MongoDB详解，用心看这篇就够了重点

Posted 2023-03-13 sunnyday0426

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MongoDB详解，用心看这篇就够了重点相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1.1 `MongoDB`概述

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。

它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。
推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

1.2 `MongoDB`主要特点

1.2.1 文档

MongoDB中的记录是一个文档，它是由字段和值对组成的数据结构。
多个键及其关联的值有序地放在一起就构成了文档。
MongoDB文档类似于JSON对象。字段的值可以包括其他文档，数组和文档数组。

“greeting”:“hello,world”这个文档只有一个键“greeting”，对应的值为“hello,world”。多数情况下，文档比这个更复杂，它包含多个键/值对。

例如：“greeting”:“hello,world”,“foo”: 3 文档中的键/值对是有序的，下面的文档与上面的文档是完全不同的两个文档。“foo”: 3 ,“greeting”:“hello,world”

文档中的值不仅可以是双引号中的字符串，也可以是其他的数据类型，例如，整型、布尔型等，也可以是另外一个文档，即文档可以嵌套。文档中的键类型只能是字符串。

使用文档的优点是：

文档（即对象）对应于许多编程语言中的本机数据类型
嵌入式文档和数组减少了对昂贵连接的需求
动态模式支持流畅的多态性

1.3.2 集合

集合就是一组文档，类似于关系数据库中的表。

集合是无模式的，集合中的文档可以是各式各样的。例如，“hello,word”:“Mike”和“foo”: 3，它们的键不同，值的类型也不同，但是它们可以存放在同一个集合中，也就是不同模式的文档都可以放在同一个集合中。

既然集合中可以存放任何类型的文档，那么为什么还需要使用多个集合？
这是因为所有文档都放在同一个集合中，无论对于开发者还是管理员，都很难对集合进行管理，而且这种情形下，对集合的查询等操作效率都不高。所以在实际使用中，往往将文档分类存放在不同的集合中。
例如，对于网站的日志记录，可以根据日志的级别进行存储，Info级别日志存放在Info 集合中，Debug 级别日志存放在Debug 集合中，这样既方便了管理，也提供了查询性能。
但是需要注意的是，这种对文档进行划分来分别存储并不是MongoDB 的强制要求，用户可以灵活选择。

可以使用“.”按照命名空间将集合划分为子集合。
例如，对于一个博客系统，可能包括blog.user和blog.article两个子集合，这样划分只是让组织结构更好一些，blog集合和blog.user、blog.article没有任何关系。虽然子集合没有任何特殊的地方，但是使用子集合组织数据结构清晰，这也是MongoDB推荐的方法。

1.3.3 数据库

MongoDB 中多个文档组成集合，多个集合组成数据库。

一个MongoDB实例可以承载多个数据库。它们之间可以看作相互独立，每个数据库都有独立的权限控制。在磁盘上，不同的数据库存放在不同的文件中。

MongoDB中存在以下系统数据库。

Admin 数据库：一个权限数据库，如果创建用户的时候将该用户添加到admin 数据库中，那么该用户就自动继承了所有数据库的权限。
Local 数据库：这个数据库永远不会被复制，可以用来存储本地单台服务器的任意集合。
Config 数据库：当MongoDB 使用分片模式时，config数据库在内部使用，用于保存分片的信息。

1.3.4 数据模型

一个MongoDB实例可以包含一组数据库，一个DataBase可以包含一组Collection（集合），一个集合可以包含一组Document（文档）。

一个Document包含一组field（字段），每一个字段都是一个key/value pair

key: 必须为字符串类型
value：可以包含如下类型
- 基本类型，例如，string，int，float，timestamp，binary 等类型
- 一个document
- 数组类型

1.4 `Windows`安装`MongoDB`

1.4.1 下载`MongoDB`

MongoDB提供了可用于32位系统和64位系统的预编译二进制包（新版本没有了32位系统的安装文件），你可以进入MongoDB官网下载安装，MongoDB的预编译二进制包的下载地址为：https://www.mongodb.com/download-center/community，打开之后会看到如下图，直接点击Download下载即可，也可以在Version中选择你想要的版本：

