JAVA对MongoDB的操作

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Java对MongoDB进行分组操作并统计各个分组的数量

Java对MongoDB进行分组操作并统计各个分组的数量

Java对MongoDB进⾏分组操作并统计各个分组的数量 最近在检索MongoDB的数据时需要⽤到分组操作,由于没有现成的说明⽂档可参考,只能是在代码中不断调试、摸索前进;⽬前已现实了Java对MongoDB的分组操作,并统计各个分组的数量。

现通过⽰例详细解析,步骤如下流程所⽰:(1)测试环境条件准备:MongoDB的版本为2.0.1,如下图所⽰(2)测试数据源准备:MongoDB的数据源⽰例如下图所⽰(3)测试⽰例过程:最初测试过程1、⽰例代码public void test(String guid) {String groupKey = "sex"; // 按性别来分组GroupBy groupBy = new GroupBy(groupKey);final String COUNT = "count"; // 统计数量值的key,可以任意字符串,例如totalDBObject initial = new BasicDBObject();initial.put(COUNT, 0); // 初始值为0// reduce必须要定义,否则调⽤MongoDB的group⽅法时会抛出异常String reduce = "function (document, output) { "+ " output." + COUNT + "++; " // 统计数量值的key⾃增+ "}";// 可以不⽤定义finalize变量String finalize = "function (output) {"+ "return output;"+ "}";groupBy = groupBy.reduceFunction(reduce); // 必须要设置,不能为null,该函数的含义是在分组操作时定义⼀个操作⽂档的聚合函数groupBy = groupBy.collation(null); // 设置为null吧groupBy = groupBy.finalizeFunction(finalize); // 可以设置为null,该函数的含义是在group函数返回最终值之前,定义⼀个运⾏每个分组的结果集的函数groupBy = groupBy.initialDocument(initial.toString()); // 初始化分组统计数量String criteriaKey = "guid"; // 过滤的条件String criteriaValue = guid; // 过滤值Criteria criteria = Criteria.where(criteriaKey).is(criteriaValue);String collectionName = "test_mongodb"; // MongoDB中数据集合名称GroupByResults<Map> mapGroupByResults = mongoTemplate.group(criteria, collectionName, groupBy, Map.class);(mapGroupByResults.toString());}变量groupBy的属性值如下所⽰:从上图中可以看出代码设置的值是有具体的含义的,可以明⽩这些值在group()函数中作⽤。

java中mongodb用法

java中mongodb用法

java中mongodb用法Java中MongoDB是一种非关系型数据库,也被广泛应用于各种项目之中。

本文将详细介绍Java中MongoDB的用法,主要包括MongoDB的安装、配置、连接、查询、更新等操作。

1. 安装MongoDB首先,我们需要在本地环境中安装MongoDB。

具体安装过程可以参考MongoDB官方文档,包括解压下载的MongoDB安装包、配置环境变量等步骤。

安装完成后,我们可以通过命令行输入`mongo`命令,进入MongoDB的shell环境。

2. 配置MongoDB在Java中使用MongoDB之前,我们需要配置MongoDB的连接信息。

在Java中,我们可以使用Java驱动程序提供的`MongoClient`类来与MongoDB建立连接。

以下是一个示例的连接配置:import com.mongodb.MongoClient;import com.mongodb.MongoClientURI;public class MongoDBJavaExample {public static void main(String[] args) {MongoClientURI uri = newMongoClientURI("mongodb:localhost:27017");MongoClient mongoClient = new MongoClient(uri);连接到指定的数据库MongoDatabase database =mongoClient.getDatabase("mydb");连接到指定的集合MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("mycollection");其他操作...}}在上面的示例中,我们通过`MongoClientURI`类来指定MongoDB的连接URI字符串,在本例中我们连接到本地的MongoDB实例,端口号为默认的27017。

java mongodb 时间比较函数

java mongodb 时间比较函数

java mongodb 时间比较函数在Java中,你可以使用MongoDB的查询语言来执行时间比较操作。

例如,如果你想找到在过去7天内创建的所有文档,你可以使用以下的MongoDB查询:```javaBasicDBObject query = new BasicDBObject();query.put("createdAt", new BasicDBObject("$gt", new Date(System.currentTimeMillis() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000)));```在这个例子中,`createdAt`是存储日期和时间的字段,`$gt`是一个查询操作符,表示“大于”,`System.currentTimeMillis()`返回当前时间的毫秒数,7 * 24 * 60 * 60 * 1000是7天的毫秒数。

然后你可以使用Java的MongoDB驱动程序来执行这个查询:```javaDBCollection collection = database.getCollection("yourCollectionName");DBCursor cursor = collection.find(query);while (cursor.hasNext()) {System.out.println(cursor.next());}```请注意,你需要将上述代码中的"yourCollectionName"替换为你的集合名称。

此外,这段代码将打印出所有匹配的文档,如果你想要将这些文档保存到某个列表中,你可以修改这个代码。

Java操作MongoDB之mongodb-driver

Java操作MongoDB之mongodb-driver

Java操作MongoDB之mongodb-drivermongodb-driver是mongo官⽅推出的java连接mongoDB的驱动包,相当于JDBC驱动。

