SpringBoot整合MongoDB完成增删改查（入门级）

文章目录

- 开干
- - 整体文件结构如下
  - 创建springBoot项目，pom文件中添加相关依赖
  - yaml文件中配置mongo地址
  - 准备一个实体类
  - 通过MongoTemplate查询
  - 通过MongoRepository的方式
  - - 查询所有
    - 新增数据
    - 修改数据
    - 分页查询
    - 自定义的条件查询

一些废话：
上一篇写了java链接MongoDB，但实际项目中应该很少用java直接连接了，都是在框架下进行的，所以在框架里能crud才是好的crud小能手

开干

整体文件结构如下

在这里插入图片描述

创建springBoot项目，pom文件中添加相关依赖

       <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!--mongoDB的依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>

yaml文件中配置mongo地址

server:
  port: 8090
spring:
  application:
    name: mongo
  data:
    mongodb:
      # 端口默认是27017
      host: 192.168.0.108
      database: common_test

准备一个实体类

！！注意：类名需和Mongo中的集合名称一致，字段名称也需要和表中字段完全一致，否则查不出东西
如下
在这里插入图片描述

package com.dean.entity;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.io.Serializable;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Comment implements Serializable {
    //ps:名称要完全和mongo中的一致
    private String _id;
    private String content;
    private String userId;
    private Double thumbUp;
}

通过MongoTemplate查询

实际上，在框架里使用Mongo进行查询有两种方式（一种就是通过MongoTemplate，另一种是通过三层架构，只是在dao层需要继承MongoRepository），MongoTemplate的方式可以使用Mongo-driver的原生API
我们写个查询浅试一下

package com.dean.controller;

import com.dean.entity.Comment;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/mongo")
public class MongoController {
    //在此放弃@Autowired的方式强制注入，采用构造器方式进行注入
    private final MongoTemplate mongoTemplate;

    public MongoController(MongoTemplate mongoTemplate) {
        this.mongoTemplate = mongoTemplate;
    }

    //查询所有
    //可以通过mongoTemplate使用Mongo-driver的原生API
    @GetMapping("/findAll")
    public List<Comment> findAllComments() {
        //以下注释代码说明可以获得Mongo-driver的原生对象，既然有了原生，那么所有在java里可以做的，在这里也可以做
//        MongoCollection<Document> collection = mongoTemplate.getCollection("comment");
        return mongoTemplate.findAll(Comment.class);
    }
}

启动程序后，使用postman进行测试
在这里插入图片描述
可以看到非常便捷就查到了

通过MongoRepository的方式

该方式需要搭建我们熟悉的三层架构
我们从功能入手说

查询所有

controller层

    //在此放弃@Autowired的方式强制注入，采用构造器方式进行注入
    //2、使用三层架构的方式
    private final CommentService commentService;

    public MongoController(CommentService commentService) {
        this.commentService = commentService;
    }
    //三层架构方式_查询所有
    @GetMapping("/findAllByService")
    public List<Comment> findAllCommentsByService() {
        return commentService.findAllComments();
    }

service层

//注入repository
private final CommentRepository commentRepository;

    public CommentService(CommentRepository commentRepository) {
        this.commentRepository = commentRepository;
    }
       public List<Comment> findAllComments() {
        return commentRepository.findAll();
    }

repository层

@Repository
//MongoRepository<Comment,String> 说明查询的是Comment这个集合 查询语句的类型
public interface CommentRepository extends MongoRepository<Comment,String> {
}

postman测试

新增数据

首先需要一个可以生成id的工具类

package com.dean.util;

import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;

/**
 * <p>名称：IdWorker.java</p>
 * <p>描述：分布式自增长ID</p>
 * <pre>
 *     Twitter的 Snowflake　JAVA实现方案
 * </pre>
 * 核心代码为其IdWorker这个类实现，其原理结构如下，我分别用一个0表示一位，用—分割开部分的作用：
 * 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
 * 在上面的字符串中，第一位为未使用（实际上也可作为long的符号位），接下来的41位为毫秒级时间，
 * 然后5位datacenter标识位，5位机器ID（并不算标识符，实际是为线程标识），
 * 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数，加起来刚好64位，为一个Long型。
 * 这样的好处是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和机器ID作区分），
 * 并且效率较高，经测试，snowflake每秒能够产生26万ID左右，完全满足需要。
 * <p>
 * 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))
 *
 * @author Polim
 */
public class IdWorker {
    // 时间起始标记点，作为基准，一般取系统的最近时间（一旦确定不能变动）
    private final static long twepoch = 1288834974657L;
    // 机器标识位数
    private final static long workerIdBits = 5L;
    // 数据中心标识位数
    private final static long datacenterIdBits = 5L;
    // 机器ID最大值
    private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 数据中心ID最大值
    private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    // 毫秒内自增位
    private final static long sequenceBits = 12L;
    // 机器ID偏左移12位
    private final static long workerIdShift = sequenceBits;
    // 数据中心ID左移17位
    private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    // 时间毫秒左移22位
    private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    /* 上次生产id时间戳 */
    private static long lastTimestamp = -1L;
    // 0，并发控制
    private long sequence = 0L;