1.4.2 安装`MongoDB`

双击打开文件进行安装，在安装过程中，可以通过点击 “Custom(自定义)” 按钮来设置你的安装目录。

这里我选择安装在E:\\MongoDB这个目录下（安装目录会影响我们后面的配置）

这里选择直接next

这里安装 "Install MongoDB Compass"不勾选，否则可能要很长时间都一直在执行安装，MongoDB Compass是一个图形界面管理工具，这里不安装也是没有问题的，可以自己去下载一个图形界面管理工具，比如Robo3T。

之后稍微等待一会就安装好了。

1.4.3 配置`MongoDB`

MongoDB的安装过程是很简单的，但是配置就比较麻烦了，可能会遇到各种各样的问题，需要你有足够的耐心和仔细。

首先要在MongoDB的data文件夹里新建一个db文件夹和一个log文件夹：

然后在log文件夹下新建一个mongo.log：

然后将E:\\MongoDB\\bin添加到环境变量path中，此时打开cmd窗口运行一下mongo命令，出现如下情况：

这是为什么呢？这是因为我们还没有启动MongoDB服务，自然也就连接不上服务了。那要怎么启动呢？在cmd窗口中运行如下命令：

 mongod --dbpath E:\\MongoDB\\data\\db

需要注意的是：如果你没有提前创建db文件夹，是无法启动成功的。运行成功之后，我们打开浏览器，输入127.0.0.1:27017，看到如下图，就说明MongoDB服务已经成功启动了。

但是如果每次都要这么启动服务的话也太麻烦了吧，这里你可以选择设置成开机自启动，也可以选择用命令net start mongodb来手动启动，这里我选择使用后者，具体方法如下。

还是打开cmd窗口，不过这次是以管理员身份运行，然后输入如下命令：

mongod --dbpath "E:\\MongoDB\\data\\db" --logpath "E:\\MongoDB\\data\\log\\mongo.log" -install -serviceName "MongoDB"

如果没有报错的话就说明成功添加到服务里了，可以使用win+R然后输入services.msc命令进行查看：

默认是自动运行的，这里我选择把它改成手动的。然后在cmd窗口中运行net start mongodb：

怎么解决呢？两个步骤：
1）运行sc delete mongodb删除服务；
2）再运行一次配置服务的命令：

mongod --dbpath "E:\\MongoDB\\data\\db" --logpath "E:\\MongoDB\\data\\log\\mongo.log" -install -serviceName "MongoDB"

然后再运行net start mongodb，服务启动成功：

可能遇到的问题：
1、mongod不是内部或外部命令
出现这种问题说明你没有把bin目录添加到环境变量之中，重新添加一下即可解决。

2、服务名无效
首先是看你输入的服务名称是否有误，然后再查看本地服务中有没有MongoDB服务，如果没有服务，则运行命令添加服务即可。

3、发生服务特定错误：100
删除db文件夹下的mongod.lock和storage.bson两个文件，若删除完之后仍然出现这种问题，用sc delete mongodb删除服务，再配置一下服务就能解决了。

1.4.4 安装一个可视化工具

官网下载 RoBo 3T（Robomongo is now Robo 3T）
下载地址：https://robomongo.org/download

双击安装包安装，修改安装路径，不停下一步，点击安装。

打开后，有一个填信息的页面，name、email，暂时不用管，直接finish。
启动MongoDB服务。
点击弹出框中的create，创建新连接，可以修改连接名name，连接IP(下图IP为本地IP)，端口(默认)

连接成功后，右击localhost，选择create Database，创建数据库

创建数据库firstTest，然后右击firstTest，选择open Shell，开始进行shell命令来创建数据库中的集合和文档。

1.5 `Linux`安装`MongoDB`

1.5.1 下载`MongoDB`

官方下载地址：https://www.mongodb.com/download-center/community

wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1.tgz

1.5.2 解压安装

1、解压

tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1.tgz

2、创建目录/usr/local/mongo，并将解压完的mongodb目录移动到/usr/local/mongo下

mkdir -p /usr/local/mongo
mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.1/* /usr/local/mongo/

3、切到/usr/local/mongo目录下，创建目录

mkdir -p data/db        #数据库目录
mkdir -p logs           #日志目录
mkdir -p conf           #配置文件目录
mkdir -p pids           #进程描述文件目录

创建好的目录如下：

4、在conf目录，增加配置文件mongo.conf

vi /usr/local/mongo/conf/mongo.conf

#数据保存路径
dbpath=/usr/local/mongo/data/db/
#日志保存路径
logpath=/usr/local/mongo/logs/mongo.log
#进程描述文件
pidfilepath=/usr/local/mongo/pids/mongo.pid
#日志追加写入
logappend=true
bind_ip_all=true
#mongo默认端口
port=27017
#操作日志容量
oplogSize=10000
#开启子进程
fork=true

