Mongodb安装及其使用

1.Linux系统上安装Mongodb

  1. 在usr/local文件夹下创建mongo文件夹
    在这里插入图片描述
  2. 下载mongodb包
wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-6.0.5.tgz
  1. 解压mongodb
tar -zxvf  mongodb-linux-x86_64-rhel70-6.0.5.tgz
  1. 更改文件夹的名字
mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-6.0.5 mongodb-6.0.5

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  1. 进入mongodb-6.0.5 文件夹
cd mongodb-6.0.5
  1. 创建data、log、conf文件夹
mkdir data
mkdir log
mkdir conf

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  1. 启动mongodb服务
bin/mongod --port=27017 --dbpath=/usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/data --logpath=/usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/log/mongodb.log \--bind_ip=0.0.0.0 --fork
  1. 配置环境变量(修改配置文件etc/profile)
export MONGODB_HOME=/usr/local/mongo/mongodb-6.0.5
PATH=$PATH:$MONGODB_HOME/bin

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  1. 在conf文件夹下面创建mongo.conf配置文件
cd conf
vim mongo.conf

配置文件的内容为

systemLog:
  destination: file
  path: /usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/log/mongod.log
  logAppend: true
storage:
  dbPath: /usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/data
  engine: wiredTiger #存储引擎
  journal:
    enabled: true
net:
  bindIp: 0.0.0.0
  port: 27017
processManagement:
  fork: true
  1. 启动和关闭mongodb
#启动mongodb
mongod  -f /usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/conf/mongo.conf


#关闭mongodb
mongod --port=27017 --dbpath=/usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/data --shutdown
  1. mongosh使用
#centos7 安装
 mongosh wget https://downloads.mongodb.com/compass/mongodb-mongosh-1.8.0.x86_64.rpm 
  yum install -y mongodb-mongosh-1.8.0.x86_64.rpm 

# 连接mongodb server端 
mongosh --host=192.168.2.66 --port=27017 
mongosh 192.168.2.66:27017 

# 指定uri方式连接 
mongosh mongodb://192.168.2.66:27017/test

2.Mongodbd的使用

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2.1 常见命令

1.数据集操作
#查看所有数据库
show dbs

#切换到指定数据库，不存在则创建
use users

#删除当前数据库
db.dropDatabase()

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2.集合操作
# 查看集合
show collections

#创建集合
db.createCollection("emp")

#删除集合
db.emp.drop()

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3.安全认证
1.创建管理员用户
#设置管理员用户名需要切换到admin
use admin

#创建管理员
db.createUser({user:"fox",pwd:"fox",roles:["root"]})

#查看当前数据库所有用户信息
show users

#显示可设置权限
show roles

#显示所用用户
db.system.users.find()

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2 重新赋予用户操作权限

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#创建用户
db.createUser({user:"fox",pwd:"fox",roles:["root"]})

#重新赋予用户相关权限
db.grantRolesToUser("fox",[{role:"clusterAdmin",db:"admin"},{role:"userAdminAnyDatabase",db:"admin"},{role:"readWriteAnyDatabase",db:"admin"}])
3 删除某个用户
#进入权限库
use admin

#删除某个用户
db.dropUser("fox")

#删除当前所有用户
db.dropAllUser()

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4 创建应用数据库用户
use appdb
db.createUser({user:"appdb",pwd:"nickel",roles:["dbOwner"]})
5 MongoDb启用鉴权
#启用鉴权
mongod -f /usr/local/mongo/mongodb-6.0.5/conf/mongo.conf --aut

#登录数据库
mongosh 192.168.2.66 -u nickel -p nickel --authenticationDatabase=admin
4.Docker安装Mongodb
#拉取mongo镜像
docker pull mongo:6.0.5

#运行mongo镜像
docker run --name mongo-server -p 29017:27017 \
-e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=fox \
-e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=fox \
-d mongo:6.0.5 --wiredTigerCacheSizeGB 1
5.远程连接mongodb
mongosh ip:29017 -u nickel -p nickel
6.远程连接mongodb常见工具
一.MongoDB常用工具

