MongoDB数据库

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，由C++语言编写。它旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。以下是对MongoDB的详细介绍

简介

基本概述

• 类型：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。
• 数据存储：MongoDB使用BSON（Binary JSON）格式存储数据，这种格式支持存储复杂的数据类型，类似于JSON对象，但具有更高的存储效率和性能。
• 数据模型：MongoDB采用文档导向的数据模型，文档是一个键值对的集合，类似于关系型数据库中的行，但更为灵活。文档可以包含嵌入式文档、数组和其他复杂类型。

主要特点

1. 高性能：MongoDB使用内存映射文件和预分配空间等技术优化数据读写性能，支持快速的插入、更新和查询操作。
2. 可扩展性：MongoDB支持水平扩展和自动分片，可以方便地增加服务器和处理大规模数据。
3. 模式自由：MongoDB不需要事先定义表格结构，可以存储各种类型的数据，支持嵌入式文档和引用两种数据关联方式。
4. 强大的查询语言：MongoDB提供丰富的查询操作符和聚合管道功能，支持复杂的查询和分析需求。
5. 高可用性：MongoDB通过复制集（Replica Set）提供数据的冗余和故障恢复能力，主从复制可以提高系统的可用性和容错性。

应用场景

• 网站实时数据处理：MongoDB非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
• 缓存：由于性能很高，MongoDB适合作为信息基础设施的缓存层，在系统重启之后，由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
• 高伸缩性的场景：MongoDB非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库，其路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

概念对比

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

优势对比

MongoDB与MySQL作为两种不同类型的数据库系统，各自具有独特的优势和适用场景。MongoDB作为一种非关系型数据库（NoSQL），与关系型数据库MySQL相比，在以下几个方面展现出明显的优势：

1. 数据模型灵活性

• MongoDB：使用文档型存储模型，类似于JSON格式，每个文档可以有不同的字段，支持嵌套结构和动态模式。这种灵活性使得MongoDB非常适合处理半结构化和非结构化数据，能够轻松应对数据结构的变化。
• MySQL：遵循关系模型，数据以表格的形式存储，有固定的列和行结构。虽然通过外键可以实现数据间的关联，但数据结构的变更相对复杂。

2. 高性能和扩展性

• MongoDB：支持水平扩展，内置分片机制，可以轻松地通过增加服务器来扩展存储和处理能力，实现近乎线性的性能提升。同时，MongoDB的内存映射文件技术和高效的查询语言使得数据读写速度快，特别适合处理海量数据和高并发场景。
• MySQL：虽然也支持一定程度的扩展，但在处理海量数据时，若未进行合理的索引优化或分区分片，可能会出现性能下降。

3. 查询能力

• MongoDB：提供了丰富的查询语言，包括文本搜索、地理位置搜索等功能，可以灵活地满足各种查询需求。其聚合框架还提供了强大的数据汇总和分析功能。
• MySQL：使用标准的SQL语言，提供了丰富的查询功能和高级特性，如复杂的JOIN操作、子查询等。但在处理非结构化或半结构化数据时，可能不如MongoDB灵活。

4. 高可用性和可靠性

• MongoDB：具有内置的复制和故障转移功能，可以保证数据的高可用性和可靠性。同时，MongoDB还提供了透明数据加密、自动备份、数据恢复等功能，进一步增强了其优势。
• MySQL：同样具有高可靠性和稳定性，能够在处理高负载的情况下保持高性能。但相比MongoDB，其高可用性和数据保护机制可能需要额外的配置和管理。

5. 工具和生态系统

• MongoDB：拥有丰富的工具和驱动程序，支持各种编程语言和开发环境，可以方便地集成到现有的应用程序中。同时，MongoDB还提供了专业的数据管理服务（如MongoDB Atlas）和数据传输服务（如DTS），支持管理多种数据库和数据源之间的数据交互。
• MySQL：拥有庞大的社区支持和广泛的工具生态系统，包括图形界面工具、备份和恢复工具、监控工具等。这些工具和资源为MySQL的广泛应用提供了有力支持。