5、通过配置文件启动mongo服务端

/usr/local/mongo/bin/mongod -f /usr/local/mongo/conf/mongo.conf

启动成功如下：

6、启动mongo客户端

/usr/local/mongo/bin/mongo --host 127.0.0.1 --port 27017

启动成功如下：

至此安装完成~

1.6 `MongoDB`基本操作及增删改查

1.6.1 基本操作

登陆数据库

mongo

查看数据库

show databases;

选择数据库
use数据库名

如果切换到一个没有的数据库，例如use admin2，那么会隐式创建这个数据库。（后期当该数据库有数据时，系统自动创建）

use admin2

查看集合

show collections

创建集合

db.createCollection('集合名')

删除集合

`db.集合名.drop()`

删除数据库
通过use语法选择数据
通过db.dropDataBase()删除数据库

1.6.2 增删改查

1.6.2.1 增加

db.集合名.insert(JSON数据)

如果集合存在，那么直接插入数据。如果集合不存在，那么会隐式创建。

示例：在test2数据库的c1集合中插入数据（姓名叫webopenfather年龄18岁）

use test2 db.c1.insert(uname:"webopenfather",age:18)

数据库和集合不存在都隐式创建
对象的键统一不加引号（方便看），但是查看集合数据时系统会自动加
mongodb会给每条数据增加一个全球唯一的_id键
- _id键的组成
- 自己增加_id
  可以，只需要给插入的JSON数据增加_id键即可覆盖（但实战强烈不推荐）
```
db.c1.insert(_id:1, uname:"webopenfather", age:18)
```

一次性插入多条数据
传递数据，数组中写一个个JSON数据即可

db.c1.insert([     uname:"z3", age:3,     uname:"z4", age:4,     uname:"w5", age:5 ])

快速插入10条数据
由于mongodb底层使用JS引擎实现的，所以支持部分js语法。因此：可以写for循环

for (var i=1; i<=10; i++)      db.c2.insert(uanme: "a"+i, age: i)

查询文档

db.集合名.find(条件[,查询的列])

条件	写法
查询所有的数据	或者不写
查询age=6的数据	age:6
既要age=6又要性别=男	age:6,sex:‘男’

查询的列（可选参数）	写法
查询全部列（字段）	不写
只显示age列（字段）	age:1
除了age列（字段）都显示	age:0

其他语法

db.集合名.find(
            键:运算符：值
            )

运算符	作用
$gt	大于
$gte	大于等于
$lt	小于
$lte	小于等于
$ne	不等于
$in	in
$nin	not in

实例练习
查询所有数据

db.c1.find()

系统的_id无论如何都会存在

1、查询age大于5的数据

db.c1.find(age:$gt:5)

2、查询年龄是5岁、8岁、10岁的数据

db.c2.find(age:$in:[5,8,10])

3、只看年龄列，或者年龄以外的列

1.6.3 修改文档

db.集合名.update(条件,新数据[是否新增,是否修改多条,])

新数据此数据需要使用修改器，如果不使用，那么会将新数据替换原来的数据。1db.集合名.update(条件,修改器:键:值[是否新增,是否修改多条,])
修改器作用inc递增rename重命名列set修改列值unset删除列
是否新增
指条件匹配不到数据则插入(true是插入，false否不插入默认)
db.c3.update(uname:"zs30",$set:age:30,true)
是否修改多条
指将匹配成功的数据都修改（true是，false否默认）
db.c3.update(uname:"zs2",$set:age:30,false,true)

实例练习
准备工作

use test2;
for(var i = 1; i<= 10; i++)
	db.c3.insert( "uname":"zs"+i,"age":i );

1、将uname:"zs1"改为uname:"zs2"

db.c3.update(uname:"zs1",$set:uname:"zs2")

2、给uname:"zs10"的年龄加2岁或减2岁

db.c3.update(uname:"zs10",$inc:age:2)

递减只需要将2改为-2即可。

综合练习插入数据：
db.c4.insert( uname:"神龙教主",age:888,who:"男",other:"非国人");

1.6.4 删除文档

db.集合名.remove(条件[,是否删除一条])

是否删除一条
true：是（删除的数据为第一条）

false：否

db.c3.remove(uname:"zs3")

