一、前言
MongoDB是一款比较常见的NoSQL数据库,它以其灵活性、可伸缩性和高性能而闻名。
MongoDB的主要特点是它采用了文档型数据存储模型,允许开发人员以非常自然的方式组织和存储数据。
当一些表在MySQL查询效率不高时,可以转为MongoDB,解决数据多查询慢的情况!
下面我们在详细的了解一下吧!
二、非关系数据库
说到MongoDB,就顺便说一下非关系数据库的常见的几种:
类型 | 名称 | 介绍 |
文档数据库 | MongoDB | 使用BSON(二进制JSON)格式存储数据,适用于半结构化数据和复杂查询。 |
键值数据库 | Redis | 用于缓存和快速数据访问,支持复杂的数据结构,如字符串、列表、哈希等。 |
列式数据库 | ClickHouse | 一个开源的列式数据库管理系统,专门设计用于高性能的数据分析和OLAP(联机分析处理)工作负载。 |
图数据库 | Neo4j | 用于存储和查询图形数据,如社交网络关系、知识图谱等。 |
搜索引擎 | Elasticsearch | 分布式搜索和分析引擎,适用于全文搜索、日志分析和实时数据分析。 |
三、MongoDB介绍
MongoDB是一个开源的文档型数据库管理系统,它属于非关系型数据库的一种,主要存储半结构化或无结构化数据,并提供灵活的数据建模和查询能力。
MongoDB中的一条记录就是一个文档,它是由字段和值对组成的数据结构。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段的值可以包括其他文档、数组和文档数组。
使用文档的优点是:
- 文档对应于许多编程语言中的本机数据类型。
- 嵌入式文档和数组减少了对昂贵连接的需求。
- 动态模式支持流畅的多态性。
「我们来比对MySQL说一下MongoDB的概念:」
最大的概念数据库其实可以理解为一样的,「只不过MySQL数据库里放的是表,MongoDB里放得是文档集合。」
所以:表(Table)与文档集合(Collection)可以理解类似的,存储的形式不一样
在细化的概念就是:行(Row):行是表中的记录,它们包含特定的字段和值文档(Document):文档是JSON格式的数据,它们包含了数据字段和相应的值
四、特点
1、高性能
MongoDB 提供高性能的数据持久性。特别是下面两个方面:
- 对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的 I/O 活动。
- 索引支持更快的查询,并且可以包含嵌入文档和数组中的键。
2、查询接口
MongoDB 查询 API 支持读写操作 (CRUD)以及:
- 复杂的数据聚合
- 文本搜索和地理空间查询
3、高可用性
MongoDB 的复制工具称为副本集,它提供:
- 自动故障转移
- 数据冗余
「副本集是一组维护相同数据集的 MongoDB 服务器,提供冗余并提高数据可用性。」
4、水平扩展性
MongoDB 提供水平可扩展性作为其核心 功能的一部分:
- 分片将数据分布在机器集群上。
- 从 3.4 开始,MongoDB 支持基于分片键创建数据区域。
「在平衡集群中,MongoDB 将区域覆盖的读写操作仅定向到该区域内的分片。」
5、支持多个存储引擎
MongoDB 支持多种存储引擎:
- WiredTiger 存储引擎(包括对 静态加密的支持)。
- 内存存储引擎。
「此外,MongoDB提供了可插拔的存储引擎API,允许第三方为MongoDB开发存储引擎。」
五、应用场景
- 日志和审计数据:MongoDB可以使用MongoDB存储应用程序日志、审计数据、操作日志、错误日志等。
- 产品和目录信息:MongoDB适用于电子商务平台,用于存储产品信息、价格、库存以及目录结构。
- 时间序列数据:MongoDB可用于存储时间序列数据,如传感器读数、市场行情、监控数据和日志。
- 实时事件数据:实时事件数据,如点击流分析、用户行为追踪、社交媒体活动等,可以在MongoDB中存储和分析。
- 地理信息数据:如果你需要存储地理信息数据,如位置坐标、地图数据或地理空间信息,MongoDB的地理空间功能非常有用。
- 会话数据:MongoDB可以用于存储Web应用程序的会话数据,以实现用户身份验证和会话管理。
- 用户数据:你可以使用MongoDB存储用户配置文件、个人信息、登录凭据等用户相关数据。
- 大数据分析:MongoDB在大数据分析领域也有广泛应用,可以存储和分析大规模数据集,支持实时分析和报告。
- 博客和内容管理:MongoDB适合存储博客文章、评论、标签和多媒体内容。
「当然有些东西Redis也可以实现,具体情况在根据公司情况进行选择,不要死板哈!」
六、安装与Navicat连接
1、安装
本次使用Docker安装比较省心,当然也可以下载客户端装在Linux中,不太建议装在Windows中。
不想装虚拟机的话,装也是可以的,就不带大家安装了,直接给地址自行下载哈:
mongodb下载地址:https://www.mongodb.com/try/download/community
目前最新版本:7.0.1
运行命令之前,需要在宿主机上创建文件夹用于挂载数据,创建完文件夹记得给修改权限。
自己测试玩,可以不挂载,生产上也不太建议使用Docker安装!
