2. MongoDB入门

在探花交友APP中，会涉及很多的数据保存，比如用户的动态，点赞信息，评论信息，位置信息等。这些数据有一下的特点：

海量数据
读多写少
数据价值低
地址位置相关数据
更新十分频繁

针对上述特点，传统的MySQL数据库有些力不从心，因此，我们引入了MongoDB。

2.1 MongoDB简介

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。

2.1.1 MongoDB的存储模型

MongoDB采用的是内存和磁盘结合的存储方式，比较常用的数据都保存在内存中，如果内存中找不到数据，再去磁盘中查找，这样就加快了查询的速度。

为了保证数据的安全性，内存中的数据每一分钟都会同步到磁盘中。
此外，为了更加保护数据的安全性，MongoDB在新版本中引入了日志，日志在内存和硬盘中各一份，每10ms同步一次。这样即使断电的时候，内存中的数据没有保存到磁盘，也可以通过日志文件进行恢复，从而保证了数据的安全性。

但是即使这样，也不能MongoDB不能够保证数据100%不丢失。

此外，MongoDB支持数据分页技术，可以将保存的数据进行分页，从而可以非常方便的进行存储容量的扩充

2.1.2 MongoDB与其他数据库对比

和Redis对比
- Redis是纯内存数据库，存储容量有限
- Redis支持的查询比较简单，而MongoDB支持结构化查询
和MySQL对比
- MongoDB不支持事务和联表查询
- MongoDB支持动态字段，MySQL数据表一旦创建，很难修改字段
查询效率
- Redis > MongoDB > MySQL

2.1.3 MongoDB的应用

游戏装备数据
- 特征：修改频率很高
物流行业数据
- 特征：地理位置信息，海量数据
直播打赏数据
- 特征：数据量很大，修改频繁
日志数据
- 特征：数据量大，结构多变

2.2 MongoDB的数据和体系结构

下面是MongoDB和MySQL数据库概念上的对比

MongoDB中存储BSON数据，类似JSON

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。

MongoDB 的文档（document），相当于关系数据库中的一行记录。
多个文档组成一个集合（collection），相当于关系数据库的表。
多个集合（collection），逻辑上组织在一起，就是数据库（database）。
一个 MongoDB 实例支持多个数据库（database）。文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构如下图:

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

MongoDB中常用的数据结构如下：

MongoDB中常见的数据类型有：

数据格式：BSON {aa:bb}
null：用于表示空值或者不存在的字段，{“x”:null}
布尔型：布尔类型有两个值true和false，{“x”:true}
数值：shell默认使用64为浮点型数值。{“x”：3.14}或{“x”：3}。对于整型值，可以使用 NumberInt（4字节符号整数）或NumberLong（8字节符号整数）， {“x”:NumberInt(“3”)}{“x”:NumberLong(“3”)}
字符串：UTF-8字符串都可以表示为字符串类型的数据，{“x”：“呵呵”}
日期：日期被存储为自新纪元依赖经过的毫秒数，不存储时区，{“x”:new Date()}
正则表达式：查询时，使用正则表达式作为限定条件，语法与JavaScript的正则表达式相同，{“x” : /[abc]/}
数组：数据列表或数据集可以表示为数组，{“x”： [“a“，“b”,”c”]}
内嵌文档：文档可以嵌套其他文档，被嵌套的文档作为值来处理，{“x”:{“y”:3 }}
对象Id：对象id是一个12字节的字符串，是文档的唯一标识，{“x”: objectId() }
二进制数据：二进制数据是一个任意字节的字符串。它不能直接在shell中使用。如果要将非utf-字符保存到数据库中，二进制数据是唯一的方式。

2.3 MongDB的简单操作操作

2.3.1 新增数据

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,name:'zhangsan'})  #插入数据

2.3.2 更新数据

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：

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（如 , , ,inc.$set）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。

#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)

2.3.3 删除数据

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：

query :（可选）删除的文档的条件。
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，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

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({})

2.3.4 查询数据

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

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

query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
fields ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值，只需省略该参数即可（默认省略）。
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":"Jack"}).pretty()`	`where by = 'Jack'`
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

2.6、索引

索引能够极大提高查询的效率。类似于MySQL，MongoDB中叶提供了索引支持。在没有索引的时候，MongoDB需要便利整个集合，查询效率很低。
为MongoDB创建索引的命令如下，为age域设置一个递增的索引

#创建索引
#说明：1表示升序创建索引，-1表示降序创建索引。
> db.user.createIndex({'age':1})

