摘要:学习一个新的数据库,一般怎么下手呢基本的没跑了,当可以熟练的增删改查一个数据库时,可以说对这个数据库算是入门了,如果需要更进一步的话,就需要了解下数据库的特性,比如索引事物锁分布式支持等本篇博文为的入门篇,将介绍一下基本的查询操作,在中可以
学习一个新的数据库,一般怎么下手呢?基本的CURD没跑了,当可以熟练的增、删、改、查一个数据库时,可以说对这个数据库算是入门了,如果需要更进一步的话,就需要了解下数据库的特性,比如索引、事物、锁、分布式支持等
本篇博文为mongodb的入门篇,将介绍一下基本的查询操作,在Spring中可以怎么玩
原文可参看: 190113-SpringBoot高级篇MongoDB之查询基本使用姿势I. 基本使用 0. 环境准备
在正式开始之前,先准备好环境,搭建好工程,对于这一步的详细信息,可以参考博文: 181213-SpringBoot高级篇MongoDB之基本环境搭建与使用
接下来,在一个集合中,准备一下数据如下,我们的基本查询范围就是这些数据
1. 根据字段进行查询最常见的查询场景,比如我们根据查询user=一灰灰blog的数据,这里主要会使用Query + Criteria 来完成
@Component public class MongoReadWrapper { private static final String COLLECTION_NAME = "demo"; @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; /** * 指定field查询 */ public void specialFieldQuery() { Query query = new Query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")); // 查询一条满足条件的数据 Map result = mongoTemplate.findOne(query, Map.class, COLLECTION_NAME); System.out.println("query: " + query + " | specialFieldQueryOne: " + result); // 满足所有条件的数据 List
上面是一个实际的case,从中可以知道一般的查询方式为:
Criteria.where(xxx).is(xxx)来指定具体的查询条件
封装Query对象 new Query(criteria)
借助mongoTemplate执行查询 mongoTemplate.findOne(query, resultType, collectionName)
其中findOne表示只获取一条满足条件的数据;find则会将所有满足条件的返回;上面执行之后,删除结果如
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { } | specialFieldQueryOne: {_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀} query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { } | specialFieldQueryAll: [{_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀}, {_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀3}, {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=20.0}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, sign=hello world}]2. and多条件查询
前面是只有一个条件满足,现在如果是要求同时满足多个条件,则利用org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria#and来斜街多个查询条件
/** * 多个查询条件同时满足 */ 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); }
删除结果如下
query: Query: { "user" : "一灰灰blog", "age" : 18 }, Fields: { }, Sort: { } | andQuery: {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}3. or或查询
and对应的就是or,多个条件中只要一个满足即可,这个与and的使用有些区别, 借助org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria#orOperator来实现,传参为多个Criteria对象,其中每一个表示一种查询条件
/** * 或查询 */ public void orQuery() { // 等同于 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
执行后输出结果为
query: Query: { "user" : "一灰灰blog", "$or" : [{ "age" : 18 }, { "sign" : { "$exists" : true } }] }, Fields: { }, Sort: { } | orQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, sign=hello world}] query: Query: { "$or" : [{ "age" : 18 }, { "sign" : { "$exists" : true } }] }, Fields: { }, Sort: { } | orQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, sign=hello world}, {_id=5c3b0538e3ac8e8d2d392390, user=二灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, sign=hello world}]4. in查询
标准的in查询case
/** * in查询 */ public void inQuery() { // 相当于: Query query = new Query(Criteria.where("age").in(Arrays.asList(18, 20, 30))); List
输出
query: Query: { "age" : { "$in" : [18, 20, 30] } }, Fields: { }, Sort: { } | inQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=20.0}]5. 数值比较
数值的比较大小,主要使用的是 get, gt, lt, let
/** * 数字类型,比较查询 > */ public void compareBigQuery() { // age > 18 Query query = new Query(Criteria.where("age").gt(18)); List
输出
query: Query: { "age" : { "$gt" : 18 } }, Fields: { }, Sort: { } | compareBigQuery: [{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=20.0}] query: Query: { "age" : { "$gte" : 18 } }, Fields: { }, Sort: { } | compareBigQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=20.0}] query: Query: { "age" : { "$lt" : 20 } }, Fields: { }, Sort: { } | compareSmallQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}] query: Query: { "age" : { "$lte" : 20 } }, Fields: { }, Sort: { } | compareSmallQuery: [{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=20.0}]6. 正则查询
牛逼高大上的功能
