1.MongoDB简介

1.1什么是MongoDB

MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。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 的官方网站地址是：http://www.mongodb.org/

1.2 MongoDB特点

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）面向集合存储，易于存储对象类型的数据

（2）模式自由

（3）支持动态查询

（4）支持完全索引，包含内部对象

（5）支持复制和故障恢复

（6）使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）

（7）自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性

（8）支持 Python，PHP，Ruby，Java，C，C#，Javascript，Perl 及 C++语言的驱动程序，社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平台的驱动程序

（9） 文件存储格式为 BSON（一种 JSON 的扩展）

1.3 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。

（1）MongoDB 的文档（document），相当于关系数据库中的一行记录。

（2）多个文档组成一个集合（collection），相当于关系数据库的表。

（3）多个集合（collection），逻辑上组织在一起，就是数据库（database）。

（4）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:

下表是MongoDB与MySQL数据库逻辑结构概念的对比

MongoDb

关系型数据库Mysql

数据库(databases)

数据库(databases)

集合(collections)

表(table)

文档(document)

行(row)


2.安装与启动

2.1安装设置

双击“资源”中的“mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.10-signed.msi”

按照提示步骤安装即可。安装完成后，软件会安装在C:\Program Files\MongoDB 目录中。

我们要启动的服务程序就是C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin目录下的mongod.exe，为了方便我们每次启动，我将C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin 设置到环境变量path中。

2.2启动服务

访问  成功

（1）首先打开命令提示符，创建一个用于存放数据的目录

（2）启动服务

dbpath参数用于指定数据存储目录

启动后效果如下：

我们在启动信息中可以看到，mongoDB的默认端口是27017

如果我们不想按照默认端口启动，可以通过--port 命令来修改端口

2.3登陆系统

我们另外打开命令提示符窗口，如果mongoDB是按默认的端口启动的，并且是部署在本机的。输入命令 mongo 即可登陆系统

从界面输出的信息我们可以得知，它默认连接的是test数据库

如果是要连接远程的mongoDB服务器 ，就输入命令

mongo 远程IP地址

如果远程的mongoDB服务端口不是默认的，需要输入命令

mongo 远程IP地址：端口

输入exit命令可退回到命令提示符

3.基本增删改查操作

3.1选择或创建数据库

使用use 数据库名称即可选择数据库，如果该数据库不存在会自动创建

3.2插入文档

文档相当于关系数据库中的记录

首先我们定义一个文档变量，格式为变量名称={}; 例如：

接下来就是将这个变量存入MongoDB

格式为：

db.集合名称.save(变量);

这里的集合就相当于关系数据库中的表。例如：

这样就在student集合中存入文档。如果这个student集合不存在，就会自动创建。

当然，你也可以不用定义变量，直接把变量值放入save方法中也是可以地。

为了方便后期测试，我们再多加点数据

db.student.save({name:"沙和尚",sex:"男",age:25,address:"流沙河路11号"});

db.student.save({name:"唐僧",sex:"男",age:35,address:"东土大唐"});

db.student.save({name:"白骨精",sex:"女",age:18,address:"白骨洞"});

db.student.save({name:"白龙马",sex:"男",age:20,address:"西海"});

db.student.save({name:"哪吒",sex:"男",age:15,address:"莲花湾小区"});

3.3查询集合

我们要查询某集合的所有文档，使用find()方法。语法格式为：

db.集合名称.find();

例如，我们要查询student集合中的所有文档：

这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。

如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以使ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型. 例如：

我们再次查询

如果我想按一定条件来查询，比如我想查询性别为“女”的记录，怎么办？很简单！

只要在find()中添加参数即可，参数也是json格式，如下：

为了避免游标可能带来的开销，MongoDB还提供了一个叫findOne()的方法，用来返回结果集的第一条记录。

性别为男的有很多条，这里只返回了第一条记录。

当我们需要返回查询结果的前几条记录时，可以使用limit方法，例如：

3.4修改文档

我们要想修改记录，可以使用update方法 .