1.GUI工具
官方GUI：COMPASS
  MongoDB图形化管理工具(GUI)，能够帮助您在不需要知道MongoDB查询语法的前提下，便利地分析和理解您的数据库模式,并且帮助您可视化地构建查询。
  下载地址：https://www.mongodb.com/zh-cn/products/compass

2.Robo 3T（免费）*
  下载地址：https://robomongo.org/

3.Studio 3T（收费，试用30天）
  下载地址：https://studio3t.com/download/

*4.MongoDB Database Tools
  下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/database-tools
  文件名称作用mongostat数据库性能监控工具mongotop热点表监控工具mongodump数据库逻辑备份工具mongorestore数据库逻辑恢复工具mongoexport数据导出工具mongoimport数据导入工具bsondumpBSON格式转换工具mongofilesGridFS文件工具

7.mongodb基本命令
1.单条插入命令
db.emps.insertOne({name:'fox',age:35})

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2.多条插入命令
db.emps.insertMany([{name:'小明',age:5},{name:'小红',age:10}])

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3.执行js脚本
  • 直接执行下面脚本
var tags=["nosql","mongodb","document","developer","popular"]; 
var types=["technology","sociality","travel","novel","literature"]; 
var books=[];
for(var i=0;i<50;i++){
	 var typeIdx=Math.floor(Math.random()*types.length);  
	 var tagIdx=Math.floor(Math.random()*tags.length);
	 var favCount=Math.floor(Math.random()*100); 
	 var book={
			title:"book-"+i, 
			type:types[typeIdx], 
			tag:tags[tagIdx], 
			favCount:favCount,
			author:"xxx"+i 
	 }; 
	 books.push(book) 
 } 
 db.books.insertMany(books);
  • 创建books.js文件执行
    1.创建一个file文件夹，在文件夹中创建books.js文件，在把上面语句访问js文件中
#创建文件夹
mkdir file

#进入文件夹
cd file

#创建books.js文件
vim books.js

#连接mongodb数据库
mongosh -u nickel -p nickel 

#切换到相关的库
use books

#执行js文件
load("books.js")

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4.查询方法

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#单条查询
db.books.findOne()

#多条查询
db.books.find()

#条件查询(查询tag=nosql 只显现title和author两个字段，其余默认)
db.books.find({tag:"nosql"},{title:1,author:1})

#条件查询(tag=nosql 只显现title和author两个字段，其余不显示)
db.books.find({tag:"nosql"},{_id:0,title:1,author:1})

#条件查询(按照ID查询一条数据)
db.books.find({_id:ObjectId("6568a247d664d21d99dcbbbe")})

#条件查询(type=travel和favCount>60)
db.books.find({type:'travel',favCount:{$gt:60}})

#查询条件中使用正则表达式(type中包含so的数据)
#方式1
db.books.find({type:{$regex:"so"}})
#方式2
db.books.find({type:/so/})

加粗样式
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5.排序方法
#按照favCount进行倒序(type="travel")
db.books.find({type:"travel"}).sort({favCount:-1})

#按照favCount进行正序(type="travel")
db.books.find({type:"travel"}).sort({favCount:1})

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6.分页
#查询16条记录后三条记录
db.books.find().skip(16).limit(3)

#查询第一页的数据
db.books.find({}).sort({_id:1}).limit(10)

#查询第二页的数据
#db.books.find({_id: {$gt: <第一页最后一个_id>}}).sort({_id: 1}).limit(10);
db.books.find({_id:{$gt:ObjectId("65691cb29b6f2f9eb3ffd693")}}).sort({_id:1}).limit(10)

#查询第三页的数据
#db.books.find({_id: {$gt: <第二页最后一个_id>}}).sort({_id: 1}).limit(10)
db.books.find({_id:{$gt:ObjectId("65691cb29b6f2f9eb3ffd69d")}}).sort({_id:1}).limit(10)

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说明：处理分页问题 – 避免使用 count

db.coll.find({x: 100}).limit(50);
db.coll.count({x: 100});
  • 前者只需要遍历前 n 条，直到找到 50 条 x=100 的文档即可结束；
  • 后者需要遍历完 1000w 条找到所有符合要求的文档才能得到结果。 为了计算总页数而进行的 count() 往往是拖慢页面整体加载速度的原因
7.更新文档

