MongoDB基礎應用

Author:SimpleWu

聚合

聚合(aggregate)主要用於處理數據(諸如統計平均值,求和等)，並返回計算后的數據結果。有點類似sql語句中的 count(*)。

//統計員工總數
db.emp.aggregate([{$count:"countName"}])
//或者
db.emp.find().count()

$group

使用$group是對篩選的數據進行分組。類似於mysql中的group by關鍵字。

//根據員工gender來分組並且統計數量
db.emp.aggregate([{$group : {_id : "$gender", count: {$sum : 1}}}])

說明：

• 這里_id是表示分組的字段，名字是固定的。
• count表示聚合生成列的名稱。
• $sum表示聚合函數。
• 1統計的值，其他聚合函數也可以是字段。

聚合表達式

表達式	描述	實例
$sum	計算總和。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}])
$avg	計算平均值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}])
$min	獲取集合中所有文檔對應值得最小值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}])
$max	獲取集合中所有文檔對應值得最大值。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}])
$push	在結果文檔中插入值到一個數組中。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}])
$addToSet	在結果文檔中插入值到一個數組中，但不創建副本。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}])
$first	根據資源文檔的排序獲取第一個文檔數據。	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}])
$last	根據資源文檔的排序獲取最后一個文檔數據	db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}])

這些聚合函數基本上與mysql，oracle中效果是一致的。

索引

所以這東西學習過數據庫的都知道是不可缺少的，當然我們的MangoDB也是有的。

索引通常能夠極大的提高查詢的效率，如果沒有索引，MongoDB在讀取數據時必須掃描集合中的每個文檔，並選取那些符合查詢條件的記錄。

創建索引語法：

db.collection.createIndex(keys, options)
/*
key：你要創建的索引字段，1 為指定按升序創建索引，如果你想按降序來創建索引指定為 -1 即可。如果多個字段使用,隔開
*/
db.emp.createIndex({"name":1})                    #創建單列索引
db.emp.createIndex({"name":1,"age":-1})      #創建多列索引。

索引的常見操作：

//查看集合索引
db.emp.getIndexes()
//查看集合索引大小
db.emp.totalIndexSize()
//刪除集合所有索引
db.emp.dropIndexes()
//刪除集合指定索引
db.emp.dropIndex("索引名稱")

索引的種類、

在mysql里面索引有許多種類當然我們的MongoDB中也有很多種類:id索引、單鍵索引、多鍵索引、復合索引、過期索引、全文索引。

id索引

ID索引也稱為主鍵索引，是我們創建一個集合時，自動創建的索引。

集合的默認排序是按照id來進行排序的。在mongodb中id是根據ObjectId()來生成的，這個順序是以時間撮來進行生成。

單鍵索引

單鍵索引是最普通的索引。

和id索引不同，單鍵索引不會自動創建，需要我們手動創建。

db.col.createIndex({"name":1})//創建單列索引,對name列創建索引

多鍵索引

多鍵索引和單鍵索引創建形式相同，區別在於字段的值。

單鍵索引：值是一個單一的值，例如：字符串，數字或者日期。

多鍵索引：值有多個記錄，例如：數組。

db.emp.createIndex({"name":1,"age":-1})//創建多列索引,對name和age創建索引

復合索引

當我們的查詢條件不只一個時，就需要建立符合索引。符合索引是在多個列上同時創建索引。

db.col.createIndex({"name":1,"age":-1})  //創建復合索引。

索引的命名

默認情況下，索引的命名是列+1或者-1，這種方式不是很方面記憶，而且刪除是也不太方面。這時候我們就需要為索引創建一個名稱。

//創建索引並命名為ix_name。
db.students.createIndex({name:-1},{name:"ix_name"})

唯一索引

我們可以為索引添加一個唯一性，從而保存該列的數據不允許重復。

//創建索引並命名為ix_name。
db.students.createIndex({name:-1},{name:"ix_name",unique:true})

過期索引

過期索引：就是在一段時間后會自動過期的索引。在索引過期后，相應的數據也會被刪除。

適合存儲一些希望一段時間后會失效的數據，比如用戶登錄信息，存儲的日志等。

db.collections.createIndex({time:1},{expireAfterSeconds:10})

過期索引的一些限制:

• 過期索引的值必須是指定的時間類型，必須使用ISODate或者ISODate數組，不能使用時間撮，否則不會被自動刪除。
• 如果指定的是ISODate數組，則按照最小時間刪除。
• 過期索引不能是復合索引。
• 刪除時間是有一定的誤差，由於刪除過程是由后台程序每60秒跑一次，而且刪除數據也需要一定的時間。所以存在誤差。