1.6.5 总结

高级开发攻城狮统称：所有数据库都需要增删改查CURD标识

MongoDB删除语法：remove

增Create

db.集合名.insert(JSON数据)

删Delete

db.集合名.remove(条件 [,是否删除一条true是false否默认])

也就是默认删除多条

改Update

db.集合名.update(条件， 新数据  [,是否新增,是否修改多条])

升级语法db.集合名.update(条件，修改器：键：值)

查Read

db.集合名.find(条件 [,查询的列])

1.7 `MongoDB`存储数据类型

MongoDB中每条记录称作一个文档，这个文档和我们平时用的JSON有点像，但也不完全一样。JSON是一种轻量级的数据交换格式。简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言，JSON易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率，但是JSON也有它的局限性，比如它只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型，没有日期类型，只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，也没法表示正则表达式或者函数。由于这些局限性，BSON闪亮登场啦，BSON是一种类JSON的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和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，MongoDB使用BSON做为文档数据存储和网络传输格式。

1.7.1 数字

shell默认使用64位浮点型数值，如下：

db.sang_collec.insert(x:3.1415926)
db.sang_collec.insert(x:3)

对于整型值，我们可以使用NumberInt或者NumberLong表示，如下：

db.sang_collec.insert(x:NumberInt(10))
db.sang_collec.insert(x:NumberLong(12))

1.7.2 字符串

字符串也可以直接存储，如下：

db.sang_collec.insert(x:"hello MongoDB!")

1.7.3 正则表达式

正则表达式主要用在查询里边，查询时我们可以使用正则表达式，语法和javascript中正则表达式的语法相同，比如查询所有key为x，value以hello开始的文档且不区分大小写：

db.sang_collec.find(x:/^(hello)(.[a-zA-Z0-9])+/i)

1.7.4 数组

数组一样也是被支持的，如下：

db.sang_collec.insert(x:[1,2,3,4,new Date()])

数组中的数据类型可以是多种多样的。

1.7.5 日期

MongoDB支持Date类型的数据，可以直接new一个Date对象，如下：

db.sang_collec.insert(x:new Date())

1.7.6 内嵌文档

一个文档也可以作为另一个文档的value，这个其实很好理解，如下：

db.sang_collect.insert(name:"三国演义",author:name:"罗贯中",age:99);

书有一个属性是作者，作者又有name，年龄等属性。

1.8 `MongoDB` 中的索引

1.8.1 索引创建

默认情况下，集合中的_id字段就是索引，我们可以通过getIndexes()方法来查看一个集合中的索引：

db.sang_collect.getIndexes()

结果如下：

[
    
        "v" : 2,
        "key" : 
            "_id" : 1
        ,
        "name" : "_id_",
        "ns" : "sang.sang_collect"
    
]

我们看到这里只有一个索引，就是_id。

现在我的集合中有10000个文档，我想要查询x为1的文档，我的查询操作如下：

db.sang_collect.find(x:1)

这种查询默认情况下会做全表扫描，我们可以用上篇文章介绍的explain()来查看一下查询计划，如下：

db.sang_collect.find(x:1).explain("executionStats")

结果如下：


    "queryPlanner" : 
    ,
    "executionStats" : 
        "executionSuccess" : true,
        "nReturned" : 1,
        "executionTimeMillis" : 15,
        "totalKeysExamined" : 0,
        "totalDocsExamined" : 10000,
        "executionStages" : 
            "stage" : "COLLSCAN",
            "filter" : 
                "x" : 
                    "$eq" : 1.0
                
            ,
            "nReturned" : 1,
            "executionTimeMillisEstimate" : 29,
            "works" : 10002,
            "advanced" : 1,
            "needTime" : 10000,
            "needYield" : 0,
            "saveState" : 78,
            "restoreState" : 78,
            "isEOF" : 1,
            "invalidates" : 0,
            "direction" : "forward",
            "docsExamined" : 10000
        
    ,
    "serverInfo" : 
    ,
    "ok" : 1.0

结果比较长，我摘取了关键的一部分。我们可以看到查询方式是全表扫描，一共扫描了10000个文档才查出来我要的结果。实际上我要的文档就排第二个，但是系统不知道这个集合中一共有多少个x为1的文档，所以会把全表扫描完，这种方式当然很低效，但是如果我加上limit，如下：

db.sang_collect.find(x:1).limit(1)

