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一、简介
二、搭建
三、操作
（1）、集合操作
（2）、文档操作
相关注解
POJO
添加文档
查询文档
更新文档
删除文档
聚合操作
一、简介
NoSql数据库
键值对key-value 存储redis用户缓存，用户信息回话，配置信息，购物车
文档存储数据结构不严格，表结构可变类json MongoDB
列族存储
图形存储 优势：
基于灵活的json文档模型，非常适合敏捷方式的快速开发，临时增加字段影响很小
其实与生俱来的高可用，高水平扩展能力
应用场景
游戏场景用户的装备信息，积分等
物流场景订单信息-状态
社交场景用户信息，地理位置索引，附件的人,地点等信息
视频直播用户数据，礼物信息等
大数据应用云存储系统二、搭建
docker安装mongoDB
docker pull mongo1、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
进入容器
docker exec -it mongo /bin/mongosh // 创建用户
use admindb.createUser({user: "root",pwd: "123456",roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]}
)
三、操作
配置文件
spring:data:mongodb:host: ip地址 #ipport: 27017 #端口号 username: root #用户password: 123456 #密码database: admin #数据库名字--集合名字数据库结构：
数据库（admin，test）--集合--文档
（1）、集合操作
相当于mysql中的数据库
// 判断是否有这个集合boolean has =mongoTemplate.collectionExists("emp");// 删除集合mongoTemplate.dropCollection("emp");// 创建集合mongoTemplate.createCollection("emp");例如：
@Autowired
MongoTemplate mongoTemplate;
@Test
void test1(){// 判断是否有这个集合 boolean has = mongoTemplate.collectionExists("emp"); if(has){// 删除集合 mongoTemplate.dropCollection("emp"); }// 创建集合 mongoTemplate.createCollection("emp");}（2）、文档操作
相当于mysql中的表操作
数据操作
相关注解
@Document作用在类上，表示当前文档@Document(文档名称,集合名称)
@Id作用在字段上映射id字段
@Field作用在字段上映射字段
@Transient该字段不会保存到数据库中POJO
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document("emp")
@Data
public class Employee {@Id private Integer id; @Field private String name; @Field private int age; @Field private Double salary; @Field private Date birthday;}添加文档
1、单条数据Employee zs= new Employee(1,"张三",21,500.00,new Date());
// 添加文档 id存在时候更新数据--用于添加或者修改mongoTemplate.save(zs);
mongoTemplate.save(zs); // 用于添加或者修改,支持批量插入
// 如果 id存在会报错
mongoTemplate.insert(zs); // 用于添加2、批量添加
@Test
void insert(){List<Employee>list= Arrays.asList(new Employee(21,"往往",21,500.00,new Date()), new Employee(31,"小王",21,500.00,new Date()), new Employee(41,"小张",21,500.00,new Date()), new Employee(51,"肖红梅",21,500.00,new Date())); // 批量插入，如果id存在，会抛出异常--用于添加 mongoTemplate.insert(list, Employee.class);}查询文档
1、查询全部
List<Employee> all = mongoTemplate.findAll(Employee.class);2、根据id查询
Employee empTem = mongoTemplate.findById(1, Employee.class);3、查询一条
Employee one = mongoTemplate.findOne(new Query(), Employee.class);log.info("one:{}",one);4、条件查询
@Test
public void tes3(){// 查询 id>=20 且 id<= 的字段 List<Employee> list = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("id").gte(20).lte(60)), Employee.class); log.info("id>20的数据：{}",list);}5、模糊查询/正则查询正则不需要有 / / List<Employee> list = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("name").regex("张")), Employee.class);6、多条件查询
@Test
public void tes5(){Criteria criteria=new Criteria(); // criteria.orOperator() // 条件查询 name 为张三 id 为2 criteria.andOperator(Criteria.where("name").is("张三"),Criteria.where("id").is(2)); List<Employee> list = mongoTemplate.find(Query.query(criteria), Employee.class); log.info("的数据：{}",list);}
7、排序//asc 升序，decs降序List<Employee> list = mongoTemplate.find(new Query().with(Sort.by(Sort.Order.desc("id"))), Employee.class);
8、分页使用skip和limt配合p = (pageNumber - 1) * pageSizeq = pageSizeskip(p) // 跳过p条数据limt(q) // list最大保留q条数据
例如：
// 分页查询
@Test
public void tes7(){int pageName=3; int pageSize=4; int p=(pageName-1)*pageSize; int q=pageSize; List<Employee> list = mongoTemplate.find(new Query().skip(p).limit(q), Employee.class); log.info("第三页数据：{}",list);
}8、json字符串查询
@Test
public void tes8(){String json="{name:'张三'}"; Query query=new BasicQuery(json); List<Employee> list = mongoTemplate.find(query, Employee.class); log.info("json串查询：{}",list);}更新文档
数据修改
1、更新一条
// 把id=1的 的行中 name改成小帅，更新查询到的第一条
mongoTemplate.updateFirst(Query.query(Criteria.where("id").is(1)), Update.update("name","小帅"), Employee.class);2、更新--没有找到目标就进行添加操作
mongoTemplate.upsert(Query.query(Criteria.where("id").is(202)), Update.update("name", "小帅").set("salary",100), Employee.class);或者
mongoTemplate.save(new Employee(202,"往往",21,500.00,new Date(),"新字段"));3、批量更新
public void testUpdate2(){// 批量更新 UpdateResult result = mongoTemplate.updateMulti(Query.query(Criteria.where("name").is("张三")), Update.update("name", "小红"), Employee.class); log.info("生效条数：{}",result.getModifiedCount());}UpdateResult 对象getMatchedCount() 返回满足查询条件的文档数。getModifiedCount() 返回实际更新的文档数。wasAcknowledged() 返回更新操作是否被服务器确认。删除文档
删除数据
1、 删除所有文档mongoTemplate.remove(new Query(), Employee.class); 2、删除指定的mongoTemplate.remove(Query.query(Criteria.where("id").is(1)), Employee.class);聚合操作
处理数据的计算结果（诸如统计平均值，求和等）
聚合管道
类似stream流
可以用mongoTemplate.find().stream() 代替
match(Criteria criteria)
：根据指定的查询条件筛选文档。可以使用Criteria对象来定义查询条件。
project(String... fieldNames)
：选择要包含在结果中的字段。可以指定字段名或使用表达式进行投影操作。
group(String... fieldNames)
：按照指定的字段对文档进行分组。可以使用表达式或函数来定义分组操作。
sort(Sort sort)
：对结果进行排序。可以根据指定的字段进行升序或降序排序。
skip(long num)
：跳过指定数量的文档。
limit(long num)
：限制结果集的大小。
unwind(String fieldName)
：将一个数组字段展开为多个文档，并保持其他字段的一致性。
lookup(String from, String localField, String foreignField, String as)
：执行左连接操作，将当前集合与指定的外部集合进行关联。
replaceRoot(String fieldName)
：将指定字段的值作为新文档的根级别。
count()
：计算匹配文档的数量。