docker run -d --name mongodb --restart always -p 27017:27017 -v /data/mongo:/data/db mongo
2、测试连接
我们没有设置密码,大家也可以设置一下!
刚刚创建的是一个空的数据库,需要我们自己创建一个数据库:
创建完成:
对于数据库API操作大家可以看文档来走一遍,这里就不具体演示,我们还是以在Springboot程序中来使用演示为主:
MongoDB API文档:https://www.mongodb.com/docs/manual/tutorial/insert-documents/
六、整合Springboot
1、导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
2、配置yml
server:
port: 8086
spring:
data:
mongodb:
host: 192.168.239.130
port: 27017
database: test
3、使用方式选择
「这里说一下有个特殊点:」在 MongoDB 中,存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的 _id字段作为主键。如果插入的文档省略了该_id字段,MongoDB 驱动程序会自动为该字段生成一个_id,还会新增一个_class字段,来存在全类名。如果有个字段为id,也会转化为_id!
这里分为两种使用形式,一种是直接使用MongoTemplate,第二种就是extends MongoRepository<MyDocument, String>,来实现各种API。
这两种方式没有什么区别,不想写一个接口来继承的话,直接使用template也是没问题的!
「制定了MongoRepository<CommonLog, String>就不需要每次操作的时候指定,像MongoTemplate就需要每次操作来指定是那个类。」
我们以第一种来使用,当然第二种的使用也给大家参考:
public interface CommonLogRepository extends MongoRepository<CommonLog, String> {
}
4、CRUD操作
简单的写在Controller里了
「新增如果数据库中不存在文档就会自动新增并把记录插入,还是很智能的!」
「新增:」
private final MongoTemplate mongoTemplate;
@PostMapping("saveCommonLog")
public CommonLog saveCommonLog() {
CommonLog commonLog = new CommonLog();
commonLog.setOperIp("127.0.0.1");
commonLog.setBusinessType(1);
commonLog.setOperUrl("https://baidu.com");
commonLog.setOperName("我是新增");
commonLog.setTitle("测试第一条记录");
commonLog.setRequestMethod("get");
commonLog.setOperTime(new Date());
return mongoTemplate.save(commonLog);
}
「查询所有:」
@GetMapping("getAllCommonLogs")
public List<CommonLog> getAllCommonLogs() {
return mongoTemplate.findAll(CommonLog.class);
}
「根据ID查询:」
@GetMapping("getCommonLogById")
public CommonLog getCommonLogById(@RequestParam String id) {
return mongoTemplate.findById(id, CommonLog.class);
}
「两种更新操作:」
@PostMapping("/updateCommonLog")
public void updateCommonLog(){
// 第一种
CommonLog commonLog = mongoTemplate.findById("65151ce0112fec57886da00c", CommonLog.class);
if (commonLog != null) {
commonLog.setOperName("我修改了你");
mongoTemplate.save(commonLog);
}
// 第二种
Query query = Query.query(Criteria.where("id").is("65151d8f112fec57886da00d"));
Update update = new Update().set("requestMethod", "update");
mongoTemplate.updateFirst(query, update, CommonLog.class);
}
「根据id删除:」
@DeleteMapping("deleteCommonLogById")
public void deleteCommonLogById(@RequestParam String id) {
mongoTemplate.remove(Query.query(Criteria.where("id").is(id)), CommonLog.class);
}
七、总结
我们从非关系型数据库为切入点,引入了MongoDB,在进行介绍,着重介绍了特点,还有众多应用场景。
从安装到连接,开始了整合Springboot实战,带大家进行CRUD实战操作。不知道大家有没有对MongoDB有了进一步的了解呢!
「赶快在项目中使用一下吧,有的时候不是需要这个技术来解决什么痛点,有时就是自己想拓展一下自己的技术栈,当然前提是在不影响系统的情况下哈!」