1.MongoDB简介

1.1什么是MongoDB

  MongoDB 是一个跨平台的,面向文档的数据库,是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的产品。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。

  MongoDB 的官方网站地址是:http://www.mongodb.org/

1.2 MongoDB特点

  MongoDB 最大的特点是他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。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。

具体特点总结如下:

(1)面向集合存储,易于存储对象类型的数据

(2)模式自由

(3)支持动态查询

(4)支持完全索引,包含内部对象

(5)支持复制和故障恢复

(6)使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)

(7)自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性

(8)支持 Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl 及 C++语言的驱动程序,社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平台的驱动程序

(9) 文件存储格式为 BSON(一种 JSON 的扩展)

1.3 MongoDB体系结构

MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由:文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面向用户的,用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。

(1)MongoDB 的文档(document),相当于关系数据库中的一行记录。

(2)多个文档组成一个集合(collection),相当于关系数据库的表。

(3)多个集合(collection),逻辑上组织在一起,就是数据库(database)。

(4)一个 MongoDB 实例支持多个数据库(database)。

文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构如下图:

下表是MongoDB与MySQL数据库逻辑结构概念的对比

MongoDb

关系型数据库Mysql

数据库(databases)

数据库(databases)

集合(collections)

表(table)

文档(document)

行(row)

2.安装与启动

2.1安装设置

双击MongoDB的安装包“mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.10-signed.msi”

按照提示步骤安装即可。安装完成后,软件会安装在D:\develope_tools\MongoDB 目录中。

我们要启动的服务程序就是D:\develope_tools\MongoDB\bin目录下的mongod.exe,为了方便我们每次启动,我将D:\develope_tools\MongoDB\bin设置到环境变量path中。

2.2启动服务

(1)首先打开命令提示符,创建一个用于存放数据的目录

(2)启动服务

dbpath参数用于指定数据存储目录

启动后效果如下:

我们在启动信息中可以看到,mongoDB的默认端口是27017

如果我们不想按照默认端口启动,可以通过--port 命令来修改端口

2.3登陆系统

我们另外打开命令提示符窗口,如果mongoDB是按默认的端口启动的,并且是部署在本机的。输入命令 mongo 即可登陆系统

从界面输出的信息我们可以得知,它默认连接的是test数据库,由于我这里修改了默认端口,所以连接失败。

如果是要连接远程的mongoDB服务器 ,就输入命令

mongo 远程IP地址

如果远程的mongoDB服务端口不是默认的,需要输入命令

mongo 远程IP地址:端口

我们这里输入的命令是:mongo 127.0.0.1:12306

输入exit命令可退回到命令提示符

3.基本增删改查操作

3.1选择或创建数据库

使用use 数据库名称即可选择数据库,如果该数据库不存在会自动创建

3.2插入文档

文档相当于关系数据库中的记录

首先我们定义一个文档变量,格式为变量名称={}; 例如:

接下来就是将这个变量存入MongoDB ,格式为

db.集合名称.save(变量);

这里的集合就相当于关系数据库中的表。例如:

这样就在student集合中存入文档。如果这个student集合不存在,就会自动创建。

当然,你也可以不用定义变量,直接把变量值放入save方法中也是可以地。

为了方便后期测试,我们再多加点数据

db.student.save({name:"沙和尚",sex:"男",age:,address:"流沙河路11号"});
db.student.save({name:"唐僧",sex:"男",age:,address:"东土大唐"});
db.student.save({name:"白骨精",sex:"女",age:,address:"白骨洞"});
db.student.save({name:"白龙马",sex:"男",age:,address:"西海"});
db.student.save({name:"哪吒",sex:"男",age:,address:"莲花湾小区"});

3.3查询集合

我们要查询某集合的所有文档,使用find()方法。语法格式为:

db.集合名称.find();

例如,我们要查询student集合中的所有文档:

这里你会发现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,MongDB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. 例如:

我们再次查询

如果我想按一定条件来查询,比如我想查询性别为“女”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:

为了避免游标可能带来的开销,MongoDB还提供了一个叫findOne()的方法,用来返回结果集的第一条记录。

性别为男的有很多条,这里只返回了第一条记录。

当我们需要返回查询结果的前几条记录时,可以使用limit方法,例如:

3.4修改文档

我们要想修改记录,可以使用update方法 .