通过⼀个⼊门的案例来了解mongodb-driver的基本使⽤:1、查询全部记录1.1、创建⼯程mongoDemo,引⼊依赖<dependency><groupId>org.mongodb</groupId><artifactId>mongodb-driver</artifactId><version>3.6.3</version></dependency>1.2、创建测试类public class MongoDemo1 {public static void main(String[] args) {// 创建连接MongoClient client = new MongoClient("192.168.206.128");// 打开数据库spitdbMongoDatabase spitdb = client.getDatabase("spitdb");// 获取集合MongoCollection<Document> spit = spitdb.getCollection("spit");// 查询记录,获取⽂档集FindIterable<Document> documents = spit.find();// 循环遍历for (Document document : documents) {System.out.println("内容:" + document.getString("content"));System.out.println("⽤户ID:" + document.getString("userid"));System.out.println("浏览量:" + document.getInteger("visits"));}// 关闭连接client.close();}}2、条件查询BasicDBObject对象:表⽰⼀个具体的记录,BasicDBObject实现了DBObject,是key/value的数据结构,⽤起来和HashMap是基本⼀致的。

mongodb在java中的场景

mongodb在java中的场景

mongodb在java中的场景
在Java中,MongoDB可以用于多种场景。

首先,MongoDB可以
作为Java应用程序的持久化存储解决方案。

它提供了灵活的文档模型,可以存储和检索复杂的数据结构,适用于需要存储大量非结构
化或半结构化数据的应用程序。

例如,对于社交媒体应用程序,可
以使用MongoDB存储用户信息、帖子和评论等数据。

其次,MongoDB在Java中还可以用作分布式缓存的解决方案。

通过MongoDB的副本集和分片功能,可以构建高可用性和可扩展性
的缓存集群,用于加速数据访问和减轻后端数据库的压力。

此外,MongoDB还可以与Java应用程序配合使用,用于实时数
据分析和日志记录。

Java应用程序可以将实时生成的数据写入MongoDB,然后利用MongoDB的聚合框架进行复杂的数据分析和查询
操作。

另外,MongoDB还可以作为Java应用程序的事件存储解决方案。

通过将事件数据存储在MongoDB中,可以实现事件溯源和事件驱动
架构,支持应用程序的事件驱动开发。

总之,MongoDB在Java中的场景非常丰富,可以应用于各种不同类型的应用程序,包括Web应用程序、大数据分析平台、物联网应用程序等。

它的灵活性和可扩展性使得它成为Java开发人员在构建现代应用程序时的理想选择。

java常用的连接mongodb的方法

java常用的连接mongodb的方法

java常用的连接mongodb的方法在Java中连接MongoDB有很多方法,下面将介绍一些常用的方法。

1. 使用MongoClient连接MongoDB:MongoClient是MongoDB官方提供的Java连接驱动程序,可以用来连接MongoDB服务器。

以下是连接MongoDB的代码示例:```javapublic class MongoDBConnectionpublic static void main(String[] args)MongoClient mongoClient = new MongoClient(connectionString);MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("mydb");System.out.println("Connected to the database successfully");mongoClient.close(;}```2. 使用MongoClientOptions配置连接MongoDB:MongoClientOptions用于配置MongoClient的一些选项,例如连接池的最大连接数、连接超时时间等。

以下是连接MongoDB的代码示例:```javapublic class MongoDBConnectionpublic static void main(String[] args)MongoClientOptions options = MongoClientOptions.builder.connectionsPerHost(10).connectTimeout(5000).build(;MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("mydb");System.out.println("Connected to the database successfully");mongoClient.close(;}```3. 使用MongoClient连接MongoDB副本集:如果要连接MongoDB的副本集,需要使用MongoClient的另一个构造函数,并传入一个MongoClientURI。

java mongodb 事务回滚方法

java mongodb 事务回滚方法

Java中使用MongoDB进行事务管理时,遇到事务出错需要进行回滚的情况是比较常见的。

在这种情况下,程序员需要采取相应的方法来实现事务的回滚操作,以确保数据的一致性和完整性。

本文将介绍在Java中使用MongoDB实现事务回滚的方法,希望对开发人员在实际项目中处理事务回滚问题时有所帮助。

一、了解MongoDB事务管理在使用MongoDB进行数据存储时,为了确保数据操作的原子性和一致性,通常会涉及到事务管理的问题。

事务管理主要涉及到事务的开启、提交和回滚三个操作。

在Java中,可以通过MongoDB提供的驱动程序来实现对数据库事务的管理操作。

二、事务回滚的基本原理事务回滚是指在事务执行过程中,当事务遇到错误或异常时,需要将事务执行的操作进行撤销,恢复到事务开始执行前的状态。

在MongoDB中,事务回滚需要通过相应的API进行操作。

通常情况下,事务回滚需要借助异常处理机制来实现。

三、在Java中实现事务回滚的方法在Java中,可以通过以下几种方法来实现MongoDB事务的回滚操作:1. 使用try-catch-finally语句块处理回滚在事务执行的过程中,将事务的操作代码放在try块中,当捕获到异常时,在catch块中执行事务的回滚操作,对数据库进行数据的恢复操作,最后在finally块中释放资源。

下面是一个简单的示例代码:```javatry {// 开启事务session.startTransaction();// 执行事务操作// ...// 提交事务sessionmitTransaction();} catch (Exception e) {// 回滚事务session.abortTransaction();// 处理异常// ...} finally {// 释放资源session.close();```2. 使用Spring框架的事务管理在使用Spring框架的情况下,可以通过Spring提供的事务管理来实现事务的回滚操作。

java 验证mongo查询语句

java 验证mongo查询语句

java 验证mongo查询语句Java中使用MongoDB进行查询的语句有很多种,下面列举了10个常用的查询语句,并对每个语句进行了详细的描述。

1. 查询所有文档```javaMongoCollection<Document> collection = database.getCollection("collectionName");FindIterable<Document> documents = collection.find();for (Document document : documents) {// 处理每个文档的逻辑}```该查询语句用于查询指定集合中的所有文档。