总结

MongoDB相较于MySQL的优势主要体现在数据模型灵活性、高性能和扩展性、查询能力、高可用性和可靠性以及工具和生态系统等方面。然而，选择哪种数据库系统应根据具体的应用场景、数据特性和业务需求来决定。如果数据结构复杂多变、需要高并发读写、对扩展性要求高或对半结构化数据处理有需求，MongoDB可能更为合适；而如果业务场景高度依赖ACID事务、数据结构固定、需要进行复杂的SQL查询和数据分析或对存储空间有严格要求，MySQL可能是更好的选择。

MongoDB语法

库操作

• 查看所有数据库：

  show dbs

• 创建数据库：
  在 MongoDB 中，创建数据库很简单，只需要使用 use 命令，如果数据库不存在，MongoDB 会在需要时自动创建它。

  use myDatabase

• 删除数据库：

  db.dropDatabase()

集合操作

• 查看当前数据库中的集合：

  show collections

• 创建集合：
  在 MongoDB 中，创建集合也是隐式的，当你第一次插入文档时，如果集合不存在，MongoDB 会自动创建它。

  db.createCollection("myCollection")

• 删除集合：

  db.myCollection.drop()

文档操作

• 插入文档：

  db.myCollection.insert({name: "John", age: 30})

  或者插入多个文档：

  db.myCollection.insert([{name: "Jane", age: 25}, {name: "Doe", age: 22}])

• 查询文档：

  查询模板

  db.mycollection.find([query],[fields])

  • query：可选，使用查询操作符指定查询条件，可理解为sql中where后面的内容
  • fields：可选，使用投影操作指定返回的键，可理解为sql中select后的字段

  db.myCollection.find({})  # 查询所有文档  
  db.myCollection.find({name: "John"})  # 查询特定条件的文档

• 更新文档：

  更新模板

  db.myCollection.update(
    <query>,
    <update>,
    [
      upsert: <boolean>,
      multi: <bollean>,
      writeConcern: <document>
    ]
  )

  • query：update的查询条件，类似sql update查询内where后面的
  • update：update的对象和一些更新的操作符，可理解为sql中update后面set的内容
  • upsert：可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否以一个新的对象插入，默认是false
  • multi：可选，默认是false，只更新找到的第一条记录，如果这个条件是true，就把按条件查出来的多条记录更新
  • writeConcern：可选，抛出异常的级别

  db.myCollection.update(  
     { name: "John" },  
     { $set: { age: 31 } }  
  )

  或者更新多个文档：

  db.myCollection.update(  
     { },  
     { $set: { newField: "value" } }  
  )

• 删除文档：

  删除模板

  db.mycollection.remove(
    <query>,
    {
      justOne: <boolean>,
      writeConcern: <document>
    }
  )

  • query：可选，删除文档的条件
  • justOne：可选，如果设为true或1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，则使用默认值false，则删除所有匹配的文档
  • writeConcern：可选，抛出异常的级别

  db.myCollection.remove({name: "John"})  
  db.myCollection.remove({age: {$lt: 25}})

索引

• 创建索引：

  db.myCollection.createIndex({name: 1})

• 查看索引：

  db.myCollection.getIndexes()

• 删除索引：

  db.myCollection.dropIndex({name: 1})

SpringDataMongoDB

1. 添加依赖

首先，需要在项目的构建文件（如Maven的pom.xml或Gradle的build.gradle）中添加Spring Data MongoDB的依赖项。以Maven为例，可以添加如下依赖：

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

这个依赖包含了Spring Data MongoDB的核心功能，以及MongoDB Java驱动的依赖。

2. 配置MongoDB

接下来，在Spring Boot的配置文件（如application.properties或application.yml）中配置MongoDB的连接参数。以下是一个application.yml配置示例：

spring:  
  data:  
    mongodb:  
      uri: mongodb://username:password@localhost:27017/mydatabase  
      # 或者分开配置  
      # host: localhost  
      # port: 27017  
      # database: mydatabase  
      # username: username  
      # password: password  
      # authenticationDatabase: admin # 如果需要认证的话

这里配置了MongoDB的URI，或者分开配置了主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码等信息。

3. 创建实体类

使用MongoDB的注解来定义实体类，并将其映射到MongoDB的集合（collection）。常用的注解包括@Document、@Field和@Id等。以下是一个简单的实体类示例：

import org.springframework.data.annotation.Id;  
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;  
  
