SpringBoot之MongoTemplate的查询可以怎么耍
本文内容纲要：
-I.基本使用
-0.环境准备
-1.根据字段进行查询
-2.and多条件查询
-3.or或查询
-4.in查询
-5.数值比较
-6.正则查询
-7.查询总数
-8.分组查询
-9.排序
-10.分页
-11.小结
-II.其他
-0.项目
-1.一灰灰Blog
-2.声明
-3.扫描关注
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
原文可参看:190113-SpringBoot高级篇MongoDB之查询基本使用姿势
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
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
publicclassMongoReadWrapper{
privatestaticfinalStringCOLLECTION_NAME="demo";
@Autowired
privateMongoTemplatemongoTemplate;
/**
*指定field查询
*/
publicvoidspecialFieldQuery(){
Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").is("一灰灰blog"));
//查询一条满足条件的数据
Mapresult=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
newQuery(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，删除结果如
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=helloworld}]
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
*/
publicvoidandQuery(){
Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").is("一灰灰blog").and("age").is(18));
Mapresult=mongoTemplate.findOne(query,Map.class,COLLECTION_NAME);
System.out.println("query:"+query+"|andQuery:"+result);
}
删除结果如下
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
*/
publicvoidorQuery(){
//等同于db.getCollection('demo').find({"user":"一灰灰blog",$or:[{"age":18},{"sign":{$exists:true}}]})
Queryquery=newQuery(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=newQuery(newCriteria().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=helloworld}]
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=helloworld},{_id=5c3b0538e3ac8e8d2d392390,user=二灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld}]
4.in查询
标准的in查询case
/**
*in查询
*/
publicvoidinQuery(){
//相当于:
Queryquery=newQuery(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":{"$in":[18,20,30]}},Fields:{},Sort:{}|inQuery:[{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0}]
5.数值比较
数值的比较大小，主要使用的是get,gt,lt,let
/**
*数字类型，比较查询>
*/
publicvoidcompareBigQuery(){
//age>18
Queryquery=newQuery(Criteria.where("age").gt(18));
List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME);
System.out.println("query:"+query+"|compareBigQuery:"+result);
//age>=18
query=newQuery(Criteria.where("age").gte(18));
result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME);
System.out.println("query:"+query+"|compareBigQuery:"+result);
}
/**
*数字类型，比较查询<
*/
publicvoidcompareSmallQuery(){
//age<20
Queryquery=newQuery(Criteria.where("age").lt(20));
List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME);
System.out.println("query:"+query+"|compareSmallQuery:"+result);
//age<=20
query=newQuery(Criteria.where("age").lte(20));
result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME);
System.out.println("query:"+query+"|compareSmallQuery:"+result);
}
输出
query:Query:{"age":{"$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":{"$lte":20}},Fields:{},Sort:{}|compareSmallQuery:[{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0}]
6.正则查询
牛逼高大上的功能
/**
*正则查询
*/
publicvoidregexQuery(){
Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").regex("^一灰灰blog"));
List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME);
System.out.println("query:"+query+"|regexQuery:"+result);
}
输出
query:Query:{"user":{"$regex":"^一灰灰blog","$options":""}},Fields:{},Sort:{}|regexQuery:[{_id=5c2368b258f984a4fda63cee,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀},{_id=5c3afacde3ac8e8d2d392389,user=一灰灰blog2,desc=帅气逼人的码农界老秀2},{_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀3},{_id=5c3afafbe3ac8e8d2d39238b,user=一灰灰blog4,desc=帅气逼人的码农界老秀4},{_id=5c3afb0ae3ac8e8d2d39238c,user=一灰灰blog5,desc=帅气逼人的码农界老秀5},{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0},{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld}]
7.查询总数
统计常用，这个主要利用的是mongoTemplate.count方法
/**
*查询总数
*/
publicvoidcountQuery(){
Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").is("一灰灰blog"));
longcnt=mongoTemplate.count(query,COLLECTION_NAME);
System.out.println("query:"+query+"|cnt"+cnt);
}
输出
query:Query:{"user":"一灰灰blog"},Fields:{},Sort:{}|cnt5
8.分组查询
这个对应的是mysql中的group查询，但是在mongodb中，更多的是通过聚合查询，可以完成很多类似的操作，下面借助聚合，来看一下分组计算总数怎么玩
/*
*分组查询
*/
publicvoidgroupQuery(){
//根据用户名进行分组统计，每个用户名对应的数量
//aggregate([{"$group":{"_id":"user","userCount":{"$sum":1}}}])
Aggregationaggregation=Aggregation.newAggregation(Aggregation.group("user").count().as("userCount"));
AggregationResults<Map>ans=mongoTemplate.aggregate(aggregation,COLLECTION_NAME,Map.class);
System.out.println("query:"+aggregation+"|groupQuery"+ans.getMappedResults());
}
注意下，这里用Aggregation而不是前面的Query和Criteria，输出如下
query:{"aggregate":"__collection__","pipeline":[{"$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
*/
publicvoidsortQuery(){
//sort查询条件，需要用with来衔接
Queryquery=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=helloworld},{_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
*/
publicvoidpageQuery(){
//limit限定查询2条
Queryquery=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=helloworld},{_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
II.其他
0.项目
- 工程：spring-boot-demo
- module:mongo-template
- 相关博文:181213-SpringBoot高级篇MongoDB之基本环境搭建与使用
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本文内容总结：I.基本使用，0.环境准备，1.根据字段进行查询，2.and多条件查询，3.or或查询，4.in查询，5.数值比较，6.正则查询，7.查询总数，8.分组查询，9.排序，10.分页，11.小结，II.其他，0.项目，1.一灰灰Blog，2.声明，3.扫描关注，
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