首先获取集合的实例,然后调用`find()`方法返回一个`FindIterable<Document>`对象,遍历该对象可以获取到每个文档的内容。

2. 条件查询```javaBson filter = Filters.eq("field", value);FindIterable<Document> documents = collection.find(filter);```该查询语句用于根据指定的条件查询文档。

首先使用`Filters.eq()`方法创建一个过滤器对象,指定字段和值,然后将过滤器对象传入`find()`方法进行查询。

3. 大小查询```javaBson filter = Filters.size("field", size);FindIterable<Document> documents = collection.find(filter); ```该查询语句用于查询指定字段值的大小是否符合条件。

通过`Filters.size()`方法创建一个过滤器对象,指定字段和大小,然后将过滤器对象传入`find()`方法进行查询。

mongodb java 查询条件

mongodb java 查询条件

mongodb java 查询条件摘要:1.MongoDB简介2.MongoDB Java驱动3.查询条件概述4.基本查询条件5.聚合查询条件6.投影查询条件7.排序查询条件8.查询条件的实践案例正文:MongoDB是一款面向文档的NoSQL数据库,以其高性能、可扩展性和灵活的数据模型闻名于世。

Java是MongoDB的常用编程语言之一,通过使用MongoDB Java驱动,可以轻松地实现与MongoDB数据库的交互。

本文将详细介绍MongoDB Java查询条件的各种用法。

首先,我们需要了解查询条件的概述。

查询条件是用于从MongoDB数据库中检索数据的过滤器,可以根据各种字段和表达式来设置查询条件。

在MongoDB Java中,查询条件可以通过DBCollection的find方法来设置。

接下来,我们将详细介绍基本的查询条件。

基本查询条件主要包括以下几种:- 等于($eq):根据指定字段的值来匹配文档。

- 不等于($ne):根据指定字段的值来排除文档。

- 存在($exists):根据指定字段是否存在来匹配文档。

- 不存在($not):根据指定字段不存在来排除文档。

- 范围($gte、$gt、$lte、$lt):根据指定字段的值范围来匹配文档。

- 全文本搜索($text):根据指定字段的全文本搜索结果来匹配文档。

除了基本查询条件外,MongoDB还支持聚合查询条件。

聚合查询条件主要包括以下几种:- 聚合($group):根据指定的聚合管道对文档进行分组。

- 排序($sort):根据指定的排序字段对文档进行排序。

- 投影($project):根据指定的投影字段对文档进行投影。

- 匹配($match):根据指定的查询条件对文档进行过滤。

在实际应用中,查询条件的设置需要根据具体需求进行调整。

以下是一个实践案例:假设我们有一个名为“students”的集合,其中包含以下文档:```{_id: 1,name: "张三",age: 18,gender: "男",score: 95}{_id: 2,name: "李四",age: 19,gender: "女",score: 85}```现在,我们想要查询所有年龄大于等于18岁、性别为男、分数大于等于90分的文档。

JAVA代码实现MongoDB动态条件之分页查询

JAVA代码实现MongoDB动态条件之分页查询

JAVA代码实现MongoDB动态条件之分页查询⼀、使⽤QueryByExampleExecutor1. 继承MongoRepositorypublic interface StudentRepository extends MongoRepository<Student, String> {}2. 代码实现使⽤ExampleMatcher匹配器-----只⽀持字符串的模糊查询,其他类型是完全匹配Example封装实体类和匹配器使⽤QueryByExampleExecutor接⼝中的findAll⽅法public Page<Student> getListWithExample(StudentReqVO studentReqVO) {Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.DESC, "createTime");Pageable pageable = PageRequest.of(studentReqVO.getPageNum(), studentReqVO.getPageSize(), sort);Student student = new Student();BeanUtils.copyProperties(studentReqVO, student);//创建匹配器,即如何使⽤查询条件ExampleMatcher matcher = ExampleMatcher.matching() //构建对象.withStringMatcher(ExampleMatcher.StringMatcher.CONTAINING) //改变默认字符串匹配⽅式:模糊查询.withIgnoreCase(true) //改变默认⼤⼩写忽略⽅式:忽略⼤⼩写.withMatcher("name", ExampleMatcher.GenericPropertyMatchers.contains()) //采⽤“包含匹配”的⽅式查询.withIgnorePaths("pageNum", "pageSize"); //忽略属性,不参与查询//创建实例Example<Student> example = Example.of(student, matcher);Page<Student> students = studentRepository.findAll(example, pageable);return students;}缺点:不⽀持过滤条件分组。