此时再看查询计划发现只扫描了两个文档就有结果了，但是如果我要查询x为9999的记录，那还是得把全表扫描一遍，此时，我们就可以给该字段建立索引，索引建立方式如下：

db.sang_collect.ensureIndex(x:1)

1表示升序，-1表示降序。当我们给x字段建立索引之后，再根据x字段去查询，速度就非常快了，我们看下面这个查询操作的执行计划：

db.sang_collect.find(x:9999).explain("executionStats")

这个查询计划过长我就不贴出来了，我们可以重点关注查询要耗费的时间大幅度下降。

此时调用getIndexes()方法可以看到我们刚刚创建的索引，如下：

[
    
        "v" : 2,
        "key" : 
            "_id" : 1
        ,
        "name" : "_id_",
        "ns" : "sang.sang_collect"
    ,
    
        "v" : 2,
        "key" : 
            "x" : 1.0
        ,
        "name" : "x_1",
        "ns" : "sang.sang_collect"
    
]

我们看到每个索引都有一个名字，默认的索引名字为字段名_排序值，当然我们也可以在创建索引时自定义索引名字，如下：

db.sang_collect.ensureIndex(x:1,name:"myfirstindex")

此时创建好的索引如下：


    "v" : 2,
    "key" : 
        "x" : 1.0
    ,
    "name" : "myfirstindex",
    "ns" : "sang.sang_collect"

当然索引在创建的过程中还有许多其他可选参数，如下：

db.sang_collect.ensureIndex(x:1,name:"myfirstindex",dropDups:true,background:true,unique:true,sparse:true,v:1,weights:99999)

关于这里的参数，我说一下：

1.name表示索引的名称
2.dropDups表示创建唯一性索引时如果出现重复，则将重复的删除，只保留第一个
3.background是否在后台创建索引，在后台创建索引不影响数据库当前的操作，默认为false
4.unique是否创建唯一索引，默认false
5.sparse对文档中不存在的字段是否不起用索引，默认false
6.v表示索引的版本号，默认为2
7.weights表示索引的权重

此时创建好的索引如下：


    "v" : 1,
    "unique" : true,
    "key" : 
        "x" : 1.0
    ,
    "name" : "myfirstindex",
    "ns" : "sang.sang_collect",
    "background" : true,
    "sparse" : true,
    "weights" : 99999.0

1.8.2 查看索引

getIndexes()可以用来查看索引，我们还可以通过totalIndexSize()来查看索引的大小，如下：

db.sang_collect.totalIndexSize()

1.8.3 删除索引

我们可以按名称删除索引，如下：

db.sang_collect.dropIndex("xIndex")

表示删除一个名为xIndex的索引，当然我们也可以删除所有索引，如下：

db.sang_collect.dropIndexes()

1.8.4 总结

索引是个好东西，可以有效的提高查询速度，但是索引会降低插入、更新和删除的速度，因为这些操作不仅要更新文档，还要更新索引，MongoDB 限制每个集合上最多有64个索引，我们在创建索引时要仔细斟酌索引的字段。

1.9 `Java`操作`MongoDB`

1.9.1 方式一

方式一采用的原生Java操作MongoDB

1.9.1.1 前期准备

首先我们需要驱动，MongoDB的Java驱动我们可以直接在Maven中央仓库去下载，也可以创建Maven工程添加如下依赖：

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

建议通过Maven来添加依赖，如果自己下载jar，需要下载如下三个jar：

1.org.mongodb:bson:jar:3.5.0
2.org.mongodb:mongodb-driver-core:jar:3.5.0
3.org.mongodb:mongodb-driver:jar:3.5.0

另外，在使用Java操作 MongoDB之前，记得启动 MongoDB

1.9.1.2 获取集合

所有准备工作完成之后，我们首先需要一个MongoClient，如下：

MongoClient client = new MongoClient("192.168.248.136", 27017);

然后通过如下方式获取一个数据库，如果要获取的数据库本身就存在，直接获取到，不存在MongoDB会自动创建：

MongoDatabase sang = client.getDatabase("sang");

然后通过如下方式获取一个名为c1的集合，这个集合存在的话就直接获取到，不存在的话MongoDB会自动创建出来，如下：

MongoCollection<Document> c = sang.getCollection("c1");