@Document(collection = "users")  
public class User {  
    @Id  
    private String id;  
      
    @Field("name")  
    private String name;  
      
    @Field("age")  
    private Integer age;  
      
    // 省略getter和setter方法  
}

4. 创建Repository接口

创建一个继承自MongoRepository（或其他Spring Data MongoDB提供的Repository接口）的接口，用于访问和操作实体类对应的MongoDB数据。Spring Data MongoDB会为这个接口提供一套基本的CRUD方法。

import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;  
  
public interface UserRepository extends MongoRepository<User, String> {  
    // 可根据需要添加自定义查询方法  
}

5. 使用Repository进行操作

在需要使用MongoDB操作的地方，通过注入Repository接口对象来调用相应的方法。例如，在Service层中使用Repository来保存和查询数据。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.stereotype.Service;  
  
@Service  
public class UserService {  
      
    @Autowired  
    private UserRepository userRepository;  
      
    public User saveUser(User user) {  
        return userRepository.save(user);  
    }  
      
    public User getUserById(String id) {  
        return userRepository.findById(id).orElse(null);  
    }  
      
    // 省略其他方法  
}

6. 使用MongoTemplate

除了使用Repository接口外，Spring Data MongoDB还提供了MongoTemplate类，它提供了更灵活的数据访问能力。可以在需要的时候注入MongoTemplate来实现更复杂的查询和操作。

增加（Insert）

使用 MongoTemplate 的 insert 方法可以将对象插入到 MongoDB 的集合中。如果对象包含了一个 _id 字段，并且该字段的值已经存在于集合中，那么该操作会抛出一个异常。如果不希望自动生成 _id，可以在实体类中设置 @Id 注解的 autoGenerated 属性为 false（注意：通常我们让 MongoDB 自动管理 _id）。

public void insertUser(User user) {  
    mongoTemplate.insert(user, "users");  
}

这里 "users" 是 MongoDB 中的集合名称。

删除（Delete）

删除操作可以通过 remove 方法或 findAllAndRemove 方法来完成。remove 方法可以根据查询条件删除一个或多个文档。

// 根据ID删除  
public void deleteUserById(String id) {  
    Query query = new Query();  
    query.addCriteria(Criteria.where("id").is(id));  
    mongoTemplate.remove(query, User.class, "users");  
}  
  
// 删除所有  
public void deleteAllUsers() {  
    mongoTemplate.removeAll(User.class, "users");  
}

更新（Update）

更新操作通常使用 updateFirst 或 updateMulti 方法。updateFirst 会更新查询到的第一个文档，而 updateMulti 会更新所有匹配的文档。

// 更新第一个匹配的文档  
public void updateUserFirstName(String id, String firstName) {  
    Query query = new Query();  
    query.addCriteria(Criteria.where("id").is(id));  
    Update update = new Update();  
    update.set("firstName", firstName);  
    mongoTemplate.updateFirst(query, update, User.class, "users");  
}  
  
// 更新所有匹配的文档  
public void updateAllUsersAge(int newAge) {  
    Query query = new Query();  
    // 这里可以添加更具体的查询条件  
    Update update = new Update();  
    update.set("age", newAge);  
    mongoTemplate.updateMulti(query, update, User.class, "users");  
}

查询（Query）

查询操作非常灵活，MongoTemplate 提供了多种查询方法，如 findOne、findAll、find 等，它们可以接受 Query 对象作为参数来定义查询条件。

// 根据ID查询单个文档  
public User findUserById(String id) {  
    return mongoTemplate.findById(id, User.class, "users");  
}  
  
// 查询所有文档  
public List<User> findAllUsers() {  
    return mongoTemplate.findAll(User.class, "users");  
}  
  
// 使用Query对象进行复杂查询  
public List<User> findUsersByAge(int age) {  
    Query query = new Query();  
    query.addCriteria(Criteria.where("age").is(age));  
    return mongoTemplate.find(query, User.class, "users");  
}

在使用 MongoTemplate 进行查询时，你可以通过 Query 和 Criteria 类来构建复杂的查询条件，包括分页、排序等高级功能。

总的来说，MongoTemplate 提供了丰富的API来执行 MongoDB 的增删改查操作，使得开发者能够以更灵活和强大的方式来操作 MongoDB 数据库。