例如:我想将姓名为孙悟空的学员文档中的age字段值改为31,执行下列语句,看会发生什么?

再次查询:

哦,悲剧了~~ 原来的孙悟空的文档只剩下_id 和age两个字段了。

那如何保留其它字段值呢?

我们需要使用MongoDB提供的修改器$set 来实现,请看下列代码。

再次查询,会发现“沙和尚”文档中原有的其它字段还保留下来,而更新age字段也成功了。

3.5删除文档

删除文档使用remove()方法,格式为:

db.集合名称.remove( 条件 );

请慎用remove({}), 它会一条不剩地把你的集合所有文档删的干干净净。

我们现在演示一下,删除name为“白骨精”的记录:

再次查询,会发现哪吒的文档不见了。

4.高级查询

4.1模糊查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为:

/模糊查询字符串/

例如,我要查询student集合中address字段中含有“东”的所有文档,代码如下:

如果要查询name字段中以“白”开头的,代码如下:

4.2 Null值处理

如果我们想找出集合中某字段值为空的文档,如何查询呢?其实和我们之前的条件查询是一样的,条件值写为null就可以了。

我们现在集合中的文档都是没有空值的,为了方便测试,现在我们将数据做些修改:

将“唐僧”的address改为空

db.student.update({name:”唐僧”},{$set:{address:null}});

再次查询:

db.student.find({"address":null});

我们会发现不仅会显示“唐僧”这条文档,之前因为修改导致address字段丢失的那条记录也出现了。也就是说,这种查询会查询出该字段为null的以及不存在该字段的文档记录。

4.3大于小于

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的,格式如下

db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > value
db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < value
db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ); // 大于等于: field >= value
db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // 小于等于: field <= value

示例:查询年龄大于等于20岁的学员记录

db.student.find({“age”:{$gte:}});

4.4不等于

不等于使用$ne操作符。

示例:查询sex字段不为“男”的文档

db.student.find({“sex”:{$ne:”男”}});

4.5判断字段是否存在

判断字段是否存在使用$exists操作符。

示例:查询所有含有address字符的文档。

db.student.find({address:{$exists:true}});

示例:查询所有不含有address字符的文档。

db.student.find({address:{$exists:false}});

4.6包含与不包含

包含使用$in操作符。

示例:查询student集合中age字段包含15,29,20的文档

db.student.find({age:{$in:[15,,2]}});

示例:查询student集合中age字段不包含15,29,20的文档

db.student.find({age:{$nin:[,,]}});

4.7统计记录条数

统计记录条件使用count()方法。

示例:查询student集合的文档条数。

db.student.count();

示例:查询student集合中age字段小于等于20的文档条数。

db.student.count({age:{$lte:}});

4.8 条件连接--并且

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student集合中age大于等于20 并且age小于30的文档

db.student.find({$and:[{age:{$gte:}},{age:{$lt:}}]});

4.9 条件连接--或者

如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用$or操作符进行关联,与前面$and的使用方式相同

格式为:$or:[ {  },{  },{   } ]

示例:查询student集合中sex为女 ,或者年龄小于20的文档记录

为了方便测试,插入一条性别为女的文档:

db.student.save({name:"唐唐",sex:"女",age:18,address:"北京"});
db.student.find({$or:[{sex:“女”},{age:{$lt:2}}]});

5.java连接MongoDB

5.1查询文档

5.1.1查询全部记录

(1)创建maven工程mongoDBDemo ,引入依赖。

  <dependencies>
<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mongodb-driver</artifactId>
<version>3.4.</version>
</dependency>
</dependencies>

(2)创建测试类,编写代码,遍历student集合所有数据:

public class MongodbTest {

    @Test
public void test01(){
MongoClient client=new MongoClient("localhost" , );//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("likeme");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合 FindIterable<Document> list = collection.find();//获取文档集合
for( Document doc: list){//遍历集合中的文档输出数据
System.out.println("name:"+ doc.getString("name") );
System.out.println("sex:"+ doc.getString("sex") );
System.out.println("age:"+ doc.getDouble("age") );//默认为浮点型
System.out.println("address:"+ doc.getString("address") );
System.out.println("--------------------------");
} }
}

