本文主要介绍mongodb在java应用中如何进行增、删、查、改操作。
一、配置
1、将 common.jar库引入到项目环境中： (源代码：，可直接下载lib目录下的jar文件使用)
如果是maven项目，可以通过mvn install命令将common.jar加入到本地仓库：
我要评论mvn install:install-file -dfile=d:\lib\common-1.0.jar -dgroupid=com.cnsugar -dartifactid=common -dversion=1.0 -dpackaging=jar
然后在pom.xml中加入以下配置：
<dependency>
<groupid>com.cnsugar</groupid>
<artifactid>common</artifactid>
<version>1.0</version>
</dependency>
也可以直接将jar文件放到项目中，用下面的方式引入：
<dependency>
<groupid>com.cnsugar</groupid>
<artifactid>common</artifactid>
<version>1.0</version>
<scope>system</scope>
<systempath>${project.basedir}/lib/common-1.0.jar</systempath>
</dependency>
2、用同样的方式将 common-mongodb.jar库引入到项目环境中： (源代码：，可直接下载lib目录下的jar文件使用)
3、增加依赖包
<properties>
<fastjson-version>1.2.23</fastjson-version>
<spring.version>4.2.8.release</spring.version>
<spring.mongodb-version>1.9.5.release</spring.mongodb-version>
<mongo-version>3.3.0</mongo-version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupid>com.alibaba</groupid>
<artifactid>fastjson</artifactid>
<version>${fastjson-version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupid>org.springframework</groupid>
<artifactid>spring-jdbc</artifactid>
<version>${spring.version}</version>
</dependency>
<!-- mongo -->
<dependency>
<groupid>org.springframework.data</groupid>
<artifactid>spring-data-mongodb</artifactid>
<version>${spring.mongodb-version}</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupid>org.springframework</groupid>
<artifactid>*</artifactid>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupid>org.mongodb</groupid>
<artifactid>mongo-java-driver</artifactid>
<version>${mongo-version}</version>
</dependency>
</dependencies>
4、增加spring配置文件
mongodb-config.properties
#集群模式 #mongodb.hosts=10.10.10.239:20000,10.10.10.224:20000,10.10.10.238:20000
#单机模式 mongodb.host=192.168.241.34 mongodb.port=27017
#数据库名称 mongodb.dataname=datagateway
spring-context-config.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/xmlschema-instance"
xsi:schemalocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd">
<bean id="propertyconfigurer" class="org.springframework.beans.factory.config.propertyplaceholderconfigurer">
<property name="locations">
<list>
<value>classpath:mongodb-config.properties</value>
</list>
</property>
</bean>
</beans>
如果需要在项目中读取其他配置文件中的内容，可以将org.springframework.beans.factory.config.propertyplaceholderconfigurer 换成 com.cnsugar.common.config.systemconfig，可以直接使用systemconfig中的静态get方法读取配置文件。
spring-context-mongodb.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/xmlschema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:mongo="http://www.springframework.org/schema/data/mongo"
xsi:schemalocation="http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
http://www.springframework.org/schema/data/mongo http://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo.xsd
http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
<mongo:mongo-client id="mongo"
host="${mongodb.host}"
port="${mongodb.port}">
<mongo:client-options connections-per-host="10"
threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="5"
connect-timeout="30000"
socket-timeout="60000"
write-concern="safe" />
</mongo:mongo-client>
<bean id="mongosupport" class="com.cnsugar.common.mongodb.mongosupport">
<constructor-arg name="mongo" ref="mongo" />
<constructor-arg name="dbname" value="${mongodb.dataname}" />
</bean>
</beans>
mongo-client配置属性说明：
id: mongoclient的名称，默认值：mongoclient
port： 连到到mongodb服务器的端口号，默认：27017
host： 连接到mongodb服务器的host，默认：localhost
replica-set： 逗号分隔的的副本集集合，格式为host:port,host:port
credentials: 用户身份认证逗号分隔的配置，格式：username:password@database，如果传递的认证包含逗号，则使用单引号括起来
client-options配置属性说明：
description: 描述
min-connections-per-host： 客户端最小连接数
connections-per-host： 客户端最大连接数，超过了将会被阻塞，默认100
threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier： 可被阻塞的线程数因子，默认值为5，如果connectionsperhost配置为10，那么最多能阻塞50个线程，超过50个之后就会收到一个异常
max-wait-time： 阻塞线程获取连接的最长等待时间，默认120000 ms
max-connection-idle-time： 连接池连接最大空闲时间
max-connection-life-time： 连接池连接的最大存活时间
connect-timeout： 连接超时时间，默认值是0，就是不超时
socket-timeout： socket超时时间，默认值是0，就是不超时
socket-keep-alive： keep alive标志，默认false
server-selection-timeout： 服务器查询超时时间，它定义驱动在抛出异常之前等待服务器查询成功，默认30s,单位milliseconds
read-preference： mongodb有5种readpreference模式：
primary 主节点，默认模式，读操作只在主节点，如果主节点不可用，报错或者抛出异常。
primarypreferred 首选主节点，大多情况下读操作在主节点，如果主节点不可用，如故障转移，读操作在从节点。
secondary 从节点，读操作只在从节点， 如果从节点不可用，报错或者抛出异常。
secondarypreferred 首选从节点，大多情况下读操作在从节点，特殊情况（如单主节点架构）读操作在主节点。
nearest 最邻近节点，读操作在最邻近的成员，可能是主节点或者从节点。
write-concern： writeconcern的7种写入安全机制抛出异常的级别：
none: 没有异常抛出
normal: 仅抛出网络错误异常，没有服务器错误异常，写入到网络就返回。
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。