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#修改数据（name=小明 age从5修改为8）
db.emps.updateOne({name:"小明"},{$set:{age:8}})

#修改数据（name=小明 把age增加为1）
db.emps.updateOne({name:"小明"},{$inc:{age:1}})

#更改列名（name=小明 把name改为name1）
db.emps.updateOne({name:"小明"},{$rename:{"name":"name1"}})

#增加列名（增加sex列名，默认为1）
db.emps.updateMany({},{$unset:{"sex":1}})

#删除列名（删除sex列名）
db.emps.updateMany({},{$unset:{"sex":1}})

#不存在则插入（插入title=my book）
db.books.updateOne({title:"my book"},{$set:{tags:["nodql","mongodb"],type:"none",author:"fox"}},{upsert:true})

#更新多条数据(更新type="novel",增加publishedDate字段)
db.books.updateMany({type:"novel"},{$set:{publishedDate:new Date()}})

#查询数据并修改数据，显示的数据是修改之前的数据
db.books.findAndModify({
    query:{_id:ObjectId("65691cb29b6f2f9eb3ffd6ac")},
    update:{$inc:{favCount:1}}
})

#查询数据并修改数据，显示的数据是修改之后的数据
db.books.findAndModify({
    query:{_id:ObjectId("65691cb29b6f2f9eb3ffd6ac")},
    update:{$inc:{favCount:1}},
    new:true
})

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.

8.删除文档
#删除满足条件((type=novel))的id最小的数据
db.books.deleteOne({type:"novel"})

#删除集合下的全部文档
db.books.deleteMany({})

#删除满足条件((type=novel))所有数据
db.books.deleteMany({type:"novel"})

#删除满足条件((type=novel))一条数据，并显示该条删除的数据
db.books.findOneAndDelete({type:"novel"})

#按照favCount正序之后，然后删除第一条数据
db.books.findOneAndDelete({type:"novel"},{sort:{favCount:1}})

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9.批量操作数据（bulkwrite()）
#批量插入数据
db.pizzas.insertMany( [
   { _id: 0, type: "pepperoni", size: "small", price: 4 },
   { _id: 1, type: "cheese", size: "medium", price: 7 },
   { _id: 2, type: "vegan", size: "large", price: 8 }
] )

#批量操作数据
db.pizzas.bulkWrite([
  {insertOne:{document:{_id:3,type:"beef",size:"medium",price:6}}},
  {insertOne:{ducument:{_id:4,type:"sausage",size:"large",price:10}}},
  {updateOne:{
     filter:{type:"cheese"},
     update:{$set:{price:8}}
  }},
  {deleteOne:{filter:{type:"pepperoni"}}},
  {replaceOne:{
    filter:{type:"vegan"},
    replacement:{type:"tofu",size:"small",price:4}
  }}
])

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10.日期类型
#插入时间格式
db.dates.insertMany([
{data1:Date()},{data2:new Date()},{data3:ISODate()}
])

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11.内嵌文档
#插入嵌套文档
db.books.insert({
  title:"我们的爱情故事",
  author:{
    name:"Nickel",
    gender:"男",
    hometown:"重庆"
  }
})

#按照嵌套文档的内容进行查找
db.books.find({"author.name":"Nickel"})

#修改嵌套文档中name=Nickel的hometownm名称
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$set:{"author.hometown":"重庆/贵州"}}) 
 
 #增加tags标签字段
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$set:{"tags:["履行","随笔","散文","爱情","文学"]"}}) 

 #在tags标签里面追加单个标签
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$push:{tags:"猎奇"}})

 #在tags标签里面追加多个标签
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$push:{tags:{$each:["伤感","想象力"]}}})

 #在tags标签里面追加多个标签，然后截取后面三个标签
db.books.updateOne({"author.name":"Nickel"},{$push:{tags:{$each:["伤感","想象力"],$slice:-3}}})

