[Java基础篇]Spring Boot整合MongoDB
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[Java基础篇]Spring Boot整合MongoDB
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前言
MongoDB
NoSQL = Not Only ),意即“NoSQL”。
在现代的计算系统上每天网络上都会产生大量的数据量。
1970 年 EFCodd 提出的关系模型的论文“Arelational model of data for large shared databases”,这部分数据有很大一部分关系数据库管理系统(RDBMS)来。简单。
应用非常证明,关系模式适合于客户服务器应用程序,通过范围的利益,今天它是数据在网络和商务应用的目标技术。
NoSQL是全新地的某人性运动早期提出,发展至09年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们覆盖使用2个数据库就关系型的数据存储,相对于铺天数据库的关系型应用,是一种全新的思想的注入。
CAP定理(CAP theorem)
在计算机科学中, CAP定理(CAP theorem), 又被称作 布鲁尔定理(Brewer’s theorem), 它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:
- 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)
- 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)
- 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)
CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个。
因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:
- CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
- CP - 满足一致性,分区容忍性的系统,通常性能不是特别高。
- AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。
NoSQL 的优点/缺点
优点:
- 高可扩展性
- 计算计算
- 标记
- 架构的,半数据数据
- 没有复杂的关系
缺点:
-
没有标准化
-
有限的查询功能(取消)
-
最终一致是不喜欢的程序
NoSQL 数据库分类
类型 | 代表部分 | 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 | Tokyo Cabinet / Tyrant Berkeley DB 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。 |
MongoDB整合Spring Boot
在pom.xml添加坐标
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
在application文件添加mongodb的配置
spring.data.mongodb.uri=mongodb://106.75.148.160:27017/test
添加MyUser实体类
@Data
@Document("MyUser")
public class MyUser
@Id
private String id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
private String createDate;
MongoDB常用方法
mongoTemplate.findAll(MyUser.class)
: 查询User文档的全部数据
mongoTemplate.findById(<id>, MyUser.class)
: 查询User文档id为id的数据
mongoTemplate.find(query, MyUser.class)
:根据query内的查询条件查询
mongoTemplate.upsert(query, update, MyUser.class)
: 修改
mongoTemplate.remove(query, MyUser.class)
: 删除
mongoTemplate.insert(User)
: 新增
MongoDB添加方法
@RequestMapping("testMongoDBAdd")
public String testMongoDBAdd()
MyUser myUser = new MyUser();
myUser.setAge(22);
myUser.setEmail("123456789@qq.com");
myUser.setName("苏州程序大白");
mongoTemplate.insert(myUser);
return "添加成功";
MongoDB查询方法
Query对象
-
1、创建一个query对象(用来封装所有条件对象),再创建一个criteria对象(用来构建条件)。
-
2、 精准条件:criteria.and(“key”).is(“条件”)模糊条件:criteria.and(“key”).regex(“条件”)。
-
3、封装条件:query.addCriteria(criteria)。
-
4、大于(创建新的criteria):Criteria gt = Criteria.where(“key”).gt(“条件”)小于(创建新的criteria):Criteria lt = Criteria.where(“key”).lt(“条件”)。
-
5、Query.addCriteria(new Criteria().andOperator(gt,lt))。
-
6、一个query中只能有一个andOperator()。其参数也可以是Criteria数组。
-
7、排序 :query.with(new Sort(Sort.Direction.ASC, “age”). and(new Sort(Sort.Direction.DESC, “date”)))。
-
查询方法
@RequestMapping("testMongoDBfindAll")
public String testMongoDBfindAll()
List<MTest> mTests = mongoTemplate.findAll( MTest.class);
System.out.println("mTests="+mTests);
return "查询成功";
- 根据ID查询
@RequestMapping("testMongoDBfindById")
public String testMongoDBfindById()
MyUser myUser = mongoTemplate.findById("", MyUser.class);
System.out.println("myUser="+myUser);
return "查询成功";
- 条件查询
@RequestMapping("testMongoDBCriteria")
public String testMongoDBCriteria()
Query query = new Query();
Criteria criteria = Criteria.where("name").is("苏州程序大白");
query.addCriteria(criteria);
List<MyUser> myUsers = mongoTemplate.find(query, MyUser.class);
System.out.println("mTests="+myUsers);
return "查询成功";
- 模糊查询
//模糊查询
public void findUsersLikeName()
String name = "est";
String regex = String.format("%s%s%s", "^.*", name, ".*$");
Pattern pattern = Pattern.compile(regex, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
Query query = new Query(Criteria.where("name").regex(pattern));
List<User> userList = mongoTemplate.find(query, User.class);
System.out.println(userList);
- 分页查询
//分页查询
public void findUsersPage()
String name = "est";
int pageNo = 1;
int pageSize = 10;
Query query = new Query();
String regex = String.format("%s%s%s", "^.*", name, ".*$");
Pattern pattern = Pattern.compile(regex, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
query.addCriteria(Criteria.where("name").regex(pattern));
int totalCount = (int) mongoTemplate.count(query, User.class);
List<User> userList = mongoTemplate.find(query.skip((pageNo - 1) * pageSize).limit(pageSize), User.class);
Map<String, Object> pageMap = new HashMap<>();
pageMap.put("list", userList);
pageMap.put("totalCount",totalCount);
System.out.println(pageMap);
- 修改方法
//修改
@RequestMapping("updateMyUser")
public String updateMyUser()
MyUser MyUser = mongoTemplate.findById("5ffbfa2ac290f356edf9b5aa", MyUser.class);
MyUser.setName("test_1");
MyUser.setAge(25);
MyUser.setEmail("123456789@qq.com");
Query query = new Query(Criteria.where("_id").is(MyUser.getId()));
Update update = new Update();
update.set("name", MyUser.getName());
update.set("age", MyUser.getAge());
update.set("email", MyUser.getEmail());
UpdateResult result = mongoTemplate.upsert(query, update, MyUser.class);
long count = result.getModifiedCount();
return "修改用户"+count;
- 删除方法
//删除操作
@RequestMapping("TestMongoDBDelete")
public void TestMongoDBDelete()
Query query =
new Query(Criteria.where("_id").is("5ff45642ac290f356edf9b5aa"));
DeleteResult result = mongoTemplate.remove(query, MyUser.class);
long count = result.getDeletedCount();
System.out.println(count);
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