Java操作MongoDB插入数据进行模糊查询与in查询功能

Java操作MongoDB插入数据进行模糊查询与in查询功能

Java操作MongoDB插⼊数据进⾏模糊查询与in查询功能由于需要⽤MongoDB缓存数据,所以⾃⼰写了⼀套公共的存放和读取⽅法具体如下:存放mongodb:/*** 公共⽅法:设置Object类型缓存* @author shijing* @param param* @param sysGuid*/public void setObjData(Map<String,Object> param, String sysGuid, String enumBpd){DBObject dbObject = new BasicDBObject();dbObject.putAll(param);String collectionName = EnumBpd.getBpdType(enumBpd) + sysGuid;mongoDao.insertToCol(dbObject,collectionName);}/*** 公共⽅法:设置List缓存* @author shijing* @param paramList* @param sysGuid*/public void setListData(List<Map<String,Object>> paramList, String sysGuid, String enumBpd){List<DBObject> list = new ArrayList<>();if(CollectionUtils.isNotNull(paramList)){for (Map<String,Object> param : paramList){DBObject dbObject = new BasicDBObject();dbObject.putAll(param);list.add(dbObject);}}String collectionName = EnumBpd.getBpdType(enumBpd) + sysGuid;mongoDao.insertToCol(list,collectionName);mongoDao⾥⾯的⽅法:public void insertToCol(DBObject document, String collectionName) {dropCol(collectionName);DBCollection dbCollection = mongoTemplate.createCollection(collectionName);dbCollection.insert(document);}public void insertToCol(List<DBObject> documents, String collectionName) {dropCol(collectionName);DBCollection dbCollection = mongoTemplate.createCollection(collectionName);dbCollection.insert(documents);}读取⽅法/*** 通过关键字模糊查询问题和答案库* @param param* @return*/@Overridepublic List<Map<String, Object>> searchQuestionAndAnswerByKeyword(Map<String, Object> param) {List<Map<String,Object>> searchList = new ArrayList<>();Map<String,Object> userInfo = SessionUtils.getUserInfo();String sysGuid = userInfo.get("sys_guid").toString();String collectionName = EnumBpd.getBpdType(EnumBpd.HELP_PAGE_LIST.getType())+sysGuid;//注释⾥⾯这种⽅式虽然能模糊查询,但是容易漏掉数据,切记切记//Pattern pattern = pile("^.*" + param.get("keyword") +".*$", Pattern.CASE_INSENSITIVE);BasicDBObject query= new BasicDBObject();//模糊查询的字段设置query.put("page_html", pile((String) param.get("keyword")));DBCursor dbCursor = mongoDao.findAll(query,collectionName);List<DBObject> list = dbCursor.toArray();for (DBObject dbObject: list){searchList.add(dbObject.toMap());}//模糊查到的数据进⾏组装return getQuestionAndAnswerList(searchList);}/*** 公共⽅法:批量—— in⽅法查询List数据* @author shijing* @param ids id集合* @param paramMap 其他参数* @param columnName in字段列名* @param collectionName 表名* @return*/@Overridepublic List<Map<String, Object>> batchSearchPageListByIds(List<String> ids, Map<String,Object> paramMap, String columnName, String collectionName) {List<Map<String,Object>> searchList = new ArrayList<>();BasicDBObject query= new BasicDBObject();//批量查询,inif (CollectionUtils.isNotEmpty(ids)){BasicDBList values = new BasicDBList();values.addAll(ids);query.put(columnName, new BasicDBObject("$in",values));}//拼接参数if(MapUtils.isNotEmpty(paramMap)){for (String mapKey: paramMap.keySet()){query.put(mapKey, paramMap.get(mapKey));}}DBCursor dbCursor = mongoDao.findAll(query,collectionName);List<DBObject> list = dbCursor.toArray();if (dbCursor!=null && dbCursor.size()>0){for (DBObject dbObject: list){searchList.add(dbObject.toMap());}}return searchList;}/*** 公共⽅法:通过参数获取List数据* @author shijing* @param paramMap 参数* @param collectionName 表名* @return*/@Overridepublic List<Map<String, Object>> getListByParam(Map<String, Object> paramMap,String collectionName){ List<Map<String,Object>> searchList = new ArrayList<>();BasicDBObject query= new BasicDBObject();//拼接参数if(MapUtils.isNotEmpty(paramMap)){for (String mapKey: paramMap.keySet()){query.put(mapKey, paramMap.get(mapKey));}}DBCursor dbCursor = mongoDao.findAll(query,collectionName);List<DBObject> list = dbCursor.toArray();if (dbCursor!=null && dbCursor.size()>0){for (DBObject dbObject: list){searchList.add(dbObject.toMap());}}return searchList;}/*** 公共⽅法:通过参数获取Object数据* @author shijing* @param paramMap* @param collectionName 表名* @return*/@Overridepublic Map<String, Object> getObjectByParam(Map<String, Object> paramMap, String collectionName) { Map<String,Object> webSiteInfo = new HashMap<>();BasicDBObject query= new BasicDBObject();//拼接参数if(MapUtils.isNotEmpty(paramMap)){for (String mapKey: paramMap.keySet()){query.put(mapKey, paramMap.get(mapKey));}}DBObject dbObject = mongoDao.findOne(query,collectionName);if(dbObject!=null){return dbObject.toMap();}return webSiteInfo;}注意事项:mongodb模糊查询时Pattern pattern = pile("^.*" + param.get("keyword") +".*$"这种⽅式存在bug,容易漏掉数据应该使⽤下⾯这种⽅式:query.put("page_html", pile((String) param.get("keyword")));先记录到这吧,有需要在补充,批量in⽅法也在上述代码⾥⾯。

