MongoDB 学习

 一、什么是NoSQL?

　　NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。

　　NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

　　NoSQL的优点/缺点：

　　　　优点：高可扩展性、分布式计算、低成本、架构的灵活性，半结构化数据、没有复杂的关系

　　　　缺点：没有标准化、有限的查询功能（到目前为止）、最终一致是不直观的程序

　　NoSQL数据库分类：

类型 部分代表 特点
列存储

Hbase

Cassandra

Hypertable

 顾名思义，是按列存储数据的。最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。
文档存储

MongoDB

CouchDB

 文档存储一般用类似json的格式存储，存储的内容是文档型的。这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。
key-value存储

MemcacheDB

Redis

 可以通过key快速查询到其value。一般来说，存储不管value的格式，照单全收。（Redis包含了其他功能）
图存储

Neo4J

FlockDB

 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。
对象存储

db4o

Versant

 通过类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据
xml数据库

Berkeley DB XML

BaseX

  高效的存储XML数据，并支持XML的内部查询语法，比如XQuery,Xpath

二、什么是MongoDB？

　　官网：https://www.mongodb.com/2

　　菜鸟教程：https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html

　　MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

　　MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

　　MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值（key-value）键值对组成。MongoDB文档类似于JSON对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

　　

　　1、MongoDB概念/与SQL区别

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
primary key primary key 主键,MongoDB自动将_id字段设置为主键

　　示例：

　　

　　2、MongoDB连接

　　mongodb://[username:password@]host1[:port1] [,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]

　　　　mongodb:// 这是固定的格式，必须要指定。

　　　　username:password@ 可选项，如果设置，在连接数据库服务器之后，驱动都会尝试登录这个数据库

　　　　host1 必须的指定至少一个host, host1 是这个URI唯一要填写的。它指定了要连接服务器的地址。如果要连接复制集，请指定多个主机地址。

　　　　portX 可选的指定端口，如果不填，默认为27017

　　　　/database 如果指定username:password@，连接并验证登录指定数据库。若不指定，默认打开 test 数据库。

　　　　?options 是连接选项。如果不使用/database，则前面需要加上/。所有连接选项都是键值对name=value，键值对之间通过&或;（分号）隔开

　　

　　　　如：

　　　　　　使用用户名fred，密码foobar登录localhost的baz数据库：mongodb://fred:foobar@localhost/baz

　　　　　　连接 replica set 三台服务器 (端口 27017, 27018, 和27019)：mongodb://localhost,localhost:27018,localhost:27019

　　　　

　　3、常用的命令：

　　　　1、show dbs ：显示所有数据库的列表

　　　　2、use [db名称]：指定一个数据库、如果没有则会创建此数据库

　　　　3、db：显示当前数据库对象或集合

　　　　4、show collections：显示当前库下所有的集合

　　　　5、db.dropshiyongDatabase()：先使用use命令切换到要删除的库下，然后使用此命令删除当前库

　　　　6、db.collection.drop()：删除集合

　　　　7、db.createCollection(name, options)：创建集合，options可选参数（具体参考文档）。

　　　　　　注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

　　　　8、db.COLLECTION_NAME.insert(document) ：向集合中插入文档（一条记录），如果集合mycol2不存在，会自动创建

 　　　  9、db.col.remove({'key1':'MongoDB 教程'})：删除

　　4、MongoDB查询文档

　　　　db.collection.find(query, projection)

　　　　　　query ：可选，使用查询操作符指定查询条件　　

　　　　　　projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）

　　　　　　db.col.find().pretty()： 使用pretty方法，使结果易读

　　

　　　　　　1）MongoDB与RDBMS WHERE语句比较

操作格式范例RDBMS中的类似语句
等于 {<key>:<value>} db.col.find({"key1":"value1"}).pretty() where key1 = 'value1'
小于 {<key>:{$lt:<value>}} db.col.find({"key1":{$lt:50}}).pretty() where key1 < 50
小于或等于 {<key>:{$lte:<value>}} db.col.find({"key1":{$lte:50}}).pretty() where key1 <= 50
大于 {<key>:{$gt:<value>}} db.col.find({"key1":{$gt:50}}).pretty() where key1 > 50
大于或等于 {<key>:{$gte:<value>}} db.col.find({"key1":{$gte:50}}).pretty() where key1 >= 50
不等于 {<key>:{$ne:<value>}} db.col.find({"key1":{$ne:50}}).pretty() where key1 != 50

　　　　　　2）AND 条件

　　　　　　　MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。语法格式如下：

　　　　　　　　>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

　　　　　　3）OR 条件

　　　　　　OR 条件语句使用了关键字 $or，语法格式如下：

　　　　　　　　>db.col.find(
   　　　　　　　　{
      　　　　　　　　$or: [
         　　　　　　　　{key1: value1}, {key2:value2}
      　　　　　　　　]
   　　　　　　　　}
　　　　　　　　).pretty()
　　　　　　表示查询键为key1,值为value1或键为key2，值为value2的文档

　　　　　　4）AND 和 OR 联合使用

　　　　　　　　>db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "菜鸟教程"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()

　　　　　　5）排序 ，使用 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。

　　　　　　　　>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

　　　　　　

