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对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点做分析:
针对以上特点,我们来分析一下:
探花交友
MongoDB:是一个高效的非关系型数据库(不支持表关系:只能操作单表)
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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,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最大的特点是它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。
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:
1.2.1、通过docker安装MongoDB
在课程资料的虚拟机中已经提供了MongoDB的镜像和容器,我们只需要使用简单的命令即可启动
#进入base目录
cd /root/docker-file/base/
#批量创建启动容器,其中已经包含了redis,zookeeper,mongodb容器
docker-compose up -d
#查看容器
docker ps -a
可以看到mongoDB已经启动,对外暴露了27017的操作端口
1.2.2、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。
为了更好的理解,下面与SQL中的概念进行对比:
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 | 表中的一条数据 |
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 |
#查看所有的数据库
> show dbs
#通过use关键字切换数据库
> use admin
#创建数据库
#说明:在MongoDB中,数据库是自动创建的,通过use切换到新数据库中,进行插入数据即可自动创建数据库
> use testdb
> show dbs #并没有创建数据库
> db.user.insert({id:1,name:'zhangsan'}) #插入数据
> show dbs
#查看表
> show tables
> show collections
#删除集合(表)
> db.user.drop()
true #如果成功删除选定集合,则 drop() 方法返回 true,否则返回 false。
#删除数据库
> use testdb #先切换到要删除的数据中
> db.dropDatabase() #删除数据库
在MongoDB中,存储的文档结构是一种类似于json的结构,称之为bson(全称为:Binary JSON)。
#插入数据
#语法:db.表名.insert(json字符串)
> db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})
> db.user.find() #查询数据
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下:
db.collection.update(
<query>,
<update>,
[
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>
]
)
参数说明:
#查询全部
> db.user.find()
#更新数据
> db.user.update({id:1},{$set:{age:22}})
#注意:如果这样写,会删除掉其他的字段
> db.user.update({id:1},{age:25})
#更新不存在的字段,会新增字段
> db.user.update({id:2},{$set:{sex:1}}) #更新数据
#更新不存在的数据,默认不会新增数据
> db.user.update({id:3},{$set:{sex:1}})
#如果设置第一个参数为true,就是新增数据
> db.user.update({id:3},{$set:{sex:1}},true)
通过remove()方法进行删除数据,语法如下:
db.collection.remove(
<query>,
{
justOne: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
参数说明:
实例:
#删除数据
> db.user.remove({})
#插入4条测试数据
db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})
db.user.insert({id:2,username:'lisi',age:21})
db.user.insert({id:3,username:'wangwu',age:22})
db.user.insert({id:4,username:'zhaoliu',age:22})
> db.user.remove({age:22},true)
#删除所有数据
> db.user.remove({})
MongoDB 查询数据的语法格式如下:
db.user.find([query],[fields])
条件查询:
操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
---|---|---|---|
等于 | {<key>:<value>} | db.col.find({"by":"黑马程序员"}).pretty() | where by = '黑马程序员' |
小于 | {<key>:{$lt:<value>}} | db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() | where likes < 50 |
小于或等于 | {<key>:{$lte:<value>}} | db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() | where likes <= 50 |
大于 | {<key>:{$gt:<value>}} | db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() | where likes > 50 |
大于或等于 | {<key>:{$gte:<value>}} | db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() | where likes >= 50 |
不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} | db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() | where likes != 50 |
实例:
#插入测试数据
db.user.insert({id:1,username:'zhangsan',age:20})
db.user.insert({id:2,username:'lisi',age:21})
db.user.insert({id:3,username:'wangwu',age:22})
db.user.insert({id:4,username:'zhaoliu',age:22})
db.user.find() #查询全部数据
db.user.find({},{id:1,username:1}) #只查询id与username字段
db.user.find().count() #查询数据条数
db.user.find({id:1}) #查询id为1的数据
db.user.find({age:{$lte:21}}) #查询小于等于21的数据
db.user.find({$or:[{id:1},{id:2}]}) #查询id=1 or id=2
#分页查询:Skip()跳过几条,limit()查询条数
db.user.find().limit(2).skip(1) #跳过1条数据,查询2条数据
