學習一個新的資料庫,一般怎麼下手呢?基本的CURD沒跑了,當可以熟練的增、刪、改、查一個資料庫時,可以說對這個資料庫算是入門了,如果需要更進一步的話,就需要了解下資料庫的特性,比如索引、事物、鎖、分散式支援等
本篇博文為mongodb的入門篇,將介紹一下基本的查詢操作,在Spring中可以怎麼玩
I. 基本使用
0. 環境準備
在正式開始之前,先準備好環境,搭建好工程,對於這一步的詳細資訊,可以參考博文: 181213-SpringBoot高階篇MongoDB之基本環境搭建與使用
接下來,在一個集合中,準備一下資料如下,我們的基本查詢範圍就是這些資料
1. 根據欄位進行查詢
最常見的查詢場景,比如我們根據查詢user=一灰灰blog
的資料,這裡主要會使用Query
+ Criteria
來完成
@Component
public class MongoReadWrapper {
private static final String COLLECTION_NAME = "demo";
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
/**
* 指定field查詢
*/
public void specialFieldQuery() {
Query query = new Query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog"));
// 查詢一條滿足條件的資料
Map result = mongoTemplate.findOne(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | specialFieldQueryOne: " + result);
// 滿足所有條件的資料
List<Map> ans = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | specialFieldQueryAll: " + ans);
}
}
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上面是一個實際的case,從中可以知道一般的查詢方式為:
Criteria.where(xxx).is(xxx)
來指定具體的查詢條件- 封裝Query物件
new Query(criteria)
- 藉助
mongoTemplate
執行查詢mongoTemplate.findOne(query, resultType, collectionName)
其中findOne表示只獲取一條滿足條件的資料;find則會將所有滿足條件的返回;上面執行之後,刪除結果如
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { } | specialFieldQueryOne: {_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀}
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { } | specialFieldQueryAll: [{_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀}, {_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀3}, {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=20.0}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, sign=hello world}]
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2. and多條件查詢
前面是隻有一個條件滿足,現在如果是要求同時滿足多個條件,則利用org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria#and
來斜街多個查詢條件
/**
* 多個查詢條件同時滿足
*/
public void andQuery() {
Query query = new Query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog").and("age").is(18));
Map result = mongoTemplate.findOne(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | andQuery: " + result);
}
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刪除結果如下
query: Query: { "user" : "一灰灰blog", "age" : 18 }, Fields: { }, Sort: { } | andQuery: {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}
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3. or或查詢
and對應的就是or,多個條件中只要一個滿足即可,這個與and的使用有些區別, 藉助org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria#orOperator
來實現,傳參為多個Criteria
物件,其中每一個表示一種查詢條件
/**
* 或查詢
*/
public void orQuery() {
// 等同於 db.getCollection('demo').find({"user": "一灰灰blog", $or: [{ "age": 18}, { "sign": {$exists: true}}]})
Query query = new Query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")
.orOperator(Criteria.where("age").is(18), Criteria.where("sign").exists(true)));
List<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | orQuery: " + result);
// 單獨的or查詢
// 等同於Query: { "$or" : [{ "age" : 18 }, { "sign" : { "$exists" : true } }] }, Fields: { }, Sort: { }
query = new Query(new Criteria().orOperator(Criteria.where("age").is(18), Criteria.where("sign").exists(true)));
result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | orQuery: " + result);
}
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執行後輸出結果為
query: Query: { "user" : "一灰灰blog", "$or" : [{ "age" : 18 }, { "sign" : { "$exists" : true } }] }, Fields: { }, Sort: { } | orQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, sign=hello world}]
query: Query: { "$or" : [{ "age" : 18 }, { "sign" : { "$exists" : true } }] }, Fields: { }, Sort: { } | orQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, sign=hello world}, {_id=5c3b0538e3ac8e8d2d392390, user=二灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, sign=hello world}]
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4. in查詢
標準的in查詢case
/**
* in查詢
*/
public void inQuery() {
// 相當於:
Query query = new Query(Criteria.where("age").in(Arrays.asList(18, 20, 30)));
List<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | inQuery: " + result);
}
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輸出
query: Query: { "age" : { "$in" : [18, 20, 30] } }, Fields: { }, Sort: { } | inQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=20.0}]
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5. 數值比較
數值的比較大小,主要使用的是 get
, gt
, lt
, let
/**
* 數字型別,比較查詢 >
*/
public void compareBigQuery() {
// age > 18
Query query = new Query(Criteria.where("age").gt(18));
List<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | compareBigQuery: " + result);
// age >= 18
query = new Query(Criteria.where("age").gte(18));
result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | compareBigQuery: " + result);
}
/**
* 數字型別,比較查詢 <
*/
public void compareSmallQuery() {
// age < 20
Query query = new Query(Criteria.where("age").lt(20));
List<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | compareSmallQuery: " + result);
// age <= 20
query = new Query(Criteria.where("age").lte(20));
result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | compareSmallQuery: " + result);
}
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輸出
