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MongoDB从入门到精通、Springboot整合MongoDB

2023-10-14 09:05未知服务器之家 MongoDB

一、前言 MongoDB是一款比较常见的NoSQL数据库,它以其灵活性、可伸缩性和高性能而闻名。 MongoDB的主要特点是它采用了文档型数据存储模型,允许开发人员以非常自然的方式组织和存储数据。 当一些表在MySQL查询效率不高时,可以

MongoDB从入门到精通、Springboot整合MongoDB

一、前言

MongoDB是一款比较常见的NoSQL数据库,它以其灵活性、可伸缩性和高性能而闻名。

MongoDB的主要特点是它采用了文档型数据存储模型,允许开发人员以非常自然的方式组织和存储数据。

当一些表在MySQL查询效率不高时,可以转为MongoDB,解决数据多查询慢的情况!

下面我们在详细的了解一下吧!

二、非关系数据库

说到MongoDB,就顺便说一下非关系数据库的常见的几种:

类型

名称

介绍

文档数据库

MongoDB

使用BSON(二进制JSON)格式存储数据,适用于半结构化数据和复杂查询。

键值数据库

Redis

用于缓存和快速数据访问,支持复杂的数据结构,如字符串、列表、哈希等。

列式数据库

ClickHouse

一个开源的列式数据库管理系统,专门设计用于高性能的数据分析和OLAP(联机分析处理)工作负载。

图数据库

Neo4j

用于存储和查询图形数据,如社交网络关系、知识图谱等。

搜索引擎

Elasticsearch

分布式搜索和分析引擎,适用于全文搜索、日志分析和实时数据分析。

三、MongoDB介绍

MongoDB是一个开源的文档型数据库管理系统,它属于非关系型数据库的一种,主要存储半结构化或无结构化数据,并提供灵活的数据建模和查询能力。

MongoDB中的一条记录就是一个文档,它是由字段和值对组成的数据结构。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。

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使用文档的优点是:

  • 文档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。

「我们来比对MySQL说一下MongoDB的概念:」

最大的概念数据库其实可以理解为一样的,「只不过MySQL数据库里放的是表,MongoDB里放得是文档集合。」

所以:表(Table)与文档集合(Collection)可以理解类似的,存储的形式不一样

在细化的概念就是:行(Row):行是表中的记录,它们包含特定的字段和值文档(Document):文档是JSON格式的数据,它们包含了数据字段和相应的值

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四、特点

1、高性能

MongoDB 提供高性能的数据持久性。特别是下面两个方面:

  • 对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的 I/O 活动。
  • 索引支持更快的查询,并且可以包含嵌入文档和数组中的键。

2、查询接口

MongoDB 查询 API 支持读写操作 (CRUD)以及:

  • 复杂的数据聚合
  • 文本搜索和地理空间查询

3、高可用性

MongoDB 的复制工具称为副本集,它提供:

  • 自动故障转移
  • 数据冗余

「副本集是一组维护相同数据集的 MongoDB 服务器,提供冗余并提高数据可用性。」

4、水平扩展性

MongoDB 提供水平可扩展性作为其核心 功能的一部分:

  • 分片将数据分布在机器集群上。
  • 从 3.4 开始,MongoDB 支持基于分片键创建数据区域。

「在平衡集群中,MongoDB 将区域覆盖的读写操作仅定向到该区域内的分片。」

5、支持多个存储引擎

MongoDB 支持多种存储引擎:

  • WiredTiger 存储引擎(包括对 静态加密的支持)。
  • 内存存储引擎。

「此外,MongoDB提供了可插拔的存储引擎API,允许第三方为MongoDB开发存储引擎。」

五、应用场景

  • 日志和审计数据:MongoDB可以使用MongoDB存储应用程序日志、审计数据、操作日志、错误日志等。
  • 产品和目录信息:MongoDB适用于电子商务平台,用于存储产品信息、价格、库存以及目录结构。
  • 时间序列数据:MongoDB可用于存储时间序列数据,如传感器读数、市场行情、监控数据和日志。
  • 实时事件数据:实时事件数据,如点击流分析、用户行为追踪、社交媒体活动等,可以在MongoDB中存储和分析。
  • 地理信息数据:如果你需要存储地理信息数据,如位置坐标、地图数据或地理空间信息,MongoDB的地理空间功能非常有用。
  • 会话数据:MongoDB可以用于存储Web应用程序的会话数据,以实现用户身份验证和会话管理。
  • 用户数据:你可以使用MongoDB存储用户配置文件、个人信息、登录凭据等用户相关数据。
  • 大数据分析:MongoDB在大数据分析领域也有广泛应用,可以存储和分析大规模数据集,支持实时分析和报告。
  • 博客和内容管理:MongoDB适合存储博客文章、评论、标签和多媒体内容。

