center = new Point(longitude, latitude);
// 2. 构造距离范围
Distance radius = new Distance(distanceInMeters, Metrics.METERS);
// 3. 创建查询条件
Query query = Query.query(
Criteria.where("location")
.nearSphere(center) // 球面距离计算
.maxDistance(radius.getNormalizedValue()) // 转换为弧度
);
// 4. 执行查询
return mongoTemplate.find(query, Place.class);
}
}Mongodb操作Geojson格式的数据
java
@GetMapping("/quary")
public GeoJsonPoint quaryDriver() {
Driver driver = new Driver();
GeoJsonPoint location = new GeoJsonPoint(120.74, 31.33); // 经度和纬度
driver.setLocation(location);
driver.setPlateNumber("浙A12345");
driver.setAcceptCustomerDistance(5f);
driver.setAcceptOrderDistance(20f);
driver.setStatus(1);
System.out.println(driver.getLocation());
return driver.getLocation();
}首先要认识到，springboot操作Mongodb里的地理空间数据虽然使用sout打印出来的结果类似于下面的情况：
Point [x=120.740000, y=31.330000]但是如果是前端请求得到的响应里的数据是下面这样:
{"x":120.74,"y":31.33,"type":"Point","coordinates":[120.74,31.33]}上面的这个是一个geojson格式的的数据（虽然前面有x和y，但依旧可以渲染在地图上），这是Spring Data MongoDB 的序列化行为
Geojson网页在线加载：添加链接描述