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嵌套数组的运用

#嵌套数组的运用
db.goods.insertMany([
 {
   name:"羽绒服",
   tags:[
    {tagKey:"size",tagValue:["M","L","XL","XXL","XXXL"]},
    {tagKey:"color",tagValue:["黑色","宝蓝"]},
    {tagKey:"style",tagValue:"韩风"},
   ]
 },
 {
   name:"羊毛衫",
   tags:[
    {tagKey:"size",tagValue:["L","XL","XXL"]},
    {tagKey:"color",tagValue:["蓝色","否色"]},
    {tagKey:"style",tagValue:"韩风"},
   ]
 }
])

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筛选出黑色的数据

#筛选出黑色的数据
db.goods.find({
  tags:{$elemMatch:{tagKey:"color",tagValue:"黑色"}}
})

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筛选出color=蓝色，并且size=XL的商品

#筛选出color=蓝色，并且size=XL的商品
db.goods.find({
  tags:{
    $all:[
      {$elemMatch:{tagKey:"color",tagValue:"黑色"}},
      {$elemMatch:{tagKey:"size",tagValue:"XL"}}
    ]
  }
})

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12.固定（封顶）集合

  固定集合（capped collection）是一种限定大小的集合，其中capped是覆盖、限额的意思。跟普通的集合相比，数据在写入这种集合时遵循FIFO原则。可以将这种集合想象为一个环状的队列，新文档在写入时会被插入队列的末尾，如果队列已满，那么之前的文档就会被新写入的文档所覆盖。通过固定集合的大小，我们可以保证数据库只会存储“限额”的数据，超过该限额的旧数据都会被丢弃。
在这里插入图片描述

db.createCollection(“logs”,{capped:true,size:4096,max:10})

  • capped:是否是固定集合
  • max：指集合的文档数量最大值，这里是10条
  • size：指集合的空间占用最大值，这里是4096字节（4KB）
    这两个参数会同时对集合的上限产生影响。也就是说，只要任一条件达到阈值都会认为集合已经写满。其中size是必选的，而max则是可选的。
    可以使用collection.stats命令查看文档的占用空间
#创建固定集合
db.createCollection("logs",{capped:true,size:4096,max:10})

#将普通集合转化为固定集合
db.runCommand({"convertToCapped": "mycoll", size: 100000})

#参事向集合中插入数据，查看是否覆盖
for(var i=5;i<15;i++){
 db.logs.insert({t:"row"+i})
}

在这里插入图片描述
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适用场景
 &emsp固定集合很适合用来存储一些“临时态”的数据。“临时态”意味着数据在一定程度上可以被丢弃。同时，用户还应该更关注最新的数据，随着时间的推移，数据的重要性逐渐降低，直至被淘汰处理。
  一些适用的场景如下：

  • 系统日志，这非常符合固定集合的特征，而日志系统通常也只需要一个固定的空间来存放日志。在MongoDB内部，副本集的同步日志（oplog）就使用了固定集合。
  • 存储少量文档，如最新发布的TopN条文章信息。得益于内部缓存的作用，对于这种少量文档的查询是非常高效的。

股票监听案例

  1. 创建stock_queue消息队列，其可以容纳10MB的数据
db.createCollection("gupiao_queue",{capped:true,size:10485760})
  1. 为了能支持按时间条件进行快速的检索，比如查询某个时间点之后的数据，可以为timestamp添加索引
db.gupiao_queue.createIndex({timestamped:1})
  1. 构建生产者，发布股票动态,并执行生产者
function pushEvent(){
    while(true){
        db.gupiao_queue.insert({
            timestamped:new Date(),
            stock: "MongoDB Inc",
            price: 100*Math.random(1000)
        });
        print("publish stock changed");
        sleep(1000);
    }
}

pushEvent()
  1. 构建消费者，监听股票动态，并执行消费者
function listen(){
    var cursor = db.gupiao_queue.find({timestamped:{$gte:new Date()}}).tailable();
    while(true){
        if(cursor.hasNext()){
                print(JSON.stringify(cursor.next(),null,2));
        }
        sleep(1000);
    }
}

listen()