mongodb_java_criteria_模糊查询用法_概述说明

mongodb_java_criteria_模糊查询用法_概述说明

mongodb java criteria 模糊查询用法概述说明1. 引言1.1 概述在当今大数据时代,存储和管理海量数据成为了一个关键的挑战。

传统的关系型数据库在处理大规模数据时表现不佳,因此出现了一些新兴的非关系型数据库解决方案。

MongoDB作为其中一种非关系型数据库,以其高性能、可扩展性和灵活性而备受青睐。

本文将重点介绍MongoDB与Java编程语言结合使用时,利用Criteria进行模糊查询的用法。

通过使用Criteria查询语句,我们可以轻松地实现各种复杂的查询操作。

相比于传统的SQL查询语句,在MongoDB中使用Criteria可以更加灵活地构建查询条件,并且支持多种匹配方式。

1.2 文章结构本文按照如下结构来叙述MongoDB Java Criteria模糊查询的用法:第二部分是对MongoDB和Java之间关系的简要介绍。

我们将了解到MongoDB是一款基于文档模型的高性能开源数据库,并且它与Java语言之间有很好的兼容性。

第三部分将详细介绍Criteria模糊查询的基本用法。

我们首先会概述什么是Criteria模糊查询,并且介绍一些常见的条件匹配符号,然后提供一些示例代码来演示如何使用Criteria实现模糊查询的功能。

第四部分将探讨Criteria模糊查询的高级用法。

我们会详细讲解多条件组合查询、正则表达式匹配查询以及分页与排序功能的应用示例。

最后,在第五部分,我们会对已经讨论过的主题和要点进行总结,并对Criteria 模糊查询的用法进行评价和展望。

1.3 目的本文旨在介绍MongoDB Java Criteria模糊查询的基本和高级用法,帮助读者了解如何灵活地利用这一特性来满足各种复杂查询的需求。

通过阅读本文,读者可以掌握MongoDB Java Criteria模糊查询的相关知识,并且能够在实际应用中灵活运用这一功能。

2. MongoDB简介:2.1 MongoDB概述:MongoDB 是一种开源的文档数据库,采用NoSQL 的非关系型数据库模型。

java mongotemplate 文档引用 -回复

java mongotemplate 文档引用 -回复

java mongotemplate 文档引用-回复如何使用MongoTemplate进行Java中的MongoDB操作。

MongoTemplate是Spring Data MongoDB提供的一个强大的工具类,它在Java中提供了一种方便的方式来访问和操作MongoDB数据库。

MongoDB是一个开源的面向文档的NoSQL数据库,它以JSON样式的文档来存储数据。

MongoTemplate为我们提供了一系列的方法和功能,可以简化我们与MongoDB的交互。

在开始使用MongoTemplate之前,我们首先要确保已经正确配置了Spring Data MongoDB的相关依赖。

这可以通过Maven或Gradle等构建工具来实现。

接下来,我们需要在Spring配置文件或Java配置类中对MongoTemplate进行配置。

一般来说,我们需要指定MongoDB的主机名、端口号、用户名、密码等信息。

配置完成后,我们可以创建一个MongoTemplate实例并开始进行数据库操作。

下面是使用MongoTemplate进行常见操作的步骤:1. 插入数据:MongoTemplate提供了几种不同的方法来插入数据。

最简单的方法是使用save()方法,它可以接受一个POJO对象并将其插入到对应的集合中。

另一个常用的方法是insert(),它可以接受一个List对象,批量插入多个文档。

插入数据的示例如下:javaPerson person = new Person("John", "Doe"); mongoTemplate.save(person); 插入单个文档List<Person> people = Arrays.asList(new Person("Alice", "Smith"),new Person("Bob", "Johnson"));mongoTemplate.insert(people, Person.class); 批量插入文档2. 更新数据:MongoTemplate提供了updateFirst()和updateMulti()方法来更新与给定条件匹配的文档。

Java操作mongodb的模糊查询和精确查询

Java操作mongodb的模糊查询和精确查询

Java操作mongodb的模糊查询和精确查询本意是想查查mongo数据库的int类型的like怎么查,但是好像没解决这个问题。

精确查询;模糊查询;分页查询,每页多少:按某个字段排序(或升或降):查询数量:⼤于,⼩于,等于;且,或,某个字段不为空,某个字段不存在,查询在某个范围内,删除等等查询。

⼀. 常⽤查询:1. 查询⼀条数据:(多⽤于保存时判断db中是否已有当前数据,这⾥ is 精确匹配,模糊匹配使⽤regex...)public PageUrl getByUrl(String url) {return findOne(new Query(Criteria.where("url").is(url)),PageUrl.class);}2. 查询多条数据:linkUrl.id 属于分级查询public List<PageUrl> getPageUrlsByUrl(int begin, int end,String linkUrlid) {Query query = new Query();query.addCriteria(Criteria.where("linkUrl.id").is(linkUrlid));return find(query.limit(end - begin).skip(begin), PageUrl.class);}3.模糊查询:-----关键字---regexpublic long getProcessLandLogsCount(List<Condition> conditions){Query query = new Query();if (conditions != null && conditions.size() > 0) {for (Condition condition : conditions) {query.addCriteria(Criteria.where(condition.getKey()).regex(".*?\\" +condition.getValue().toString()+ ".*"));}}return count(query, ProcessLandLog.class);}最下⾯,我在代码亲⾃实践过的模糊查询,只⽀持字段属性是字符串的查询,你要是查字段属性是int的模糊查询,还真没辙。

mongodb java aggregationexpression 示例

mongodb java aggregationexpression 示例

mongodb java aggregationexpression 示例MongoDB是一种很流行的NoSQL数据库,而MongoDB的Java驱动器提供了很方便的API来操作数据库。

