spring封装mongodb的代码实现

众所周知，spring集成的一些nosql或者sql数据库，都习惯用xxxxTemplate。一般看到xxxxTemplate，我们就可以认为是spring集成的。要和原生的使用方式区分开来。这里，我们不讨论在java项目中原生的mongodb的使用方式，单讨论spring提供的mongodb的封装。

在此之前，我们有必要了解下mongodb的数据存储格式。我一般用json格式存储，结构如下代码所示。如何查看mongodb的数据，可以使用mongoVUE工具。我们可以在Mongodb中存储数亿级别的这种数据而不影响效率。提醒一下：Mongodb不适合按照多条件查询，我们一般用id值来做查询。多条件查询时需要建索引，而且容易把库查死。

{"_id" : "123456789","_class" : "com.OrderInfo","historyId" : "123456789_1_2","orderId" : NumberLong("123456789"),"orderDirection" : "正向","overStatus" : "已完成","orgArea" : "华北","org" : "总公司","orderType" : "一般订单","paymentType" : "货到付款","paymentTpyeGroup" : "后款","orderPrice" : 0.0,"duePrice" : 0.0,"payPrice" : 1000.0,"tuiKuanPrice" : 0.0,"diffPrice" : -1000.0,"memberId" : "testlzg","laiyuan" : "站点","invoicePutType" : "未开票","operationTime" : "20190104160726","status" : "完成","carrier" : "测试操作单位","ttsj" : "20190104160726","waybillSign" : "300000000000000","operateNodeSystem" : "站点-妥投","bizNodeType" : "站点","bizNodeName" : "测试操作单位","bizNodeCode" : "910","belongSystem" : "TMS","systemCode" : "josl","operater" : "张三","operaterErp" : "1122","distributeType" : "65","endDate" : "20190104160726","validTag" : "1","orderStatus" : "暂停","duizhangStatus" : "足额对账","updateTime" : ISODate("2016-10-10T03:16:52.068Z"),"orgId" : "6","createTime" : "20161010111636","damagedPrice" : 0.0,"tmplateNode" : "妥投"
}

要想在spring程序中使用mongodb，我们应该怎么做呢。

首先：

引入mongodb的jar包

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

当然，如果不使用maven，你有可以单独直接下载spring-data-mongodb-1.3.3.jar引入到你的项目中。

其次：

需要在我们的spring的配置文件中增加Mongodb的配置。

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:mongo="http://www.springframework.org/schema/data/mongo"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/data/mongohttp://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo-1.0.xsdhttp://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd"><mongo:mongo id="mongo_Test" replica-set="ip1:port1,ip2:port2"><!--配置mongodb服务器和端口，这里是基于复制级的，可以配置一主多从--><mongo:options connections-per-host="100"threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="4"connect-timeout="2000"max-wait-time="3000"auto-connect-retry="true"socket-keep-alive="true"socket-timeout="10000"slave-ok="true"write-number="1"write-timeout="0"write-fsync="false"/> <!--控制数据写的时候，是否刷新完磁盘返回--></mongo:mongo><mongo:db-factory id="mongoDbFactoryPrism" dbname="dbname" username="username" password="${password}" mongo-ref="mongo_Test"/><bean id="mongoTemplateTest" class="org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate"><constructor-arg name="mongoDbFactory" ref="<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">mongoDbFactoryPrism</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">" /></span>
<property name="writeResultChecking" value="EXCEPTION" /><!--控制mongodb是否抛异常--><property name="writeConcern" value="SAFE" /><!--控制mongodb的安全级别--></bean><bean id="mongoDBCache" class="com..MongoDBCacheImpl"><property name="mongoOperations" ref="mongoTemplateTest"/></bean>
</beans>