    private final long workerId;
    // 数据标识id部分
    private final long datacenterId;

    public IdWorker(){
        this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
        this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
    }
    /**
     * @param workerId
     *            工作机器ID
     * @param datacenterId
     *            序列号
     */
    public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }
    /**
     * 获取下一个ID
     *
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        if (lastTimestamp == timestamp) {
            // 当前毫秒内，则+1
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                // 当前毫秒内计数满了，则等待下一秒
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        // ID偏移组合生成最终的ID，并返回ID
        long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
                | (datacenterId << datacenterIdShift)
                | (workerId << workerIdShift) | sequence;

        return nextId;
    }

    private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
        long timestamp = this.timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = this.timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * <p>
     * 获取 maxWorkerId
     * </p>
     */
    protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
        StringBuffer mpid = new StringBuffer();
        mpid.append(datacenterId);
        String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
        if (!name.isEmpty()) {
            /*
             * GET jvmPid
             */
            mpid.append(name.split("@")[0]);
        }
        /*
         * MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位
         */
        return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
    }

    /**
     * <p>
     * 数据标识id部分
     * </p>
     */
    protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
        long id = 0L;
        try {
            InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
            NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
            if (network == null) {
                id = 1L;
            } else {
                byte[] mac = network.getHardwareAddress();
                id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
                        | (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
                id = id % (maxDatacenterId + 1);
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
        }
        return id;
    }


    public static void main(String[] args) {

        IdWorker idWorker=new IdWorker(0,0);

        for(int i=0;i<10000;i++){
            long nextId = idWorker.nextId();
            System.out.println(nextId);
        }
    }

}

controller层

    @PostMapping("/insertDoc")
    public Comment insertDoc(@RequestBody Comment comment) {
        //设定id (虽然会生成ObjectID，但由于不可控，所以自己设定)
        comment.set_id(String.valueOf(new IdWorker().nextId()));
        return commentService.addDoc(comment);
    }

Service层

    public Comment addDoc(Comment comment) {
        Comment insert = commentRepository.insert(comment);
        return insert;
    }

repository层
因为insert实际是父类MongoRepository的方法，所以repository层代码同查询所有的repository层（以下如果说同上，意思就是同查询所有的 repository层）
Postman测试

修改数据

因为MongoRepository未提供update方法，所以我们在此使用原生的MongoTemplate自己编写

只需要Controller完成即可

    //修改数据（由于MongoRepository没有提供update方法，所以需要通过MongoTemplate自己写）
    @PutMapping("/updateDoc/{id}")
    public String updateDoc(@PathVariable("id") String id,
                            @RequestBody Comment comment) {
        comment.set_id(id);
        //条件组装器
        Criteria criteria = Criteria.where("_id").is(id);
        Query query = Query.query(criteria);
        //更新的字段
        Update update = new Update();
        update.set("content", comment.getContent());
        update.set("testField", "不知道能不能新增一个字段");
        UpdateResult updateResult = mongoTemplate.updateFirst(query, update, Comment.class);
        return updateResult.getModifiedCount() + "条数据被修改";
    }

postman测试

分页查询

Controller层

    //三层架构_分页查询
    @GetMapping("/findPage/{current}/{size}")
    public List<Comment> findPage(@PathVariable("current") Integer current,
                                  @PathVariable("size") Integer size) {
        return commentService.findByPage(current, size);
    }

Service层

    public List<Comment> findByPage(Integer current, Integer size) {
        //Pageable不是mongo的，是SpringBoot提供的分页器
        Pageable pageable = PageRequest.of(current, size);
        Page<Comment> commentPage = commentRepository.findAll(pageable);
        return commentPage.getContent();
    }

Repository层
同上
Postman测试

自定义的条件查询

Controller层

    //三层架构_自定义查询
    @GetMapping("/findByCustom")
    public List<Comment> findByCustom(@RequestParam String word) {
        return commentService.findByCustom(word);
    }

Service层

    public List<Comment> findByCustom(String word) {
        return commentRepository.findByContentContaining(word);
    }

Repository层

@Repository
//MongoRepository<Comment,String> 说明查询的是Comment这个集合 查询语句的类型
public interface CommentRepository extends MongoRepository<Comment,String> {
    //除了一些本身提供的接口，也支持自定义查询
    //以下方法的含义是查询Comment表中Content字段包含word的数据
    List<Comment> findByContentContaining(String word);
}