「当然有些东西Redis也可以实现,具体情况在根据公司情况进行选择,不要死板哈!」

六、安装与Navicat连接

1、安装

本次使用Docker安装比较省心,当然也可以下载客户端装在Linux中,不太建议装在Windows中。

不想装虚拟机的话,装也是可以的,就不带大家安装了,直接给地址自行下载哈:

mongodb下载地址:https://www.mongodb.com/try/download/community

目前最新版本:7.0.1

运行命令之前,需要在宿主机上创建文件夹用于挂载数据,创建完文件夹记得给修改权限。

自己测试玩,可以不挂载,生产上也不太建议使用Docker安装!

docker run -d  --name mongodb  --restart always -p 27017:27017 -v /data/mongo:/data/db mongo

2、测试连接

我们没有设置密码,大家也可以设置一下!

MongoDB从入门到精通、Springboot整合MongoDB

刚刚创建的是一个空的数据库,需要我们自己创建一个数据库:

MongoDB从入门到精通、Springboot整合MongoDB

创建完成:

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对于数据库API操作大家可以看文档来走一遍,这里就不具体演示,我们还是以在Springboot程序中来使用演示为主:

MongoDB API文档:https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/insert-documents/

六、整合Springboot

1、导入依赖

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

2、配置yml

server:
  port: 8086
spring:
  data:
    mongodb:
      host: 192.168.239.130
      port: 27017
      database: test

3、使用方式选择

「这里说一下有个特殊点:」在 MongoDB 中,存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的 _id字段作为主键。如果插入的文档省略了该_id字段,MongoDB 驱动程序会自动为该字段生成一个_id,还会新增一个_class字段,来存在全类名。如果有个字段为id,也会转化为_id!

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这里分为两种使用形式,一种是直接使用MongoTemplate,第二种就是extends MongoRepository<MyDocument, String>,来实现各种API。

这两种方式没有什么区别,不想写一个接口来继承的话,直接使用template也是没问题的!

「制定了MongoRepository<CommonLog, String>就不需要每次操作的时候指定,像MongoTemplate就需要每次操作来指定是那个类。」

我们以第一种来使用,当然第二种的使用也给大家参考:

public interface CommonLogRepository extends MongoRepository<CommonLog, String> {
}

4、CRUD操作

简单的写在Controller里了

「新增如果数据库中不存在文档就会自动新增并把记录插入,还是很智能的!」

「新增:」

private final MongoTemplate mongoTemplate;

@PostMapping("saveCommonLog")
public CommonLog saveCommonLog() {
    CommonLog commonLog = new CommonLog();
    commonLog.setOperIp("127.0.0.1");
    commonLog.setBusinessType(1);
    commonLog.setOperUrl("https://baidu.com");
    commonLog.setOperName("我是新增");
    commonLog.setTitle("测试第一条记录");
    commonLog.setRequestMethod("get");
    commonLog.setOperTime(new Date());
    return mongoTemplate.save(commonLog);
}

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「查询所有:」

@GetMapping("getAllCommonLogs")
public List<CommonLog> getAllCommonLogs() {
    return mongoTemplate.findAll(CommonLog.class);
}

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「根据ID查询:」

@GetMapping("getCommonLogById")
public CommonLog getCommonLogById(@RequestParam String id) {
    return mongoTemplate.findById(id, CommonLog.class);
}

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「两种更新操作:」

@PostMapping("/updateCommonLog")
public void updateCommonLog(){
 // 第一种
    CommonLog commonLog = mongoTemplate.findById("65151ce0112fec57886da00c", CommonLog.class);
    if (commonLog != null) {
        commonLog.setOperName("我修改了你");
        mongoTemplate.save(commonLog);
    }
 // 第二种
    Query query = Query.query(Criteria.where("id").is("65151d8f112fec57886da00d"));
    Update update = new Update().set("requestMethod", "update");
    mongoTemplate.updateFirst(query, update, CommonLog.class);

}

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「根据id删除:」

@DeleteMapping("deleteCommonLogById")
public void deleteCommonLogById(@RequestParam String id) {
    mongoTemplate.remove(Query.query(Criteria.where("id").is(id)), CommonLog.class);
}

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七、总结

我们从非关系型数据库为切入点,引入了MongoDB,在进行介绍,着重介绍了特点,还有众多应用场景。

从安装到连接,开始了整合Springboot实战,带大家进行CRUD实战操作。不知道大家有没有对MongoDB有了进一步的了解呢!

「赶快在项目中使用一下吧,有的时候不是需要这个技术来解决什么痛点,有时就是自己想拓展一下自己的技术栈,当然前提是在不影响系统的情况下哈!」

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