例如：我向将姓名为孙悟空的学员文档中的age字段值改为31，执行下列语句，看会发生什么？

再次查询：

哦，悲剧了~~ 原来的孙悟空的文档只剩下_id 和age两个字段了。

那如何保留其它字段值呢？

我们需要使用MongoDB提供的修改器$set 来实现，请看下列代码。

再次查询，会发现“猪八戒”文档中原有的其它字段还保留下来，而更新age字段也成功了。

3.5删除文档

删除文档使用remove()方法，格式为：

db.集合名称.remove( 条件 );

请慎用remove({}), 它会一条不剩地把你的集合所有文档删的干干净净。

我们现在演示一下，删除name为“哪吒”的记录：

再次查询，会发现哪吒的文档不见了。

4.高级查询

4.1模糊查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：

/模糊查询字符串/

例如，我要查询student集合中address字段中含有“洞”的所有文档，代码如下：

如果要查询name字段中以“白”开头的，代码如下：

4.2 Null值处理

如果我们想找出集合中某字段值为空的文档，如何查询呢？其实和我们之前的条件查询是一样的，条件值写为null就可以了。

我们现在集合中的文档都是没有空值的，为了方便测试，现在我们将数据做些修改：

将“唐僧”的address改为空

再次查询：

我们会发现不仅会显示“唐僧”这条文档，之前因为修改导致address字段丢失的那条记录也出现了。也就是说，这种查询会查询出该字段为null的以及不存在该字段的文档记录。

4.3大于小于

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下

db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // 大于: field > value

db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // 小于: field < value

db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ); // 大于等于: field >= value

db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // 小于等于: field <= value

示例：查询年龄大于等于20岁的学员记录

4.4不等于

不等于使用$ne操作符。

示例：查询sex字段不为“男”的文档

4.5判断字段是否存在

判断字段是否存在使用$exists操作符。

示例：查询所有含有address字符的文档。

示例：查询所有不含有address字符的文档。

4.6包含与不包含

包含使用$in操作符。

示例：查询student集合中age字段包含20,25,30的文档

示例：查询student集合中age字段不包含20,25,30的文档

4.7统计记录条数

统计记录条件使用count()方法。

示例：查询student集合的文档条数。

示例：查询student集合中age字段小于等于20的文档条数。

4.8 条件连接--并且

我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相当于SQL的and）

格式为：$and:[ {  },{  },{   } ]

示例：查询student集合中age大于等于20 并且age小于30的文档

4.9 条件连接--或者

如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用$or操作符进行关联，与前面$and的使用方式相同

格式为：$or:[ {  },{  },{   } ]

示例：查询student集合中sex为女，或者年龄小于20的文档记录

5.java连接MongoDB

5.1查询文档

5.1.1查询全部记录

（1）创建maven工程mongoDBDemo ，引入依赖。

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.mongodb</groupId>

<artifactId>mongodb-driver</artifactId>

<version>3.4.1</version>

</dependency>

</dependencies>

（2）编写代码，遍历student集合所有数据：

MongoClient client=new MongoClient();//创建连接对象

MongoDatabase database = client.getDatabase("itcastdb");//获取数据库

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合

FindIterable<Document> list = collection.find();//获取文档集合

for( Document doc: list){//遍历集合中的文档输出数据

System.out.println("name:"+ doc.getString("name") );

System.out.println("sex:"+ doc.getString("sex") );

System.out.println("age:"+ doc.getDouble("age") );//默认为浮点型

System.out.println("address:"+ doc.getString("address") );

System.out.println("--------------------------");

}

MongoDB的数字类型默认使用64位浮点型数值。{“x”：3.14}或{“x”：3}。对于整型值，可以使用NumberInt（4字节符号整数），{“x”:NumberInt(“3”)}  或NumberLong（8字节符号整数）{“x”:NumberLong(“3”)}

5.1.2匹配查询

MongoDB使用BasicDBObject类型封装查询条件，构造方法的参数为key 和value .