db.user.find().sort({id:-1}) #按照id倒序排序,-1为倒序,1为正序
索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的。
索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构
#创建索引
> db.user.createIndex({'age':1})
#查看索引
> db.user.getIndexes()
[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "testdb.user"
}
]
#说明:1表示升序创建索引,-1表示降序创建索引。
MongoDB 查询分析可以确保我们建议的索引是否有效,是查询语句性能分析的重要工具。
#插入1000条数据
for(var i=1;i<1000;i++)db.user.insert({id:100+i,username:'name_'+i,age:10+i})
#查看执行计划
> db.user.find({age:{$gt:100},id:{$lt:200}}).explain()
#测试没有使用索引
> db.user.find({username:'zhangsan'}).explain()
#winningPlan:最佳执行计划
#"stage" : "FETCH", #查询方式,常见的有COLLSCAN/全表扫描、IXSCAN/索引扫描、FETCH/根据索引去检索文档、SHARD_MERGE/合并分片结果、IDHACK/针对_id进行查询
Spring-data对MongoDB做了支持,使用spring-data-mongodb可以简化MongoDB的操作,封装了底层的mongodb-driver。
使用Spring-Data-MongoDB很简单,只需要如下几步即可:
第一步,导入依赖:
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.3.9.RELEASE</version>
</parent>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
第二步,编写application.yml配置文件
spring:
data:
mongodb:
uri: mongodb://192.168.136.160:27017/test
第三步,编写启动类
package com.tanhua.mongo;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class MongoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MongoApplication.class, args);
}
}
第一步,编写实体类
package com.tanhua.mongo.domain;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.bson.types.ObjectId;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(value="person")
public class Person {
private ObjectId id;
private String name;
private int age;
private String address;
}
第二步,通过MongoTemplate完成CRUD操作
package cn.itcast.mongo.test;
import cn.itcast.mongo.MongoApplication;
import cn.itcast.mongo.domain.Person;
import org.bson.types.ObjectId;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.List;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = MongoApplication.class)
public class MongoTest {
/**
* SpringData-mongodb操作
* 1、配置实体类
* 2、实体类上配置注解(配置集合和对象间的映射关系)
* 3、注入MongoTemplate对象
* 4、调用对象方法,完成数据库操作
*/
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
//保存
@Test
public void testSave() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Person person = new Person();
person.setId(ObjectId.get()); //ObjectId.get():获取一个唯一主键字符串
person.setName("张三"+i);
person.setAddress("北京顺义"+i);
person.setAge(18+i);
mongoTemplate.save(person);
}
}
//查询-查询所有
@Test
public void testFindAll() {
List<Person> list = mongoTemplate.findAll(Person.class);
for (Person person : list) {
System.out.println(person);
}
}
@Test
public void testFind() {
//查询年龄小于20的所有人
Query query = new Query(Criteria.where("age").lt(20)); //查询条件对象
//查询
List<Person> list = mongoTemplate.find(query, Person.class);
for (Person person : list) {
System.out.println(person);
}
}
/**
* 分页查询
*/
@Test
public void testPage() {
Criteria criteria = Criteria.where("age").lt(30);
//1、查询总数
Query queryCount = new Query(criteria);
long count = mongoTemplate.count(queryCount, Person.class);
System.out.println(count);
//2、查询当前页的数据列表, 查询第二页,每页查询2条
Query queryLimit = new Query(criteria)
.limit(2)//设置每页查询条数
.skip(2) ; //开启查询的条数 (page-1)*size
List<Person> list = mongoTemplate.find(queryLimit, Person.class);
for (Person person : list) {
System.out.println(person);
}
}
/**
* 更新:
* 根据id,更新年龄
*/
@Test
public void testUpdate() {
//1、条件
Query query = Query.query(Criteria.where("id").is("5fe404c26a787e3b50d8d5ad"));
//2、更新的数据
Update update = new Update();
update.set("age", 20);
mongoTemplate.updateFirst(query, update, Person.class);
}
@Test
public void testRemove() {
Query query = Query.query(Criteria.where("id").is("5fe404c26a787e3b50d8d5ad"));
mongoTemplate.remove(query, Person.class);
}
}