在MongoDB中,聚合(Aggregation)是一种功能强大的工具,用于对集合中的文档进行分组、筛选和计算等操作。

在Java中使用聚合表达式,我们可以利用这些功能来处理和分析大量的数据。

下面是一些MongoDB Java驱动器中常用的聚合表达式示例:1.project 表达式示例:```javaBson project = Aggregates.project(Projections.fields(Projections.include("name", "age"), // 选择要返回的字段Projections.excludeId() // 排除_id字段));2.match 表达式示例:```javaBson match = Aggregates.match(Filters.eq("age", 25)); // 筛选年龄等于25的文档3.group 表达式示例:```javaBson group = Aggregates.group("name", Accumulators.sum("total_age", "age")); // 按名字对文档进行分组,并计算总年龄4.sort 表达式示例:```javaBson sort = Aggregates.sort(Sorts.descending("total_age")); // 按总年龄降序排序5. limit 和 skip 表达式示例:```javaBson limit = Aggregates.limit(10); // 限制返回的文档数量为10个Bson skip = Aggregates.skip(5); // 跳过前5个文档6. unwind 表达式示例:```javaBson unwind = Aggregates.unwind("tags"); // 将数组字段tags展开为多个文档这只是MongoDB Java驱动器中一小部分聚合表达式的示例,更多的聚合表达式和用法请参考MongoDB官方文档。

java mongo aggregate方法

java mongo aggregate方法

java mongo aggregate方法Aggregate方法是MongoDB中非常常用的一种查询方法,它可以实现多种复杂的查询操作。

在Java Mongo中,使用Aggregate方法也非常简单,本文将介绍Aggregate方法的使用方法以及常见的操作。

一、Aggregate方法简介Aggregate方法是MongoDB中的一种聚合方法,它可以对MongoDB 中的数据进行多种操作,如过滤、计算、分组等。

在Java Mongo中,Aggregate方法定义在Aggregate类中,可以通过MongoCollection的aggregate方法来调用。

二、聚合操作1、$match$match操作用于过滤MongoDB中的数据,类似于查询操作中的where子句。

可以使用各种条件对数据进行过滤,如等于、大于、小于等。

示例代码:```Document match = new Document('$match', new Document('age', new Document('$gte', 18)));List<Document> documents =collection.aggregate(Arrays.asList(match)).into(newArrayList<>());```以上代码使用了$match操作,查询年龄大于等于18岁的数据。

2、$group$group操作用于对MongoDB中的数据进行分组操作,可以对数据进行分组计算等。

示例代码:```Document group = new Document('$group', new Document('_id', '$department').append('count', new Document('$sum', 1)));List<Document> documents =collection.aggregate(Arrays.asList(group)).into(newArrayList<>());```以上代码使用了$group操作,将数据按照部门进行分组,并统计每个部门的记录数。

java操作mongodb时,对象bean和DBObject相互转换的方法(推荐)

java操作mongodb时,对象bean和DBObject相互转换的方法(推荐)

java操作mongodb时,对象bean和DBObject相互转换的⽅法(推荐)如下所⽰:package com.iqbon.spider.util;import ng.reflect.Field;import ng.reflect.InvocationTargetException;import java.util.Date;import mons.beanutils.BeanUtils;import com.mongodb.BasicDBObject;import com.mongodb.DBObject;public class BeanUtil {/*** 把实体bean对象转换成DBObject* @param bean* @return* @throws IllegalArgumentException* @throws IllegalAccessException*/public static <T> DBObject bean2DBObject(T bean) throws IllegalArgumentException,IllegalAccessException {if (bean == null) {return null;}DBObject dbObject = new BasicDBObject();// 获取对象对应类中的所有属性域Field[] fields = bean.getClass().getDeclaredFields();for (Field field : fields) {// 获取属性名String varName = field.getName();// 修改访问控制权限boolean accessFlag = field.isAccessible();if (!accessFlag) {field.setAccessible(true);}Object param = field.get(bean);if (param == null) {continue;} else if (param instanceof Integer) {//判断变量的类型int value = ((Integer) param).intValue();dbObject.put(varName, value);} else if (param instanceof String) {String value = (String) param;dbObject.put(varName, value);} else if (param instanceof Double) {double value = ((Double) param).doubleValue();dbObject.put(varName, value);} else if (param instanceof Float) {float value = ((Float) param).floatValue();dbObject.put(varName, value);} else if (param instanceof Long) {long value = ((Long) param).longValue();dbObject.put(varName, value);} else if (param instanceof Boolean) {boolean value = ((Boolean) param).booleanValue();dbObject.put(varName, value);} else if (param instanceof Date) {Date value = (Date) param;dbObject.put(varName, value);}// 恢复访问控制权限field.setAccessible(accessFlag);}return dbObject;}/*** 把DBObject转换成bean对象* @param dbObject* @param bean* @return* @throws IllegalAccessException* @throws InvocationTargetException* @throws NoSuchMethodException*/public static <T> T dbObject2Bean(DBObject dbObject, T bean) throws IllegalAccessException,InvocationTargetException, NoSuchMethodException {if (bean == null) {return null;}Field[] fields = bean.getClass().getDeclaredFields();for (Field field : fields) {String varName = field.getName();Object object = dbObject.get(varName);if (object != null) {BeanUtils.setProperty(bean, varName, object);}}return bean;}}以上就是⼩编为⼤家带来的java操作mongodb时,对象bean和DBObject相互转换的⽅法(推荐)全部内容了,希望⼤家多多⽀持~。

java写入mongo double类型的数据是科学计数法-概述说明以及解释

java写入mongo double类型的数据是科学计数法-概述说明以及解释

java写入mongo double类型的数据是科学计数法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Java是一种广泛使用的编程语言,它支持多种数据类型,包括整数、浮点数、字符、布尔值等。