示例：查询student集合中name为猪八戒的文档

//构建查询条件

BasicDBObject bson=new BasicDBObject("name", "猪八戒");

FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合

//....遍历集合

5.1.3模糊查询

构建模糊查询条件是通过正则表达式的方式来实现的

（1）完全匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^name$");

（2）右匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^.*name$");

（3）左匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^name.*$");

（4）模糊匹配Pattern pattern = Pattern.compile("^.*name.*$");

示例：模糊查询student集合中address 中含有洞的文档记录

//模糊查询：like %洞%

Pattern queryPattern = Pattern.compile("^.*洞.*$");

BasicDBObject bson=new BasicDBObject("address", queryPattern);

FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合

//....遍历集合

5.1.4大于小于

在MongoDB提示符下条件json字符串为{ age: { $lt :20 } } ，对应的java代码也是BasicDBObject 的嵌套。

示例：查询student集合中age小于20的文档记录

//查询年龄小于20的

BasicDBObject bson=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lt",20));

FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集

//....遍历集合

5.1.5条件连接--并且

示例：查询年龄大于等于20并且小于30的文档记录

//查询年龄大于等于20的

BasicDBObject bson1=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$gte",20));

//查询年龄小于30的

BasicDBObject bson2=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lt",30));

//构建查询条件and

BasicDBObject bson=new  BasicDBObject("$and", Arrays.asList(bson1,bson2)  );

5.1.6条件连接--或者

示例：查询年龄小于等于20或者性别为女的文档记录

BasicDBObject bson1=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lte",20));

BasicDBObject bson2=new BasicDBObject("sex", "女");

//构建查询条件or

BasicDBObject bson=new BasicDBObject("$or", Arrays.asList( bson1, bson2 )  );

5.2增加文档

我们使用insertOne方法来插入文档。

示例：添加文档记录--名称：铁扇公主  性别:女 年龄：28   地址：芭蕉洞

//获取连接

MongoClient client=new MongoClient();

//得到数据库

MongoDatabase database = client.getDatabase("itcastdb");

//得到集合封装对象

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");

Map<String, Object> map=newHashMap();

map.put("name", "铁扇公主");

map.put("sex", "女");

map.put("age", 35.0);

map.put("address", "芭蕉洞");

Document doc=new Document(map);

collection.insertOne(doc);//插入一条记录

//collection.insertMany(documents);//一次性插入多条文档

5.3删除文档

示例：将名称为铁扇公主的文档删除

//获取连接

MongoClient client=new MongoClient();

//得到数据库

MongoDatabase database = client.getDatabase("itcastdb");

//得到集合封装对象

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");

BasicDBObject bson=new BasicDBObject("name", "铁扇公主");

collection.deleteOne(bson);//删除记录（符合条件的第一条记录）

//collection.deleteMany(bson);//删除符合条件的全部记录

5.4修改文档

示例：将红孩儿的地址修改为“南海”

//获取连接

MongoClient client=new MongoClient();

//得到数据库

MongoDatabase database = client.getDatabase("itcastdb");

//得到集合封装对象

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");

//修改的条件

BasicDBObject bson= new BasicDBObject("name", "红孩儿");

//修改后的值

BasicDBObject bson2 = new BasicDBObject("$set",new BasicDBObject("address", "南海"));

//参数1：修改条件  参数2：修改后的值

collection.updateOne(bson, bson2);

//collection.updateMany(filter, update);//修改符合条件的所有记录

updateMany方法用于修改符合条件的所有记录

updateOne方法用于修改符合条件的第一条记录

6.MongoDB连接池

6.1代码实现

MongoClient 被设计为线程安全的类，也就是我们在使用该类时不需要考虑并发的情况，这样我们可以考虑把MongoClient 做成一个静态变量，为所有线程公用，不必每次都销毁。这样可以极大提高执行效率。实际上，这是MongoDB提供的内置的连接池来实现的。

首先我们先创建一个“管理类”，相当于我们原来的BaseDao

package cn.itcast.demo;

import com.mongodb.MongoClient;

import com.mongodb.MongoClientOptions;

import com.mongodb.MongoClientOptions.Builder;

import com.mongodb.WriteConcern;

import com.mongodb.client.MongoDatabase;

public class MongoManager {

private static MongoClient mongoClient=null;

//对mongoClient初始化

private static void init(){

mongoClient=new MongoClient();

}

public static MongoDatabase getDatabase(){

if(mongoClient==null){

init();

}

return mongoClient.getDatabase("itcastdb");