全文索引

當要對一篇文章中的文本內容進行搜索的時候，這個時候可以考慮全文索引。全文索引可以加快檢索內容關鍵字的效率。全文索引只能對字符串或者字符串數組有效。

//創建全文索引
db.students.createIndex({name:"text",info:"text"})

使用全文索引

創建好全文索引后，我們就可以來使用全文索引，使用全文索引需要使用$text和$search兩個運算符。

//查找全文索引中包含了zhangsan的文檔。
db.students.find({$text:{$search:"zhangsan"}})

//查找全文索引中包含了zhangsan或者zhangsanfeng的文檔。
db.students.find({$text:{$search:"zhangsan zhangsanfeng"}})

//查找全文索引中包含了zhangsan，但不包含zhangsanfeng的文檔。
db.students.find({$text:{$search:"zhangsan -zhangsanfeng"}})

//查找全文索引中包含了zhangsan和zhangsanfeng的文檔。
db.students.find({$text:{$search:"\"zhangsan\" \"zhangsanfeng\""}})

全文索引的相似度

我們在百度中搜索時，經常會看到和我們關鍵字匹配度越高的，排行就越靠前。在mongodb中，我們還可以返回查詢結果的相似度，與sort一起使用效果會更好。

使用方式：在find后面跟上{score:{$meta:"textScore"}}

db.students.find({$text:{$search:"zhangsan"}},{score:{$meta:"textScore"}})
.sort({score:{$meta:"textScore"}})

全文索引的限制

• 每次查詢只能指定一個text。
• text操作符不能出現在$nor查詢中。
• 查詢中如果包含了text則hint將不再起作用。
• mongodb的全文索引對中文支持不是很好。

索引的注意事項

索引像一把雙刃劍，用得好可以提高查詢效率，如果用不好可能會導致性能的降低。

• $where和$exists完全不能走索引
• ne取反操作效率很低
• $not、$nin$or、$in

explain執行計划

索引的性能如何，我們可以通過explain執行計划來進行分析，從而使索引的性能達到最優。

explain的使用方式非常簡單，我們只需要在執行的find()命令后添加一個explain()方法即可。

db.students.find().explain();

文檔之間的關系

很多時候數據庫中的數據不是單獨存在的，數據和數據之間會有一些相互之間的聯系。我們mongodb可以配置這種數據之間的關系。

文檔之間的關系

• 一對一（one to one）
• 一對多（one to many）
• 多對一（many to one）
• 多對多（many to many）

每種關系又可以有兩種方式來實現。

嵌入式：嵌套在一個document文檔中。

引用式：通過外鍵引用的方式來實現。

Java操作MongoDB

下載MongoDB驅動http://mongodb.github.io/mongo-java-driver/

<dependency>
        <groupId>org.mongodb</groupId>
        <artifactId>mongodb-driver</artifactId>
        <version>3.9.0</version>
</dependency>

連接數據庫，你需要指定數據庫名稱，如果指定的數據庫不存在，mongo會自動創建數據庫。

public static void main( String args[] ){
      try{   
         // 連接到 mongodb 服務
         MongoClient mongoClient = new MongoClient( "localhost" , 27017 );
       
         // 連接到數據庫
         MongoDatabase mongoDatabase = mongoClient.getDatabase("students");  
         System.out.println("Connect to database successfully");
        
      }catch(Exception e){
         System.err.println( e.getClass().getName() + ": " + e.getMessage() );
     }
   }

我們可以使用 com.mongodb.client.MongoDatabase 類中的createCollection()來創建集合

我們可以使用com.mongodb.client.MongoCollection類的 insertMany() 方法來插入一個文檔。

我們可以使用 com.mongodb.client.MongoCollection 類中的 find() 方法來獲取集合中的所有文檔。

你可以使用 com.mongodb.client.MongoCollection 類中的 updateMany() 方法來更新集合中的文檔。

要刪除集合中的第一個文檔，首先你需要使用com.mongodb.DBCollection類中的 findOne()方法來獲取第一個文檔，然后使用remove 方法刪除。
個人測試結果，基本操作：

package com.simple.nosql.mongodb;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.bson.Document;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.client.FindIterable;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoCursor;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.client.result.DeleteResult;
import com.mongodb.client.result.UpdateResult;

/**
 * MangoDB基本操作
 * @author SimpleWu
 *
 */
public class Test1 {

	private MongoClient mongoClient = null;

	/**
	 * 獲取MongoDB客戶端連接
	 * 
	 * @return
	 */
	public MongoClient getMongoClient() {
		this.mongoClient = new MongoClient("localhost", 27017);
		return this.mongoClient;
	}

	private MongoDatabase mongoDatabase = null;