而MongoDB是一种NoSQL数据库系统,它以文档的形式存储数据。

在Java中,我们经常需要将数据写入MongoDB,其中涉及到Double类型的数据。

在Java写入MongoDB Double类型的数据时,有时会遇到科学计数法的表示方式。

科学计数法是一种十进制数字的表示方法,通过使用指数来表示很大或很小的数字。

例如,1.23E+6表示的是1.23乘以10的6次方,即1230000。

这种表示方式在科学和工程领域中经常使用,但在一些应用场景中可能会带来问题。

本文将探讨在Java中写入MongoDB Double类型数据时,使用科学计数法表示的问题,并提供解决方案。

我们将首先介绍Java中的数据类型,接着详细讨论MongoDB中的Double类型,最后深入探讨科学计数法在Java写入MongoDB Double类型数据的具体问题和解决方法。

通过本文的阅读,读者将了解到如何正确处理科学计数法表示的Double类型数据,避免数据存储错误或损失精度的问题。

同时,我们还将展望未来发展方向,探讨可能的改进和优化。

让我们开始探索吧!1.2 文章结构文章结构部分的内容如下:文章结构部分旨在介绍本篇长文的整体结构和内容安排。

本文总共包括三个主要部分:引言、正文和结论。

在引言部分,我们首先对文章进行了概述,简要介绍了本文要讨论的主题:Java写入MongoDB Double类型的数据时遇到的科学计数法的问题。

接着,我们阐述了文章的结构,即包括引言、正文和结论三个主要部分。

最后,我们明确了本文的目的,即旨在探讨科学计数法在Java写入MongoDB Double类型数据时的问题并提供解决方案。

在正文部分,我们将以两个主要方面展开讨论。

首先,我们将介绍Java 中的数据类型,包括基本数据类型和引用数据类型,以及Java中处理数据类型的特点。

Java中分页查询MongoDB数据

Java中分页查询MongoDB数据

Java中分页查询MongoDB数据 在Java中操作MongoDB时会遇到分页查询数据的情况,此时我们可以按如下步骤来实现: 1、创建⼀个分页类import org.springframework.data.domain.PageRequest;import org.springframework.data.domain.Pageable;import org.springframework.data.domain.Sort;public class MongoDbPageable implements Pageable {/**分页码*/private int pageNumber = 1;/**每页⼤⼩*/private int pageSize = 10;/**排序*/private Sort sort;@Overridepublic int getPageNumber() {return pageNumber;}public void setCurrentPage(int pageNumber) {this.pageNumber = pageNumber;}@Overridepublic int getPageSize() {return pageSize;}public void setPageSize(int pageSize) {this.pageSize = pageSize;}@Overridepublic Sort getSort() {return sort;}public void setSort(Sort sort) {this.sort = sort;}@Overridepublic long getOffset() {return (pageNumber - 1) * pageSize;}@Overridepublic Pageable first() {return PageRequest.of(0, pageSize, sort);}@Overridepublic boolean hasPrevious() {return false;}@Overridepublic Pageable next() {return PageRequest.of(pageNumber + 1, pageSize, sort);}@Overridepublic Pageable previousOrFirst() {return pageNumber == 0 ? this : PageRequest.of(pageNumber - 1, pageSize, sort);}} 2、分页类的实践private List<Object> find(int pageNumber, int pageSize, Sort.Direction direction){MongoDbPageable pageable = new MongoDbPageable();pageable.setCurrentPage(pageNumber);pageable.setPageSize(pageSize);// direction: Sort.Direction.DESC或者Sort.Direction.ASCSort sort = new Sort(direction, "_id");pageable.setSort(sort);Query query = new Query();query.with(pageable);return mongoTemplate.find(query, Object.class, collectionName);} 说明:分页类具有排序的功能,实践中是按照ObjectId(_id)进⾏降序排列的。

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java 对mongodb的操作1.1Java连接mongodb数据库1.1.1连单台mongodbMongo mg = new Mongo();//默认连本机127.0.0.1 端口为27017Mongo mg = new Mongo(ip);//可以指定ip 端口默认为27017Mongo mg = new Mongo(ip,port);//也可以指定ip及端口号1.1.2连双台mongodb//ip为主机ip地址,port为端口号,dataBaseName相当于数据库名DBAddress left = new DBAddress("ip:port/dataBaseName");DBAddress right = new DBAddress("ip:port/dataBaseName");//若一个mongodb出现问题,会自动连另外一台Mongo mongo = new Mongo(left, right);1.1.3连多台mongodbList<ServerAddress> mongoHostList = new ArrayList<ServerAddress>(); mongoHostList.add(new ServerAddress("ip",port));mongoHostList.add(new ServerAddress("ip",port));mongoHostList.add(new ServerAddress("ip",port));Mongo mg = new Mongo(mongoHostList);2.1获取mongodb的dbdataBaseName相当于关系数据库里的数据库名,mongodb中若没有该数据库名也不会报错,默认mongodb会建立这个数据库名,为空。