majority: 抛出网络错误异常、服务器错误异常；并多数主服务器完成写操作。
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。
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。
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。
heartbeat-frequency： 驱动用来确保集群中服务器状态的心跳频率
min-heartbeat-frequency： 驱动重新检查服务器状态最少等待时间
heartbeat-connect-timeout： 集群心跳连接的超时时间
heartbeat-socket-timeout： 集群心跳连接的socket超时时间
ssl： 驱动是否使用ssl进行连接，默认是false
ssl-socket-factory-ref： 用来进行ssl连接的sslsocketfactory，如果配置为none，则使用sslsocketfactory.getdefault()
二、使用示例
测试之前先新建一个实体类testentity，增加@collection注解指明对应mongodb中test表。mongodb在新增数据时会自动生成一个主键_id，如果要以_id为条件进行操作需要转成objectid对象才能使用，继承mongoentity可以调用getobjectid()自动处理。
如果要控制字段的顺序，可在字段上添加@jsonfield注解，用ordinal属性进行控制。如果表中的字段名与实体中的字段名不一致，可以添加name属性进行设置（如下面的代码，实体中testscore字段对应的数据库中的名字为test_score）。
@collection("test")
public class testentity extends mongoentity {
@jsonfield(ordinal = 2)
private string name;
@jsonfield(ordinal = 3)
private int status;
@jsonfield(name="test_score", ordinal = 4)
private float testscore;
private date ontime = new date();
@jsonfield(serialize = false)
private string msgid;//不需要保存到数据库中的字段，serialize设为false
//setter、getter方法
}
1、新增示例
使用save方法进行新增数据，批量新增用saveall方法。
@org.junit.test
public void testsave() {
//保存实体对象
testentity entity = new testentity();
entity.setname("sugar");
entity.setstatus(2);
entity.settestscore(97.5f);
mongoutils.save(entity);
//保存map对象，需要指定集合名称
map<string, object> map = new hashmap<>();
map.put("name", "zhangshan");
map.put("status", 2);
map.put("test_score", 97.5f);
mongoutils.save(map, "test");
//保存document对象，与map类似，需要指定集合名称
document doc = new document();
doc.put("name", "lisi");
doc.put("status", 2);
doc.put("test_score", 97.5f);
mongoutils.save(doc, "test");
}
使用robomongo客户端查看执行后的结果如下：
2、更新
调用update开头的方法进行更新操作，更新条件使用filters对象设置，更新内容使用update对象设置；批量更新用updateall方法。
@org.junit.test
public void testupdate() {
//更新java对象，必须要指定id，如果字段值为null，不会更新旧的数据
testentity entity = new testentity();
entity.setid("5c343804fdfad4230852e1f5");
entity.setname("sugar2");
entity.setstatus(1);
mongoutils.update(entity);
//自定义更新的集合名、条件、字段
string collectionname = "test";
bson filter = filters.eq("_id", new objectid("5c343804fdfad4230852e1f6"));
update update = new update();
update.set("name", "zhangshan2");
update.inc("status", 1);//相当于status += 1
mongoutils.update(collectionname, filter, update);
}
更新后的结果如下图：
3、查询
调用find开头的方法进行查询，查询条件使用filters对象设置；分页查询用findpage。
@org.junit.test
public void testquery() {
//查询出实体列表
list<testentity> ll = mongoutils.findall(testentity.class);
system.out.println(ll);
//查询document对象列表，需要指定集合名
list<document> list = mongoutils.findall("test");
system.out.println(list);
//用filters生成条件查询，查询名字以2结尾的数据
list<testentity> ll2 = mongoutils.find(testentity.class, filters.regex("name", ".*2"));
system.out.println(ll2);
//分页查询，查询分数大于90的数据，查询第1页，每页10条
page page = new page(10, 1);
page.setclazz(testentity.class);//指定列表中的对象类型
page = mongoutils.findpage(page, filters.gt("test_score", 90));
system.out.println(page.getlist());
}
4、删除
调用delete开头的方法进行删除操作，条件使用filters对象设置
@org.junit.test
public void testdelete() {
//根据id删除
mongoutils.deletebyid("test", "587482defdfad41a9c94c9b6");
//删除一条数据
mongoutils.deleteone("test", filters.eq("_id", new objectid("587482defdfad41a9c94c9b6")));
//批量删除
list<objectid> del = new arraylist<objectid>();
del.add(new objectid("587482defdfad41a9c94c9b6"));
del.add(new objectid("58748350fdfad41a1c5fba14"));
del.add(new objectid("5874930ffdfad40df031215a"));
mongoutils.deleteall("test", filters.in("_id", del));
}
5、数据聚合分析
使用count或mapreduce进行数据聚合分析；
@org.junit.test
public void testcount() {
//统计test表数据总数
long count = mongoutils.count("test");
//统计test表中status=2的数据总数
long count2 = mongoutils.count("test", filters.eq("status", 2));
//根据status进行分组统计
list<document> list = mongoutils.count("test", new string[]{"status"});
system.out.println(list);
//自定义mapreduce函数进行数据分析，按天统计数据总数和status=1的总数
stringbuilder mapfunction = new stringbuilder("function(){emit(");
mapfunction.append("new date(this.ontime).tolocaledatestring()");
mapfunction.append(",{count:1, send:this.status==1?1:0}");
mapfunction.append(");}");
stringbuilder reducefunction = new stringbuilder("function(key, values){");
reducefunction.append("var _total = 0, _send = 0;");
reducefunction.append("values.foreach(function(val){_total += val.count; _send += val.send;});");
reducefunction.append("return {count:_total, send:_send};");
reducefunction.append("}");
list<document> list2 = mongoutils.mapreduce("test", mapfunction.tostring(), reducefunction.tostring());
system.out.println(list2);
}
更多使用方法请参考：
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