	/**
	 * 連接數據庫，你需要指定數據庫名稱，如果指定的數據庫不存在，mongo會自動創建數據庫。
	 */
	public MongoDatabase createConnection() {
		getMongoClient();// 獲取客戶端連接
		// 連接到數據庫
		mongoDatabase = mongoClient.getDatabase("students");
		System.out.println("Connect to database successfully");
		return this.mongoDatabase;

	}

	@Before
	public void before() {
		createConnection();
	}

	/**
	 * 我們可以使用 com.mongodb.client.MongoDatabase 類中的createCollection()來創建集合
	 */
	@Test
	public void createCollection() {
		// 創建集合
		mongoDatabase.createCollection("employee");
		System.out.println("集合創建成功");
	}

	/**
	 * 獲取集合
	 */
	public MongoCollection<Document> getCollection() {
		// 獲取指定名稱集合
		MongoCollection<Document> collection = mongoDatabase.getCollection("employee");
		System.out.println("集合獲取成功");
		return collection;
	}

	/**
	 * 插入文檔
	 */
	@Test
	public void testInsert() {
		// 獲取集合
		MongoCollection<Document> collection = getCollection();
		Map<String, Object> map = new HashMap<>();
		map.put("_id", 1);
		map.put("name", "AA");
		map.put("email", "[e-mail]");
		map.put("info", "my name is AA");
		Document document = new Document(map);
		collection.insertOne(document);

		// 插入多個文檔
		Document document1 = new Document();
		document1.append("_id", 2);
		document1.append("name", "BB");
		document1.append("email", "[e-mail]");
		document1.append("info", "my name is BB");
		Document document2 = new Document();
		document2.append("_id", 3);
		document2.append("name", "CC");
		document2.append("email", "[e-mail]");
		document2.append("info", "my name is CC");
		List<Document> list = Arrays.asList(document1, document2);
		collection.insertMany(list);
		System.out.println("插入文檔成功");
	}

	/**
	 * 檢索文檔
	 */
	@Test
	public void testFind() {
		// 獲取集合
		MongoCollection<Document> collection = getCollection();
		
		// 檢索所有文檔
		FindIterable<Document> iterable = collection.find();
		
		//獲取結果集
		MongoCursor<Document> cursor = iterable.iterator();
		while (cursor.hasNext()) {
			System.out.println(cursor.next());
		}

		// 獲取name=AA的文檔
		/*
		 * Document document = new Document(); document.append("name", "AA");
		 * FindIterable<Document> iterable = collection.find(document);
		 * select(iterable);
		 */
	}

	/**
	 * 更新文檔
	 */
	@Test
	public void update() {
		// 獲取集合
		MongoCollection<Document> collection = getCollection();
		//創建需要更新的條件
		Document document = new Document("name", "AA");
		//創建需要更新的內容
		Document upd = new Document("name", "AA-AA");
		//更新文檔
		Document document1 = new Document("$set", upd);
		UpdateResult result = collection.updateOne(document, document1);
		System.out.println("更新成功");
	}
	
	/**
	 * 指定條件查詢
	 */
	@Test
	public void eqLtGt(){
		MongoCollection<Document> collection = getCollection();
		
		//創建條件
		Document check = new Document("$eq", 1);
		
		//指定判斷列
		Document document1 = new Document("_id",check);
		
		FindIterable<Document> iterable = collection.find(document1);
		
		select(iterable);
	}

	/**
	 * 刪除文檔
	 */
	@Test
	public void delete() {
		// 獲取集合
		MongoCollection<Document> collection = getCollection();
		
		Document document = new Document("name", "BB");
		
		DeleteResult result = collection.deleteOne(document);
		
		System.out.println("刪除數量 : " + result.getDeletedCount());
	}

        /**
	 * 分頁
	 */
	@Test
	public void testPage(){
		getMongoClient();// 獲取客戶端連接
		// 連接到數據庫
		mongoDatabase = mongoClient.getDatabase("students");
		// 獲取集合總記錄數
		Long count = mongoDatabase.getCollection("employee").count();
		
		MongoCollection<Document> collection = mongoDatabase.getCollection("employee");
		
		int pageSize = 2;//當前頁
		int pageCount = 10;//每頁文檔數
		//開始頁數，每頁數量。取得結果值
		FindIterable<Document> iterable  = collection.find().skip( (pageSize - 1) *pageCount).limit(pageCount);
		select(iterable);
	}

	public void select(FindIterable<Document> iterable) {
		MongoCursor<Document> cursor = iterable.iterator();
		while (cursor.hasNext()) {
			System.out.println(cursor.next());
		}
	}
}