DB db = mg.getDB(dataBaseName); //注意:mongodb区分大小写,程序中一定要注意2.2mongodb的db安全认证若这个时候要想访问db中的collection(相当于关系数据库里的表),就必须通过安全认证才可以访问,否则后台会报您没有通过安全认证。

//安全认证java代码返回true表示通过,false表示没通过不能进行操作boolean auth =db.authenticate("userName", "password".toCharArray());3.1得到mongodb中的db的collectionDBCollection users = db.getCollection(tableName);参数tableName相当于关系数据库里的表名,若mongodb中没有该tableName,默认会创建该tableName,为空3.2mongodb中的db的collection自增长主键Mongodb中也像传统的关系数据库里表一样,有主键(_id)概念,用来唯一标识他们。

当用户往collection中插入一条新记录的时候,如果没有指定_id属性,那么mongodb会自动生成一个ObjectId类型的值,保存为_id的值。

3.3java对collection进行插入操作3.3.1第一种插入方式DBObject data1 = new BasicDBObject();data1.put("cust_Id", "123456");data1.put("is_Show", 1);data1.put("start_time", new Date());users.insert(data1);//等同于users.save(data1);3.3.2第二中插入方式BasicDBObjectBuilderdata1 =BasicDBObjectBuilder.start().add(...).add( ...);users.insert(data1.get());//等同于users.save(data1.get());3.3.3第三种插入方式Map<String, Object> data1 = new HashMap<String, Object>();data1.put(...);……users.insert(new BasicDBObject(data1));//等同于users.save(new BasicDBObject(data1));3.3.4第四中插入方式String json = "{'database': 'mkyongDB','table' : 'hosting'," + "'det ail' : {'records' : 99, 'index' : 'vps_index1', 'active' :'true'}}}";DBObject data1 = (DBObject)JSON.parse(json);users.insert(data1);//等同于users.save(data1);3.4java对collection的查询操作====================================DBObject fields = new BasicDBObject();fields.put("_id", false);fields.put("tag", true);fields.put("tv_sec", true);DBCursor cur = users.find(query, fields);可以用来过滤不需要获取的字段,减少IO====================================3.4.1查询所有的数据find()DBCursor cur = users.find(); while(cur.hasNext()){...}3.4.2查询id大于等于1的记录,并且只取10条记录DBCursor cur = users.find(new BasicDBObject("_id",new BasicDBObject("$g te",1))).limit(10);3.4.3查询id大于等于1的记录,并按id进行降序-1表示降序,1升序。

DBCursor cur = users.find(new BasicDBObject("_id",newBasicDBObject("$ gte",1))).sort(newBasicDBObject("_id",-1));3.4.4查询id大于等于1的记录,并跳过前10条记录显示相当于id>10DBCursor cur = users.find(new BasicDBObject("_id",new BasicDBObject("$g te",1))).skip(10);3.4.5查询id大于等于1的记录,跳过前10条记录并且只显示10条记录。

相当//于分页功能where id>10 and id<=20DBCursor cur = users.find(newBasicDBObject("_id", newBasicDBObject("$ gte",1))).skip(10).limit(10);3.4.6查询id大于等于1的所有记录数返回int型users.find(new BasicDBObject("_id",new BasicDBObject("$gte",1))).count( )3.4.7findAndRemove() 查询_id=30000的数据,并且删除users.findAndRemove(new BasicDBObject("_id", 30000));3.5java对collection的更新操作查询id为300的记录,将cust_Id的值更新为6533615,一定要注意大小写,以及数据//类型,返回值为int表示所影响的记录条数可以用users.findOne(new BasicDBObject("_id",300));查看下,会发现这条记录//只返回两个字段了,分别为_id,cust_Id,别的字段都删除了。

users.update(new BasicDBObject("_id",300), new BasicDBObject ("cust_Id" ,"6533615")).getN();//这种写法可以实现只更新id为300的cust_Id值为6533615,而不删除这条记录的别的字//段属性users.update(new BasicDBObject("_id",300), new BasicDBObject("$set",new BasicDBObject("cust_Id","6533615"))).getN();3.6java对collection的删除操作//移除cust_Id为6533615的数据。

注意用remove方法不释放磁盘空间,//mongodb只在collection中做了标志,没有正在删除。

users.remove(new BasicDBObject("cust_Id","6533615")).getN();//移除id>=1的数据users.remove(newBasicDBObject("_id",new BasicDBObject("$gte",1))).get N();//移除整个collection,drop也不释放磁盘空间users.drop();mongodb 小计(查询和导出) $in $gt $lt分类:数据库开发技术mongodb 查询集合之内> db.roothomesCol.find({"ID":{"$in":[48493297,48701795]}});mongodb 查询大小之间> db.roothomesCol.find({"ID":{$gt : 48493297, $lt : 48701795}});mongo IN 关键字,在集合里面索引限定范围roothomes $ /mongo/mongodb-2.0.2/bin/mongoexport --host 127.0.0.1--port 30000 --db roothomesDB -c roothomesCol --query'{"ID":{"$in":[48493297,48701795]}}' --fields _id,AB,AC--csv > roothomes.csvmongodb $gt $lt 关键字,在集合里面索引限定范围roothomes $ /mongo/mongodb-2.0.2/bin/mongoexport --host 127.0.0.1--port 30000 --db roothomesDB -c roothomesCol --query '{"ID":{$gt : 48420000, $lt : 48430000}}' --fields _id,AB,AC --csv > roothomes.csv。

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