3. MongoDB 集群

3.1 单机MongoDB存在的问题

单机MongoDB并不适用于企业场景，原因主要有以下两点：

单点故障：MongoDB一旦发生宕机，则会导致应用的崩溃
海量数据的存储问题：单机无法满足海量数据存储的需求。

为了解决上述的问题，便引入了MongoDB 集群。

3.2 MongoDB 集群的三种形式

主从集群（Master-Slaver）：是一种主从副本模式，现在已经弃用。
副本集群（Replica Set）：取代主从集群，可以解决单点故障的问题
分片集群（Sharding）：可以解决单点故障和海量数据存储的问题。

3.3 副本集群

副本集群有一下特点：

一个集群中包含主节点和副本节点
主节点只能有一个，可以完成数据的读写操作
副本节点可以有多个，只能读取数据
多个节点之间有心跳感应，并进行数据同步
主节点宕机后，会自动从副本节点中选择一个成为主节点。

然而，尽管副本节点解决了单点故障的问题，但是并没有解决海量数据存储的问题。

3.4 分片集群

该模式适合存储海量数据，将数据分成不同的片，分别存储在不同的服务器上，从而实现容量的扩充。

分片集群包含三个重要的结构

分片服务：用于保存数据片
配置服务：当集群启动的时候，会读取分片的信息
路由服务：根据客户端的请求，到配置服务中取选择合适的分片服务，然后将请求转发到对应的分片服务上。

此外，我们发现，一旦某一个分片服务宕机，那么数据就不完整了。因此在实际应用中，通常是结合分片集群和副本集群。对每一个分片服务设立副本集群，从而提高集群的健壮性。

MongoDB通过分片策略决定将数据保存到哪一个分片上。MongoDB有两种分片策略，根据集合字段来指定。

范围指定：根据指定字段的数据按照范围进行划分，根据范围到不同的分片服务器读取数据
数据哈希：根据指定字段进行哈希运算获取分片服务器

如上图所示，可以根据年龄进行分片。可以指定1-35岁的保存在分片1

也可以以id分片，利用哈希

4. Springboot整合MongoDB

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。在Springboot中使用MongoDB的步骤如下：

导入依赖
编写配置信息
编写集合实体类
注入MongoTemplate对象，完成CRUD操作

导入依赖

<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>

编写application.yml

spring:data:mongodb:uri: mongodb://192.168.136.160:27017/test

编写集合对应的实体类

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(value="tb_person")
public class Person {@Idprivate ObjectId id;@Field("myname")private String name;private int age;private String address;
}

只要是MongoDB的集合实体类，都需要添加@Document(value="XXX")注解，在MongoDB中，集合的名称就为XXX

在实体类中，需要指定MongoDB的文档的ID，这个ID由MongoDB自动生成，不会重复。在ID字段上使用@Id指定。ID的类型应为ObjectId

可以通过@Field("myname")来指定保存集合的域的名称，如果不指定，默认就以变量面作为域名

引入MongoTemplate

@Resource
private MongoTemplate mongoTemplate;

下面编写了一个测试类，来以Java代码的方式对MongoDB进行CRUD操作

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = MongoApplication.class)
public class MongoTest {@Resourceprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void testInsert() {// 插入一条数据Person person = new Person();person.setAddress("上海");person.setAge(23);person.setName("Robert");this.mongoTemplate.save(person);}@Testpublic void testFindAll() {// 查询所有数据List<Person> all = this.mongoTemplate.findAll(Person.class);all.forEach(System.out::println);}@Testpublic void testFindByCondition() {// 根据条件查询Criteria criteria = Criteria.where("age").is(23).and("myname").is("Robert");Query query = new Query(criteria);List<Person> people = this.mongoTemplate.find(query, Person.class);people.forEach(System.out::println);}@Testpublic void testFindPage() {int page = 2;int size = 5;// 条件分页Criteria criteria = Criteria.where("age").lt(55);Query query = new Query(criteria);query.skip((page - 1) * size).limit(size).with(Sort.by(Sort.Order.desc("age")));List<Person> people = this.mongoTemplate.find(query, Person.class);people.forEach(System.out::println);}@Testpublic void testUpdate() {Query query = new Query(Criteria.where("id").is("63a431e998e6c17444113fc9"));// updateFirst是更新满足条件的第一个记录// 设置要更新的内容Update update = new Update();update.set("myname", "Jack");this.mongoTemplate.updateFirst(query, update, Person.class);}@Testpublic void testDelete() {// 根据条件删除Query query = new Query(Criteria.where("myname").is("Jack"));this.mongoTemplate.remove(query, Person.class);}
}

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