}

}

然后我们创建一个StudentDao

package cn.itcast.demo;

import org.bson.Document;

import com.mongodb.client.MongoCollection;

import com.mongodb.client.MongoDatabase;

/**

* 学员数据访问层

* @author Administrator

*

*/

public class StudentDao {

public void save(String name,String sex,double age,String address){

MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student2");

Document docment=new Document();

docment.put("name", name);

docment.put("sex", sex);

docment.put("age", age);

docment.put("address", address);

collection.insertOne(docment);

}

}

我们现在做个测试，循环插入2万条数据，看看执行时间是多长时间

package cn.itcast.demo;

import java.util.Date;

public class TestPool {

public static void main(String[] args) {

long startTime = new Date().getTime();//开始时间

StudentDao studentDao=new StudentDao();

for(int i=0;i<20000;i++){

studentDao.save("测试"+i, "男", 25.0, "测试地址"+i);

}

long endTime = new Date().getTime();//完成时间

System.out.println("完成时间："+(endTime-startTime)+"毫秒");

}

}

经过测试：所用毫秒数为3589

6.2参数设置

我们在刚才的代码基础上进行连接池参数的设置

修改MongoManager的init方法

//对mongoClient初始化

private static void init(){

//连接池选项

Builder builder = new MongoClientOptions.Builder();//选项构建者

builder.connectTimeout(5000);//设置连接超时时间

builder.socketTimeout(5000);//读取数据的超时时间

builder.connectionsPerHost(30);//每个地址最大请求数

builder.writeConcern(WriteConcern.NORMAL);//写入策略，仅抛出网络异常

MongoClientOptions options = builder.build();

mongoClient=new MongoClient("127.0.0.1",options);

}

再次进行测试：所用的毫秒1544

下面是写入策略。

WriteConcern.NONE:没有异常抛出

WriteConcern.NORMAL:仅抛出网络错误异常，没有服务器错误异常

WriteConcern.SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；并等待服务器完成写操作。

WriteConcern.MAJORITY: 抛出网络错误异常、服务器错误异常；并等待一个主服务器完成写操作。

WriteConcern.FSYNC_SAFE: 抛出网络错误异常、服务器错误异常；写操作等待服务器将数据刷新到磁盘。

WriteConcern.JOURNAL_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；写操作等待服务器提交到磁盘的日志文件。

WriteConcern.REPLICAS_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；等待至少2台服务器完成写操作。

7.综合案例-《网站点击日志分析组件》

7.1需求分析

《花生二手车》交易网站日访问IP高达2万+ ，每秒点击频率在2000次左右。为了能够对访问用户的行为做进一步的分析，产品部提出需求，用户每次点击浏览二手车都要记录该用户ID、访问IP、访问时间、点击车型、点击商品ID、价格等信息。

7.2数据库设计

浏览日志browseLog

字段名称

字段类型

字段含义

userid

字符

用户ID

ip

字符

访问IP

browseTime

时间

访问时间

model

字符

点击车型

goodsid

字符

点击商品ID

price

数值

价格

remark

字符

备注

7.3日志写入 

（1）创建工程sitelog ，在pom.xml中引入依赖。

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.mongodb</groupId>

<artifactId>mongodb-driver</artifactId>

<version>3.4.1</version>

</dependency>

</dependencies>

（2）在src/main/resources 添加配置文件sitelog.properties

host=127.0.0.1

port=27017

这个配置文件用于配置主机地址和端口

（3）创建包com.huasheng.sitelog，建立Config 类，用于读取配置文件

package com.huasheng.sitelog;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStream;

import java.util.Properties;

/**

* 配置类

* @author Administrator

*

*/

public class Config {

static{

try {

Properties p=new Properties();

InputStream input=Config.class.getResourceAsStream("/sitelog.propertis");

p.load(input);

host=p.getProperty("host");

port=Integer.parseInt( p.getProperty("port"));

input.close();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}//加载

}

private static String host;//主机地址

private static int port;//端口

public static String getHost() {

return host;

}

public static int getPort() {

return port;