效果展示
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3.MongodDB数据类型详解

3.1 BSON协议与数据类型

MongoDB为什么会使用BSON？
  JSON是当今非常通用的一种跨语言Web数据交互格式，属于ECMAScript标准规范的一个子集。JSON（JavaScript Object Notation, JS对象简谱）即JavaScript对象表示法，它是JavaScript对象的一种文本表现形式。
  作为一种轻量级的数据交换格式，JSON的可读性非常好，而且非常便于系统生成和解析，这些优势也让它逐渐取代了XML标准在Web领域的地位，当今许多流行的Web应用开发框架，如SpringBoot都选择了JSON作为默认的数据编/解码格式。
  JSON只定义了6种数据类型：

  • string: 字符串
  • number : 数值
  • object: JS的对象形式，用{key:value}表示，可嵌套
  • array: 数组，JS的表示方式[value]，可嵌套
  • true/false: 布尔类型
  • null: 空值

3.2 ObjectId生成器

  MongoDB集合中所有的文档都有一个唯一的_id字段，作为集合的主键。在默认情况下，_id字段使用ObjectId类型，采用16进制编码形式，共12个字节。
  为了避免文档的_id字段出现重复，ObjectId被定义为3个部分：

  • 4字节表示Unix时间戳（秒）。
  • 5字节表示随机数（机器号+进程号唯一）。
  • 3字节表示计数器（初始化时随机）。
    在这里插入图片描述
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4.SpringBoot整合mongoDB

一.项目初始化

1.引入相关的jar包

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.16</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

    </dependencies>

2.在application.yml配置mongodb启动项

spring:
  data:
    mongodb:
      uri: mongodb://nickel:nickel@192.168.2.66:27017/test?authSource=admin

3.创建emp表的实体类

package com.nq.springbootmongodb.entity;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Field;

import java.util.Date;

/**
 * @Auther: Nickel
 * DATE: 2023/12/2 14:56
 * Description:
 * @Version 1.0
 */
@Document("emp")
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Employee {
    @Id
    private Integer id;

    @Field("username")
    private String name;

    @Field
    private int age;

    @Field
    private Double salary;

    @Field
    private Date entryDay;
}

4.测试实体类是否存在，不存在则创建

/**
 * @Auther: Nickel
 * DATE: 2023/12/2 14:40
 * Description:
 * @Version 1.0
 */
@SpringBootTest
public class TestCollection {
    @Autowired
    MongoTemplate mongoTemplate;
   
   @Test
    public void test1(){
        boolean exists = mongoTemplate.collectionExists("emp");
        if(exists){
            //删除集合
            mongoTemplate.dropCollection("emp");
        }
        mongoTemplate.createCollection("emp");
    }
}

在这里插入图片描述

二.java增删查改

1.新增

    @Test
    public void testInsert(){
        Employee employee=new Employee(1,"Nickel",28,3000d,new Date());

        mongoTemplate.insert(employee);
        List<Employee> list = Arrays.asList(
                new Employee(2, "fox", 22, 280020d, new Date()),
                new Employee(3, "zhuge", 33, 2263d, new Date()),
                new Employee(4, "zhouyu", 35, 282320d, new Date())
        );
        mongoTemplate.insert(list,Employee.class);
    }

在这里插入图片描述

2.查询

  • 通过对象进行查询
@Test
    public void testFind(){
         //查询所有文档
        System.out.println("========查询所有文档======");
        List<Employee> list = mongoTemplate.findAll(Employee.class);
        list.forEach(System.out::println);

        //根据ID进行查询
        System.out.println("======根据ID进行查询========");
        Employee employee = mongoTemplate.findById(1, Employee.class);
        System.out.println(employee);

        //返回第一个文档的数据
        System.out.println("=======返回第一个文档的数据=======");
        Employee one = mongoTemplate.findOne(new Query(), Employee.class);
        System.out.println(one);

        //条件查询
        System.out.println("=======查询薪资大于等于8000的员工=======");
        //查询薪资大于等于8000的员工
        Query query8000=new Query(Criteria.where("salary").gte(8000));
        List<Employee> list2 = mongoTemplate.find(query8000, Employee.class);
        list2.forEach(System.out::println);