/** * 正则查询 */ public void regexQuery() { Query query = new Query(Criteria.where("user").regex("^一灰灰blog")); Listresult = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME); System.out.println("query: " + query + " | regexQuery: " + result); }
输出
query: Query: { "user" : { "$regex" : "^一灰灰blog", "$options" : "" } }, Fields: { }, Sort: { } | regexQuery: [{_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀}, {_id=5c3afacde3ac8e8d2d392389, user=一灰灰blog2, desc=帅气逼人的码农界老秀2}, {_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀3}, {_id=5c3afafbe3ac8e8d2d39238b, user=一灰灰blog4, desc=帅气逼人的码农界老秀4}, {_id=5c3afb0ae3ac8e8d2d39238c, user=一灰灰blog5, desc=帅气逼人的码农界老秀5}, {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=20.0}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, sign=hello world}]7. 查询总数
统计常用,这个主要利用的是mongoTemplate.count方法
/** * 查询总数 */ public void countQuery() { Query query = new Query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")); long cnt = mongoTemplate.count(query, COLLECTION_NAME); System.out.println("query: " + query + " | cnt " + cnt); }
输出
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { } | cnt 58. 分组查询
这个对应的是mysql中的group查询,但是在mongodb中,更多的是通过聚合查询,可以完成很多类似的操作,下面借助聚合,来看一下分组计算总数怎么玩
/* * 分组查询 */ public void groupQuery() { // 根据用户名进行分组统计,每个用户名对应的数量 // aggregate([ { "$group" : { "_id" : "user" , "userCount" : { "$sum" : 1}}}] ) Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(Aggregation.group("user").count().as("userCount")); AggregationResultsans = mongoTemplate.aggregate(aggregation, COLLECTION_NAME, Map.class); System.out.println("query: " + aggregation + " | groupQuery " + ans.getMappedResults()); }
注意下,这里用Aggregation而不是前面的Query和Criteria,输出如下
query: { "aggregate" : "__collection__", "pipeline" : [{ "$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}]9. 排序
sort,比较常见的了,在mongodb中有个有意思的地方在于某个字段,document中并不一定存在,这是会怎样呢?
/** * 排序查询 */ public void sortQuery() { // sort查询条件,需要用with来衔接 Query query = Query.query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")).with(Sort.by("age")); Listresult = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME); System.out.println("query: " + query + " | sortQuery " + result); }
输出结果如下,对于没有这个字段的document也被查出来了
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { "age" : 1 } | sortQuery [{_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀}, {_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀3}, {_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, sign=hello world}, {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=20.0}]10. 分页
数据量多的时候,分页查询比较常见,用得多就是limit和skip了
/** * 分页查询 */ public void pageQuery() { // limit限定查询2条 Query query = Query.query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")).with(Sort.by("age")).limit(2); Listresult = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME); System.out.println("query: " + query + " | limitPageQuery " + result); // skip()方法来跳过指定数量的数据 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); }
输出结果表明,limit用来限制查询多少条数据,skip则表示跳过前面多少条数据
query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { "age" : 1 } | limitPageQuery [{_id=5c2368b258f984a4fda63cee, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀}, {_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀3}] query: Query: { "user" : "一灰灰blog" }, Fields: { }, Sort: { "age" : 1 } | skipPageQuery [{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, sign=hello world}, {_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=18.0}, {_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e, user=一灰灰blog, desc=帅气逼人的码农界老秀6, age=20.0}]11. 小结
上面给出的一些常见的查询姿势,当然并不全面,比如我们如果需要查询document中的部分字段怎么办?比如document内部结果比较复杂,有内嵌的对象或者数组时,嵌套查询可以怎么玩?索引什么的又可以怎么利用起来,从而优化查询效率?如何通过传说中自动生成的_id来获取文档创建的时间戳?
先留着这些疑问,后面再补上
II. 其他 0. 项目工程:spring-boot-demo
module: mongo-template
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