}

}

（4）创建管理类

package com.huasheng.sitelog;

import com.mongodb.MongoClient;

import com.mongodb.MongoClientOptions;

import com.mongodb.MongoClientOptions.Builder;

import com.mongodb.ServerAddress;

import com.mongodb.WriteConcern;

import com.mongodb.client.MongoDatabase;

/**

* Mongo数据库连接管理类

* @author Administrator

*

*/

public class MongoManager {

private static MongoClient mongoClient=null;

//初始化

private static void  init(){

//创建一个选项构造器

Builder builder = new MongoClientOptions.Builder();

builder.connectTimeout(5000);//设置连接超时时间

builder.socketTimeout(5000);//读取数据的超时时间

builder.connectionsPerHost(30);//设置每个地址最大连接数

builder.writeConcern(WriteConcern.NORMAL);//设置写入策略  ,只有网络异常才会抛出

//得到选项封装

MongoClientOptions options = builder.build();

mongoClient=new MongoClient(new ServerAddress(Config.getHost(), Config.getPort()),options);

}

public static MongoDatabase getDatabase(){

if(mongoClient==null){

init();

}

return mongoClient.getDatabase("itcastdb");

}

}

（5）日志工具类

package com.huasheng.sitelog;

import java.util.Map;

import org.bson.Document;

import com.mongodb.client.MongoCollection;

import com.mongodb.client.MongoDatabase;

/**

* 站点日志数据工具类

* @author Administrator

*

*/

public class SiteLogUtil {

/**

* 写入日志

* @param logname 日志名称

* @param map 日志数据

*/

public static void save(String logname,Map<String, Object> map){

MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection(logname);

Document doc=new Document(map);

collection.insertOne(doc);

}

}

（6）编写测试代码

Map map=new HashMap();

map.put("userid", "8888");

map.put("ip", "188.188.200.2");

map.put("browseTime", newDate());

map.put("model", "大众");

map.put("goodsid", "123123");

map.put("price", 15.3);

map.put("remark", "八成新，贱卖了");

SiteLogUtil.save("browseLog", map);//存入日志

7.4日志查询

7.4.1条件查询

（1）在SiteLogUtil类中添加方法

/**

* 按条件查询

* @param logName

* @param map

* @return

*/

public static FindIterable<Document> list(String logName,Map<String, Object> map){

MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection(logName);

BasicDBObject bson=new BasicDBObject(map);//构建查询条件

return collection.find(bson);

}

（2）编写测试代码

Map<String, Object> map =newHashMap();

map.put("userid", "8888");

FindIterable<Document> list = SiteLogUtil.list("browseLog", map);

String json = JSON.serialize(list);

System.out.println(json);

7.4.2分页查询

（1）在SiteLogUtil类中添加方法

/**

* 分页查询日志

* @param logName 日志名称

* @param map 条件

* @param pageIndex 页码

* @param pageSize 页大小

* @return

*/

public static Map<String,Object> listPage(String logName,Map<String, Object> map,int pageIndex,int pageSize){

MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection(logName);

BasicDBObject bson=new BasicDBObject(map);//构建查询条件

FindIterable<Document> find = collection.find(bson);

int skip= (pageIndex-1)*pageSize;

find.skip( skip);//跳过记录数

find.limit(pageSize);//一页查询记录数

//{ total:x,rows:[]  }

long count = collection.count(bson);

Map<String,Object> m=newHashMap();

m.put("total", count);

m.put("rows", find);

return m;

}

（2）添加测试数据

for(int i=0;i<1000;i++){

Map<String, Object> map=newHashMap();

map.put("userid", "900"+i);//用户ID

map.put("ip", "121.211.112.212");

map.put("browseTime", new Date());//浏览时间

map.put("model", "大众"+i);//型号

map.put("goodsid", "123456");//商品ID

map.put("price", 11.8);//价格

map.put("remark", "八成新，快来买吧");

SiteLogUtil.save("browseLog", map);

}

（3）编写测试代码：

Map<String, Object> map=newHashMap();

map.put("goodsid", "123456");

Map<String, Object> m = SiteLogUtil.listPage("browseLog", map, 2, 10);

String json = JSON.serialize(m);

System.out.println(json);

使用Maven 的package命令进行打包。

创建WEB工程，引入jar包，调用此方法即可实现日志查询。代码略。

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