有了集合之后，我们就可以向集合中插入数据了。

1、增加操作
和在shell中的操作一样，我们可以一条一条的添加数据，也可以批量添加，添加单条数据操作如下：

Document d1 = new Document();
d1.append("name", "三国演义").append("author", "罗贯中");
c.insertOne(d1);

添加多条数据的操作如下：

List<Document> collections = new ArrayList<Document>();
Document d1 = new Document();
d1.append("name", "三国演义").append("author", "罗贯中");
collections.add(d1);
Document d2 = new Document();
d2.append("name", "红楼梦").append("author", "曹雪芹");
collections.add(d2);
c.insertMany(collections);

当然也可以通过 Robo 3T查看修改结果：db.集合名.find()

2、修改操作
可以修改查到的第一条数据，操作如下：

c.updateOne(Filters.eq("author", "罗贯中"), new Document("$set", new Document("name", "三国演义123")));

上例中小伙伴们也看到了修改器要如何使用，不管是inc，用法都一致，我这里不再一个一个演示。也可以修改查到的所有数据，如下：

c.updateMany(Filters.eq("author", "罗贯中"), new Document("$set", new Document("name", "三国演义456")));

3、删除操作
可以删除查到的一条数据，如下：

c.deleteOne(Filters.eq("author", "罗贯中"));

也可以删除查到的所有数据：

c.deleteMany(Filters.eq("author", "罗贯中"));

Filters里边还有其他的查询条件，都是见名知意，不赘述。

4、 查询操作
可以直接查询所有文档：

FindIterable<Document> documents = c.find();
MongoCursor<Document> iterator = documents.iterator();
while (iterator.hasNext()) 
    System.out.println(iterator.next());

也可以按照条件查询：

FindIterable<Document> documents = c.find(Filters.eq("author", "罗贯中"));
MongoCursor<Document> iterator = documents.iterator();
while (iterator.hasNext()) 
    System.out.println(iterator.next());

其他的方法基本都是见名知意，这里不再赘述。

5、验证问题
上面我们演示的获取一个集合是不需要登录MongoDB数据库的，如果需要登录，我们获取集合的方式改为下面这种：

ServerAddress serverAddress = new ServerAddress("192.168.248.128", 27017);
List<MongoCredential> credentialsList = new ArrayList<MongoCredential>();
MongoCredential mc = MongoCredential.createScramSha1Credential("readuser","sang","123".toCharArray());
credentialsList.add(mc);
MongoClient client = new MongoClient(serverAddress,credentialsList);
MongoDatabase sang = client.getDatabase("sang");
c = sang.getCollection("c1");

MongoCredential是一个凭证，第一个参数为用户名，第二个参数是要在哪个数据库中验证，第三个参数是密码的char数组，然后将登录地址封装成一个ServerAddress，最后将两个参数都传入MongoClient中实现登录功能。

6、其他配置
在连接数据库的时候也可以设置连接超时等信息，在MongoClientOptions中设置即可，设置方式如下：

ServerAddress serverAddress = new ServerAddress("192.168.248.128", 27017);
List<MongoCredential> credentialsList = new ArrayList<MongoCredential>();
MongoCredential mc = MongoCredential.createScramSha1Credential("rwuser","sang","123".toCharArray());
credentialsList.add(mc);
MongoClientOptions options = MongoClientOptions.builder()
        //设置连接超时时间为10s
        .connectTimeout(1000*10)
        //设置最长等待时间为10s
        .maxWaitTime(1000*10)
        .build();
MongoClient client = new MongoClient(serverAddress,credentialsList,options);
MongoDatabase sang = client.getDatabase("sang");
c = sang.getCollection("c1");

1.9.2 方式二

主要讲解SpringBoot操作MongoDB实现增删改查的功能

1、pom.xml引入依赖

   <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>

2、创建application.yml

spring:
  data:
    mongodb:
      host: 192.168.72.129
      database: studentdb

3、创建实体类
创建包com.changan.mongodb，包下建包pojo用于存放实体类，创建实体类

package com.changan.mongdb.pojo;

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;

import java.io.Serializable;

@Document(collection = "student")
public class Student implements Serializable 

    @Id
    privat以上是关于MongoDB详解，用心看这篇就够了重点的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
 SQL注入详解，看这篇就够了
 Java集合框架最全详解(看这篇就够了)
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 虚拟机网络模型详解，看这篇就够了（图文并茂）
 Java NIO全面详解(看这篇就够了)
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