控制台输出:

此时虽然控制台有输出,但是测试会报一个类型转换错误,java.lang.ClassCastException: java.lang.String cannot be cast to java.lang.Double,这里是因为有一个测试文档数据是空的,所以不用管就行。

MongoDB的数字类型默认使用64位浮点型数值。{“x”:3.14}或{“x”:3}。对于整型值,可以使用NumberInt(4字节符号整数),{“x”:NumberInt(“3”)}  或NumberLong(8字节符号整数){“x”:NumberLong(“3”)}

5.1.2匹配查询

MongoDB使用BasicDBObject类型封装查询条件,构造方法的参数为key 和value .

示例:查询student集合中name为唐唐的文档

@Test
public void test02(){
MongoClient client=new MongoClient("localhost" , );//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("likeme");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合 //构建查询条件
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("name", "唐唐");
FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合
for( Document doc: list){//遍历集合中的文档输出数据
System.out.println("name:"+ doc.getString("name") );
System.out.println("sex:"+ doc.getString("sex") );
System.out.println("age:"+ doc.getDouble("age") );//默认为浮点型
System.out.println("address:"+ doc.getString("address") );
System.out.println("--------------------------");
}
}

5.1.3模糊查询

构建模糊查询条件是通过正则表达式的方式来实现的

(1)完全匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^name$");

(2)右匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^.*name$");

(3)左匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^name.*$");

(4)模糊匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^.*name.*$");

示例:模糊查询student集合中address 中含有北的文档记录

@Test
public void test03(){
MongoClient client=new MongoClient("localhost" , );//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("likeme");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合 //模糊查询:like %北%
Pattern queryPattern = Pattern.compile("^.*北.*$");
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("address", queryPattern);
FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合 for( Document doc: list){//遍历集合中的文档输出数据
System.out.println("name:"+ doc.getString("name") );
System.out.println("sex:"+ doc.getString("sex") );
System.out.println("age:"+ doc.getDouble("age") );//默认为浮点型
System.out.println("address:"+ doc.getString("address") );
System.out.println("--------------------------");
}
}

5.1.4大于小于

在MongoDB提示符下条件json字符串为{ age: { $lt :20 } } ,对应的java代码也是BasicDBObject 的嵌套。

示例:查询student集合中age小于20的文档记录

@Test
public void test04(){
MongoClient client=new MongoClient("localhost" , );//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("likeme");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合 //查询年龄小于20的
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lt",));
FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合 for( Document doc: list){//遍历集合中的文档输出数据
System.out.println("name:"+ doc.getString("name") );
System.out.println("sex:"+ doc.getString("sex") );
System.out.println("age:"+ doc.getDouble("age") );//默认为浮点型
System.out.println("address:"+ doc.getString("address") );
System.out.println("--------------------------");
}
}

5.1.5条件连接--并且

示例:查询年龄大于等于20并且小于30的文档记录

@Test
public void test05(){
MongoClient client=new MongoClient("localhost" , );//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("likeme");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合 //查询年龄大于等于20的
BasicDBObject bson1=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$gte",));
//查询年龄小于30的
BasicDBObject bson2=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lt",));
//构建查询条件and
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("$and", Arrays.asList(bson1,bson2) ); FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合 for( Document doc: list){//遍历集合中的文档输出数据
System.out.println("name:"+ doc.getString("name") );
System.out.println("sex:"+ doc.getString("sex") );
System.out.println("age:"+ doc.getDouble("age") );//默认为浮点型
System.out.println("address:"+ doc.getString("address") );
System.out.println("--------------------------");
}
}
//控制台输出结果略

5.1.6条件连接--或者

示例:查询年龄小于等于20或者性别为女的文档记录(查询条件不同,其他都一样哈)

BasicDBObject bson1=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lte",));
BasicDBObject bson2=new BasicDBObject("sex", "女");
//构建查询条件or
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("$or", Arrays.asList( bson1, bson2 ) );