　　5、索引

　　　　索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构

　　　　1） 创建索引：createIndex()

　　　　　　　　注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex()，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

　　　　　　>db.collection.createIndex(keys, options)

　　　　　　　　key为要创建索引的字段，1表示按升序创建索引，-1表示按降序创建索引。如：db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})，表示创建title和description两个字段的索引，一个升序，一个降序

　　　　　　　　options 选项参考文档

　　6、与Java整合

　　　　1）引入依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.mongodb</groupId>
        <artifactId>mongo-java-driver</artifactId>
        <version>3.5.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

　　　　2）建立连接

MongoClientURI connectionString = new MongoClientURI("mongodb://localhost:27017,localhost:27018,localhost:27019");
// MongoClient实例表示与数据库的连接池。即使有多个线程，您也只需要一个MongoClient类的实例。
// 所以我们可以在给定的数据库集群创建一个MongoClient实例，并在整个应用程序中使用它
MongoClient mongoClient = new MongoClient(connectionString);
// 连接具体数据库
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("mydb");

　　　　3）增删改查操作

// 获取某个集合
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("test");

// 创建一条文档（JSON对象字符串）
Document doc = new Document("name", "MongoDB")
               .append("type", "database")
               .append("count", 1)
               .append("info", new Document("x", 203).append("y", 102));

// 插入文档
collection.insertOne(doc);

// 批量插入
List<Document> documents = new ArrayList<Document>();
collection.insertMany(documents);

// 获取集合下文档数量
collection.count()

// 查询集合中的第一条文档
Document myDoc = collection.find().first();

// 查询集合中的所有文档
MongoCursor<Document> cursor = collection.find().iterator();
try {
    while (cursor.hasNext()) {
        System.out.println(cursor.next().toJson());
    }
} finally {
    cursor.close();
}

//  使用filter查询符合条件的记录，如查询field为age，值为26的文档记录
Document myDoc = collection.find(eq("age", 26)).first();

// 查询符合条件（50<i<100）的多条文档，并遍历
// now use a range query to get a larger subset
Block<Document> printBlock = new Block<Document>() {
     @Override
     public void apply(final Document document) {
         System.out.println(document.toJson());
     }
};
collection.find(and(gt("i", 50), lte("i", 100))).forEach(printBlock);

// 对i字段进行降序 
Document myDoc = collection.find(exists("i")).sort(descending("i")).first();

// 查询到的文档排除掉 _id 字段    
Document myDoc = collection.find().projection(excludeId()).first();

// 更新符合过滤器的最多一个文档，使用updateOne。如更新i字段等于10的第一条符合记录的文档，并将i更新为110
collection.updateOne(eq("i", 10), new Document("$set", new Document("i", 110)));

// 更新符合过滤器的所有文档，使用updateMany。如更新字段i为10的所有所有文档，返回的UpdateResult 包含更新的文档数
UpdateResult updateResult = collection.updateMany(lt("i", 100),
          new Document("$inc", new Document("i", 100)));

// 删除文档
collection.deleteOne(eq("i", 110));
DeleteResult deleteResult = collection.deleteMany(gte("i", 100));
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 附录：

　　Mongo连接工具类：

import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.MongoClientURI;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.core.io.support.PropertiesLoaderUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.Properties;

/**
 * @author yangyongjie
 * @date 2021/1/25
 * @desc
 */
public enum MongoUtil {

    /**
     * 定义一个枚举元素，代表此类的一个实例
     */
    INSTANCE;

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(MongoUtil.class);

    private MongoClient mongoClient;

    /**
     * 重写枚举类的构造方法，枚举类经编译后会在将其放在静态代码块中，在类加载的初始化阶段被调用
     */
    private MongoUtil() {
        Properties properties = null;
        try {
            properties = PropertiesLoaderUtils.loadAllProperties("application.properties");
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if (properties != null) {
            MongoClientURI connectionString = new MongoClientURI(properties.getProperty("mongo.url"));
            // MongoClient实例表示与数据库的连接池。即使有多个线程，您也只需要一个MongoClient类的实例。
            // 所以我们可以在给定的数据库集群创建一个MongoClient实例，并在整个应用程序中使用它
            this.mongoClient = new MongoClient(connectionString);
        }
    }

    /*private static MongoClient mongoClient;

    static {
        Properties properties = new Properties();
        try {
            InputStream is = ClassLoader.getSystemResourceAsStream("application.properties");
            properties.load(is);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if (properties != null) {
            MongoClientURI connectionString = new MongoClientURI(properties.getProperty("mongo.url"));
            // MongoClient实例表示与数据库的连接池。即使有多个线程，您也只需要一个MongoClient类的实例。
            // 所以我们可以在给定的数据库集群创建一个MongoClient实例，并在整个应用程序中使用它
            mongoClient = new MongoClient(connectionString);
        }
    }*/
    
    public MongoDatabase getDB(String dbName) {
        if (dbName != null && !"".equals(dbName)) {
            MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase(dbName);
            return database;
        }
        return null;
    }

}
View Code

　　用法：MongoUtil.INSTANCE.getMiShopDB("db") 

END.

　　
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yangyongjie/p/14200740.html