        System.out.println("=======查询薪资大于等于4000小于等于10000=======");
        //查询薪资大于等于4000小于等于10000
        Query query8_10=new Query(Criteria.where("salary").gte(4000).lte(10000));
        List<Employee> list3 = mongoTemplate.find(query8_10, Employee.class);
        list3.forEach(System.out::println);

        System.out.println("=======模糊查询name中包含zh的=======");
        //正则模糊查询  java正则不需要有//
        Query query_zh=new Query(Criteria.where("name").regex("zh"));
        List<Employee> list4 = mongoTemplate.find(query_zh, Employee.class);
        list4.forEach(System.out::println);

        //and  or  多条件查询
        System.out.println("=======查询年龄大于25薪资大于8000的员工=======");
        Criteria criteria_25_8000=new Criteria();
        //查询年龄大于25薪资大于8000的员工
        criteria_25_8000.andOperator(Criteria.where("age").gte(25),Criteria.where("salary").gte(8000));
        Query query=new Query(criteria_25_8000);
        List<Employee> list5 = mongoTemplate.find(query, Employee.class);
        list5.forEach(System.out::println);

        System.out.println("=======查询年龄大于25薪资大于8000的员工=======");
        Criteria criteria_zhuge_8000=new Criteria();
        //查询姓名是zhuge或者薪资大于8000的员工
        criteria_zhuge_8000.orOperator(Criteria.where("name").is("zhuge"),Criteria.where("salary").gte(8000));
        Query query1=new Query(criteria_zhuge_8000);
        List<Employee> list6 = mongoTemplate.find(query1, Employee.class);
        list6.forEach(System.out::println);

        //排序
        System.out.println("=======排序=======");
        Query query2=new Query(criteria_zhuge_8000).with(Sort.by(Sort.Order.desc("salary")));
        List<Employee> list7 = mongoTemplate.find(query2, Employee.class);
        list7.forEach(System.out::println);

        //分页
        System.out.println("=======分页=======");
        query=new Query().skip(2)  //跳过前面两条
                .limit(1);  //显示一条数据
        List<Employee> list8 = mongoTemplate.find(query, Employee.class);
        list8.forEach(System.out::println);
    }
  • 通过json格式进行查询
  @Test
    public void testFindByJson(){
        System.out.println("=======分页=======");
        //查询年龄大于25或者薪资大于等于8000
       String json="{$or:[" +
               "{age:{$gt:25}}" +
               ",{salary:{$gte:8000}}" +
               "]}";
       Query query=new BasicQuery(json);
        List<Employee> list = mongoTemplate.find(query,Employee.class);
        list.forEach(System.out::println);

    }

3.更新

 @Test
    public void testUpdate(){
        Query query=new Query(Criteria.where("salary").lte(5000));
        System.out.println("=======更新前=======");
        List<Employee> list = mongoTemplate.find(query, Employee.class);
        list.forEach(System.out::println);

        System.out.println("=======把id为1的薪资调为5000=======");
        //把id为1的薪资调为5000
        Update update=new Update();
        update.set("salary",5000);

        System.out.println("=======更新满足条件的一条======");
        UpdateResult updateResult = mongoTemplate.updateFirst(query, update, Employee.class);


        System.out.println("=======更新满足条件的所有记录=====");
        UpdateResult updateResult2 = mongoTemplate.updateMulti(query, update, Employee.class);
        List<Employee> list2 = mongoTemplate.find(query, Employee.class);
        list2.forEach(System.out::println);

        
    }

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4.删除

 @Test
    public void testDelete(){
      //删除所有文档
      // mongoTemplate.remove(new Query(),Employee.class);


        System.out.println("=======删除前=======");
        List<Employee> list = mongoTemplate.find(new Query(), Employee.class);
        list.forEach(System.out::println);


        System.out.println("=======删除薪资大于等于1000=======");
        //删除薪资大于等于1000
        Query query2=new Query(Criteria.where("salary").gte(10000));
        mongoTemplate.remove(query2,Employee.class);
        List<Employee> list2 = mongoTemplate.find(new Query(), Employee.class);
        list2.forEach(System.out::println);

    }

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