5.2增加文档

我们使用insertOne方法来插入文档。

示例:添加文档记录--名称:铁扇公主  性别:女 年龄:28   地址:芭蕉洞

    @Test
public void test06(){
MongoClient client=new MongoClient("localhost" , );//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("likeme");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合 Map<String, Object> map=new HashMap();
map.put("name", "铁扇公主");
map.put("sex", "女");
map.put("age", 35.0);
map.put("address", "芭蕉洞");
Document doc=new Document(map);
collection.insertOne(doc);//插入一条记录
//collection.insertMany(documents);//一次性插入多条文档
}

5.3删除文档

示例:将名称为铁扇公主的文档删除

@Test
public void test07(){
MongoClient client=new MongoClient("localhost" , );//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("likeme");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合 BasicDBObject bson=new BasicDBObject("name", "铁扇公主");
collection.deleteOne(bson);//删除记录(符合条件的第一条记录)
//collection.deleteMany(bson);//删除符合条件的全部记录
}

5.4修改文档

示例:将唐唐的地址修改为“武汉”

    @Test
public void test08(){
MongoClient client=new MongoClient("localhost" , );//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("likeme");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合 //修改的条件
BasicDBObject bson= new BasicDBObject("name", "唐唐");
//修改后的值
BasicDBObject bson2 = new BasicDBObject("$set",new BasicDBObject("address", "武汉"));
//参数1:修改条件 参数2:修改后的值
collection.updateOne(bson, bson2);
//collection.updateMany(filter, update);//修改符合条件的所有记录
}

updateMany方法用于修改符合条件的所有记录

updateOne方法用于修改符合条件的第一条记录

6.MongoDB连接池

6.1代码实现

  MongoClient 被设计为线程安全的类,也就是我们在使用该类时不需要考虑并发的情况,这样我们可以考虑把MongoClient 做成一个静态变量,为所有线程公用,不必每次都销毁。这样可以极大提高执行效率。实际上,这是MongoDB提供的内置的连接池来实现的。

首先我们先创建一个“管理类”,相当于我们原来的BaseDao

package com.mongodb.demo;

import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.MongoClientOptions;
import com.mongodb.MongoClientOptions.Builder;
import com.mongodb.WriteConcern;
import com.mongodb.client.MongoDatabase; public class MongoManager { private static MongoClient mongoClient=null; //对mongoClient初始化
private static void init(){
mongoClient=new MongoClient("localhost" , );
} public static MongoDatabase getDatabase(){
if(mongoClient==null){
init();
}
return mongoClient.getDatabase("likeme");
}
}

然后我们创建一个StudentDao

package com.mongodb.demo;

import org.bson.Document;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
/**
* 学员数据访问层
* @author zhoujie
*
*/
public class StudentDao { public void save(String name,String sex,double age,String address){
MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student2");
Document docment=new Document();
docment.put("name", name);
docment.put("sex", sex);
docment.put("age", age);
docment.put("address", address);
collection.insertOne(docment);
}
}

我们现在做个测试,循环插入2万条数据,看看执行时间是多长时间

经过测试:所用毫秒数为10545

6.2参数设置

我们在刚才的代码基础上进行连接池参数的设置

修改MongoManager的init方法

    //对mongoClient初始化
private static void init(){
//连接池选项
Builder builder = new MongoClientOptions.Builder();//选项构建者
builder.connectTimeout();//设置连接超时时间
builder.socketTimeout();//读取数据的超时时间
builder.connectionsPerHost();//每个地址最大请求数
builder.writeConcern(WriteConcern.NORMAL);//写入策略,仅抛出网络异常
MongoClientOptions options = builder.build();
mongoClient=new MongoClient("127.0.0.1",options);
}

再次进行测试查看结果。

下面是写入策略。

WriteConcern.NONE:没有异常抛出

WriteConcern.NORMAL:仅抛出网络错误异常,没有服务器错误异常

WriteConcern.SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;并等待服务器完成写操作。

WriteConcern.MAJORITY: 抛出网络错误异常、服务器错误异常;并等待一个主服务器完成写操作。

WriteConcern.FSYNC_SAFE: 抛出网络错误异常、服务器错误异常;写操作等待服务器将数据刷新到磁盘。

WriteConcern.JOURNAL_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;写操作等待服务器提交到磁盘的日志文件。

WriteConcern.REPLICAS_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;等待至少2台服务器完成写操作。

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