这种配置是不是一目了然呢。spring中好多封装配置也就这样，一环扣一环，最后给我们一个可以用的手把，例如 mongoDBCache。

最后：

我们就可以通过实现我们的MongoDBCacheImpl来写我们的业务逻辑了。

public class MongoDBCacheImpl {public void setMongoOperations(MongoOperations mongoOperations) {this.mongoOperations = mongoOperations;}private MongoOperations mongoOperations;
//根据key获取public <T> T getByKey(Object key, Class<T> entityClass) {return mongoOperations.findById(key, entityClass);}public <T> List<T> getByColumn(String columnName, Object columeValue, Class<T> entityClass) {return mongoOperations.find(new Query(Criteria.where(columnName).is(columeValue)), entityClass);}
//保存public void save(Object obj) {mongoOperations.save(obj);}
//移除public void remove(Object obj) {mongoOperations.remove(obj);}public <T> Long getCountByDate(Date beginTime, Date endTime, Class<T> entityClass) {Assert.notNull(beginTime, "beginTime is not null.");Assert.notNull(endTime, "endTime is not null.");Assert.isTrue(endTime.after(beginTime), "endTime must be after beginTime.");return mongoOperations.count(new Query(Criteria.where("createdate").gte(beginTime).and("createdate").lt(endTime)), entityClass);}public <T> List<T> findAllByDate(Date beginTime, Date endTime, Class<T> entityClass) {Assert.notNull(beginTime, "beginTime is not null.");Assert.notNull(endTime, "endTime is not null.");Assert.isTrue(endTime.after(beginTime), "endTime must be after beginTime.");Query query = new Query().addCriteria(Criteria.where("riqi").exists(true).andOperator(Criteria.where("riqi").gte(beginTime),Criteria.where("riqi").lt(endTime)));return mongoOperations.find(query, entityClass);}public <T> List<T> findAllByDateAndColumn(String dateColumnName, Date beginTime, Date endTime, String columnName, Object columeValue, Class<T> entityClass) {Query query = new Query().addCriteria(Criteria.where(dateColumnName).exists(true).andOperator(Criteria.where(dateColumnName).gte(beginTime),Criteria.where(dateColumnName).lt(endTime)).and(columnName).is(columeValue));return mongoOperations.find(query, entityClass);}//统计public <T> Long  getCountByDateAndColumn(String dateColumnName, Date beginTime, Date endTime, String columnName, Object columeValue, Class<T> entityClass) {Query query = new Query().addCriteria(Criteria.where(dateColumnName).exists(true).andOperator(Criteria.where(dateColumnName).gte(beginTime),Criteria.where(dateColumnName).lt(endTime)).and(columnName).is(columeValue));return mongoOperations.count(query,entityClass);}
//分页查询public <T> Pagination<T> getPageListByDateColumn(String dateColumnName, Date beginTime, Date endTime, Pagination<T> page, Class<T> entityClass) {Query query = new Query().addCriteria(Criteria.where(dateColumnName).exists(true).andOperator(Criteria.where(dateColumnName).gte(beginTime),Criteria.where(dateColumnName).lte(endTime)));if (null != page && page.getTotalCount()>0){page.setTotalCount(page.getTotalCount());query.skip(page.getFirstResult());query.limit(page.getPageSize());}else {return null;}List<T> pageData = mongoOperations.find(query,entityClass);page.setDatas(pageData);return page;}
//按照Key更新public <T> void updateByKey(Object key, String updateColumn, Object value, Class<T> entityClass) {Query query = new Query(Criteria.where( "_id" ).is(key));mongoOperations.updateFirst(query,Update.update(updateColumn,value),entityClass);}
//删除指定keypublic <T> void deleteByKey(Object key, Class<T> entityClass) {Query query = new Query(Criteria.where( "_id" ).is(key));mongoOperations.remove(query,entityClass);}
//删除所有public <T> void removeAll(String dateColumnName, Date beginTime, Date endTime, String columnName, Object columeValue, Class<T> entityClass){Query query = new Query().addCriteria(Criteria.where(dateColumnName).exists(true).andOperator(Criteria.where(dateColumnName).gte(beginTime),Criteria.where(dateColumnName).lte(endTime)).and(columnName).is(columeValue));mongoOperations.remove(query,entityClass);}}

至此，我们就可以用mongodb对我们的数据进行增删改查了，对于复制级的mongodb，数据量在3亿以上，更新查询操作也一般在5ms之内。

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