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Spring Boot 高级篇–MongoDB(2):查询基本使用姿势

Spring Boot winrains 来源:一灰灰Blog 12个月前 (11-08) 43次浏览

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

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
datadata

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<Map> ans = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
        System.out.println("query: " + query + " | specialFieldQueryAll: " + ans);
    }
}

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,输出结果如

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);
}

输出结果如下

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<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
    System.out.println("query: " + query + " | orQuery: " + result);
    // 单独的or查询
    // 等同于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);
}

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<Map> result = mongoTemplate.find(query, Map.class, COLLECTION_NAME);
    System.out.println("query: " + query + " | inQuery: " + result);
}

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<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);
}
/**
 * 数字类型,比较查询 <
 */
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);
}

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"));
    List<Map> result = 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 5

8. 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"));
    AggregationResults<Map> ans = 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QueryCriteria,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"));
    List<Map> result = 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);
    List<Map> result = 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

作者:一灰灰Blog

来源:http://spring.hhui.top/spring-blog/2019/01/13/190113-SpringBoot%E9%AB%98%E7%BA%A7%E7%AF%87MongoDB%E4%B9%8B%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%A7%BF%E5%8A%BF/


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