query: Query: { "age" : { "$gt" : 18 } }, Fields: { }, Sort: { } | compareBigQuery: [{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=20.0}]
query: Query: { "age" : { "$gte" : 18 } }, Fields: { }, Sort: { } | compareBigQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=20.0}]
query: Query: { "age" : { "$lt" : 20 } }, Fields: { }, Sort: { } | compareSmallQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}]
query: Query: { "age" : { "$lte" : 20 } }, Fields: { }, Sort: { } | compareSmallQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=20.0}]
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6. 正則查詢
牛逼高大上的功能
/**
* 正則查詢
*/
public void regexQuery() {
Query query = new Query(Criteria.where("user").regex("^一灰灰blog"));
List<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | regexQuery: " + result);
}
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輸出
query: Query: { "user" : { "$regex" : "^一灰灰blog", "$options" : "" } }, Fields: { }, Sort: { } | regexQuery: [{_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀}, {_id=5c3afacde3ac8e8d2d392389, user=一灰灰blog2, desc=帥氣逼人的碼農界老秀2}, {_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀3}, {_id=5c3afafbe3ac8e8d2d39238b, user=一灰灰blog4, desc=帥氣逼人的碼農界老秀4}, {_id=5c3afb0ae3ac8e8d2d39238c, user=一灰灰blog5, desc=帥氣逼人的碼農界老秀5}, {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=20.0}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, sign=hello world}]
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7. 查詢總數
統計常用,這個主要利用的是mongoTemplate.count
方法
/**
* 查詢總數
*/
public void countQuery() {
Query query = new Query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog"));
long cnt = mongoTemplate.count(query, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | cnt " + cnt);
}
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輸出
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { } | cnt 5
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8. 分組查詢
這個對應的是mysql中的group查詢,但是在mongodb中,更多的是通過聚合查詢,可以完成很多類似的操作,下面藉助聚合,來看一下分組計算總數怎麼玩
/*
* 分組查詢
*/
public void groupQuery() {
// 根據使用者名稱進行分組統計,每個使用者名稱對應的數量
// aggregate([ { "$group" : { "_id" : "user" , "userCount" : { "$sum" : 1}}}] )
Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(Aggregation.group("user").count().as("userCount"));
AggregationResults<Map> ans = mongoTemplate.aggregate(aggregation, COLLECTION_NAME, Map.class);
System.out.println("query: " + aggregation + " | groupQuery " + ans.getMappedResults());
}
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注意下,這裡用Aggregation
而不是前面的Query
和Criteria
,輸出如下
query: { "aggregate" : "__collection__", "pipeline" : [{ "$group" : { "_id" : "$user", "userCount" : { "$sum" : 1 } } }] } | groupQuery [{_id=一灰灰blog, userCount=5}, {_id=一灰灰blog2, userCount=1}, {_id=一灰灰blog4, userCount=1}, {_id=二灰灰blog, userCount=1}, {_id=一灰灰blog5, userCount=1}]
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9. 排序
sort,比較常見的了,在mongodb中有個有意思的地方在於某個欄位,document中並不一定存在,這是會怎樣呢?
/**
* 排序查詢
*/
public void sortQuery() {
// sort查詢條件,需要用with來銜接
Query query = Query.query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")).with(Sort.by("age"));
List<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | sortQuery " + result);
}
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輸出結果如下,對於沒有這個欄位的document也被查出來了
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { "age" : 1 } | sortQuery [{_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀}, {_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀3}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, sign=hello world}, {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=20.0}]
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10. 分頁
資料量多的時候,分頁查詢比較常見,用得多就是limit和skip了
/**
* 分頁查詢
*/
public void pageQuery() {
// limit限定查詢2條
Query query = Query.query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")).with(Sort.by("age")).limit(2);
List<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | limitPageQuery " + result);
// skip()方法來跳過指定數量的資料
query = Query.query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")).with(Sort.by("age")).skip(2);
result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
System.out.println("query: " + query + " | skipPageQuery " + result);
}
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輸出結果表明,limit用來限制查詢多少條資料,skip則表示跳過前面多少條資料
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { "age" : 1 } | limitPageQuery [{_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀}, {_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀3}]
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { "age" : 1 } | skipPageQuery [{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, sign=hello world}, {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帥氣逼人的碼農界老秀6, age=20.0}]
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11. 小結
上面給出的一些常見的查詢姿勢,當然並不全面,比如我們如果需要查詢document中的部分欄位怎麼辦?比如document內部結果比較複雜,有內嵌的物件或者陣列時,巢狀查詢可以怎麼玩?索引什麼的又可以怎麼利用起來,從而優化查詢效率?如何通過傳說中自動生成的_id
來獲取文件建立的時間戳?
先留著這些疑問,後面再補上
II. 其他
0. 專案
-
module: mongo-template
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