spring boot整合MongoDB

MongoDB介绍

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。

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。

体系结构

MySQL和MongoDB对比

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数据类型参考列表：

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

部署

Windows系统中的安装启动

第一步：下载安装包
MongoDB 提供了可用于 32 位和 64 位系统的预编译二进制包，你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地址：
https://www.mongodb.com/download-center#community
根据上图所示下载

第二步：解压安装启动
将压缩包解压到一个目录中。在解压目录中，手动建立一个目录用于存放数据文件，如
方式1：命令行参数方式启动服务
在bin目录中打开命令行提示符，输入如下命令：

mongod --dbpath=..\data\db

我们在启动信息中可以看到，mongoDB的默认端口是27017，如果我们想改变默认的启动端口，可以通过–port来指定端口。为了方便我们每次启动，可以将安装目录的bin目录设置到环境变量的path中.
方式2：配置文件方式启动服务
在解压目录中新建config文件夹，该文件夹中新建配置文件mongod.conf目录下是一些常用命令，比如mongod，内如参考如下：
启动服务用的，

systemLog:
 destination: file
 #The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
 path: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/log/mongod.log"
 logAppend: true
 storage:
 journal:
 enabled: true
 #The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
 dbPath: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/data"
 net:
 #bindIp: 127.0.0.1
 port: 27017
 setParameter:
 enableLocalhostAuthBypass: false

详细配置项内容可以参考官方文档：
https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/

启动方式：

mongod -f …/config/mongod.conf

或

mongod --config …/config/mongod.conf

连接(mongo命令)
在命令提示符输入以下shell命令即可完成登陆
mongo 或 mongo --host=127.0.0.1 --port=27017
查看已经有的数据库

show databases

退出

mongodb exit

更多参数可以通过帮助查看：

mongo --help

docker安装

拉取mongo镜像

docker pull mongo:4.4

创建mongo数据持久化目录

mkdir -p /docker_volume/mongodb/data

运行容器

docker run -itd --name mongo -v /docker_volume/mongodb/data:/data/db -p 27017:27017 mongo:4.4 --auth

-v: 将宿主机的/docker_volume/mongodb/data映射到容器的/data/db目录，将数据持久化到宿主机，以防止删除容器后，容器内的数据丢失–auth：需要密码才能访问容器服务
创建用户
登录mongo容器，并进入到【admin】数据库

docker exec -it mongo mongo admin

创建一个用户，mongo 默认没有用户

db.createUser({ user:‘root’,pwd:‘123456’,roles:[ { role:‘userAdminAnyDatabase’, db: ‘admin’},‘readWriteAnyDatabase’]});

【user:‘root’ 】：设置用户名为root
【pwd:‘123456’】：设置密码为123456
【role:‘userAdminAnyDatabase’】：只在admin数据库中可用，赋予用户所有数据库的userAdmin权限
【db: ‘admin’】：可操作的数据库
【‘readWriteAnyDatabase’】：赋予用户读写权限

dbAdmin：允许用户在指定数据库中执行管理函数，如索引创建、删除，查看统计或访问system.profile

基本常用命令

案案例需求

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

数据库操作

选择和创建数据库

选择和创建数据库的语法格式，如果数据库不存在则自动创建：

use 数据库名称

查看有权限查看的所有的数据库命令

show dbs
或
show databases

查看当前正在使用的数据库命令

db

另外：中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。

有一些数据库名是保留的，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。

数据库的删除

MongoDB 删除数据库的语法格式如下：

db.dropDatabase()

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。

集合的显式创建

基本语法格式：

db.createCollection(name)

参数说明：

• name: 要创建的集合名称

集合的隐式创建

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。

集合的删除

集合删除语法格式如下：

db.collection.drop()
或
db.集合.drop()

返回值如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。

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。

文档的插入

（1）单个文档插入
使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.collection.insert(
 <document or array of documents>,
 {
 writeConcern: <document>,
 ordered: <boolean>
 }
 )

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"}
 ]);

文档的基本查询

查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(<query>, [projection])

参数：

【示例】
（1）查询所有
如果我们要查询spit集合的所有文档，我们输入以下命令

db.comment.find()
或
db.comment.find({})

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，当你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：

db.comment.find({userid:‘1003’})

如果你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.
（2）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:

db.comment.find({userid:“1003”},{userid:1,nickname:1})
{ “_id” : “4”, “userid” : “1003”, “nickname” : “凯撒” }
{ “_id” : “5”, “userid” : “1003”, “nickname” : “凯撒” }

文档的更新

更新文档的语法：

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

（1）覆盖的修改
如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句：

db.comment.update({_id:“1”},{likenum:NumberInt(1001)})

执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见了，
（2）局部修改
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：

db.comment.update({_id:“2”},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

（3）批量的修改
更新所有用户为1003的用户的昵称为凯撒大帝。

//修改所有符合条件的数据
db.comment.update({userid:“1003”},{$set:{nickname:“凯撒大帝”}},{multi:true})

（3）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

db.comment.update({_id:“3”},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

删除文档

删除文档的语法结构：

db.集合名称.remove(条件)

以下语句可以将数据全部删除，请慎用

db.comment.remove({})

如果删除_id=1的记录，输入以下语句

db.comment.remove({_id:“1”})

文档的分页查询

统计查询

统计查询使用count()方法，语法如下：

db.collection.count(query, options)

|Parameter| Type| Description
| query| document|查询选择条件。|
|options|document| 用于修改计数的额外选项|

（1）统计所有记录数：
统计comment集合的所有的记录数：

db.comment.count()

2）按条件统计记录数：

db.comment.count({userid:“1003”})

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：

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

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。
语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
或
db.集合名称.find().sort(排序方式)

文档的更多查询

正则的复杂条件查询

db.collection.find({field:/正则表达式/})
或
db.集合.find({字段:/正则表达式/})

比较查询

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

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

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

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

db.comment.find({userid:{$nin:[“1003”,“1004”]}})

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：

$and:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中
likenum大于等于700 并且小于2000的文档：

db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})

常用命令小结

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}]})

索引-Index

索引的类型

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。

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）。

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。

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

索引的管理操作

索引的查看

说明：返回一个集合中的所有索引的数组。
语法：

db.collection.getIndexes()

【示例】
查看comment集合中所有的索引情况

db.comment.getIndexes()
[
{
“v” : 2,
“key” : {
“_id” : 1
},
“name” : “id”,
“ns” : “articledb.comment”
}
]

索引的创建

说明：在集合上创建索引。
语法：

db.collection.createIndex(keys, options)

（1）单字段索引示例：对userid字段建立索引：
参数1：按升序创建索引
可以查看一下：

db.comment.createIndex({userid:1})
{
“createdCollectionAutomatically” : false,
“numIndexesBefore” : 1,
“numIndexesAfter” : 2,
“ok” : 1
}
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：
查看一下索引：
compass中：

db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})
{
“createdCollectionAutomatically” : false,
“numIndexesBefore” : 2,
“numIndexesAfter” : 3,
“ok” : 1
}

索引的移除

说明：可以移除指定的索引，或移除所有索引
一、指定索引的移除 语法：

db.collection.dropIndex(index)
参数：
|Parameter| Type| Description|
|index| string or document|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。|

索引的使用

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。
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：

db.collection.find(query,options).explain(options)