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Comment utiliser SpringBoot MongoDB et MongoDB GridFS

WBOYavant: 2023-05-14 09:37:13698parcourir

MongoDB的基本使用

添加依赖

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

配置application.yml

server:
  port: 8888
spring:
  application:
    name: dmeo-app
  data:
    mongodb:
      uri:  mongodb://root:123456@localhost:27017
      database: dmeo

配置启动类

@SpringBootApplication
@EntityScan("cn.ybzy.model")//扫描实体类
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application .class, args);
    }
}

配置日志

配置logback-spring.xml日志，非必要配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!--定义日志文件的存储地址,使用绝对路径-->
    <property name="LOG_HOME" value="D:/logs"/>
    <!-- Console 输出设置 -->
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
            <charset>utf8</charset>
        </encoder>
    </appender>
    <!-- 按照每天生成日志文件 -->
    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志文件输出的文件名-->
            <fileNamePattern>${LOG_HOME}/xc.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!-- 异步输出 -->
    <appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <!-- 不丢失日志.默认的,如果队列的80%已满,则会丢弃TRACT、DEBUG、INFO级别的日志 -->
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 -->
        <queueSize>512</queueSize>
        <!-- 添加附加的appender,最多只能添加一个 -->
        <appender-ref ref="FILE"/>
    </appender>
    <logger name="org.apache.ibatis.cache.decorators.LoggingCache" level="DEBUG" additivity="false">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </logger>
    <logger name="org.springframework.boot" level="DEBUG"/>
    <root level="info">
        <!--<appender-ref ref="ASYNC"/>-->
        <appender-ref ref="FILE"/>
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </root>
</configuration>

创建User文档对象

@Data
@ToString
@Document(collection = "user")
public class User {
    @Id
    private String uid;
    private String name;
    private Integer age;
    private String address;
}

创建UserRepository

创建UserRepository ，继承MongoRepository，并指定实体类型和主键类型

在MongoRepository中定义了很多现成的方法，可以更方便的使用。

Spring Data mongodb也提供了自定义方法的规则，按照findByXXX，findByXXXAndYYY、countByXXXAndYYY等规则定义方法，实现查询操作。

/**
 * @Author: CJ
 * @Description:
 **/
public interface UserRepository extends MongoRepository<User,String> {
    /**
     * 根据页面名称查询
     * @param name
     * @return
     */
    User findByName(String name);
    /**
     * 根据页面名称和类型查询
     * @param name
     * @param age
     * @return
     */
    User findByNameAndAge(String name,Integer age);
    /**
     * 根据站点和页面类型查询记录数
     * @param name
     * @param age
     * @return
     */
    int countByNameAndAge(String name,Integer age);
    /**
     * 根据站点和页面类型分页查询
     * @param name
     * @param address
     * @param pageable
     * @return
     */
    Page<User> findByNameAndAddress(String name, String address, Pageable pageable);
}

执行测试

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class UserRepositoryTest {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
    @Test
    public void testFindAll() {
        //从0开始
        int page = 0;
        int size = 10;
        Pageable pageable = PageRequest.of(page, size);
        Page<User> all = userRepository.findAll(pageable);
        System.out.println(all);
    }
    @Test
    public void testSave() {
        User user = new User();
        user.setName("lisi");
        user.setAddress("China");
        user.setAge(12);
        userRepository.save(user);
        System.out.println(user);
    }
    @Test
    public void testDelete() {
        userRepository.deleteById("5fce3a0728df2033145874fc");
    }
    @Test
    public void testUpdate() {
    	 /**
         * Optional是jdk1.8引入的类型，Optional是一个容器对象
         * 它包括了需要的对象，使用isPresent方法判断所包含对象是否为空
         * isPresent方法返回false则表示Optional包含对象为空，否则可以使用get()取出对象进行操作。
         * Optional的优点是：
         *      1、提醒非空判断。
         *      2、将对象非空检测标准化。
         */
        Optional<User> optional = userRepository.findById("5fce3a0728df2033145874fc");
        if (optional.isPresent()) {
            User user = optional.get();
            user.setAge(22);
            userRepository.save(user);
        }
    }
    @Test
    public void testFindByName() {
        User user = userRepository.findByName("lisi");
        System.out.println(user);
    }
    @Test
    public void testCountByNameAndAge() {
        int count = userRepository.countByNameAndAge("lisi", 12);
        System.out.println(count);
    }
	//自定义条件查询
	@Test
    public void testExample() {
        //条件值
        User user= new User ();
        user.setAge(22);
        user.setAddress("China");
        //条件匹配器
        ExampleMatcher exampleMatcher = ExampleMatcher.matching();
        //ExampleMatcher.GenericPropertyMatchers.contains() 包含关键字,即模糊查询
        exampleMatcher = exampleMatcher.withMatcher("address",
                ExampleMatcher.GenericPropertyMatchers.contains());
        //创建条件实例
        Example<User> example = Example.of(user, exampleMatcher);
        //分页对象
        Pageable pageable = new PageRequest(0, 10);
        //分页查询
        Page<User> UserList = cmsPageRepository.findAll(example, pageable);
        System.out.println(UserList);
    }
}

GridFS的基本使用

GridFS概述

GridFS是MongoDB提供的用于持久化存储文件的模块。

工作原理：

GridFS存储文件是将文件分块存储，文件会按照256KB的大小分割成多个块进行存储，GridFS使用两个集合（collection）存储文件，一个集合是chunks, 用于存储文件的二进制数据；一个集合是files，用于存储文件的元数据信息（文件名称、块大小、上传时间等信息）。

特点：

用于存储和恢复超过16M（BSON文件限制）的文件(如：图片、音频、视频等)

是文件存储的一种方式，但它是存储在MonoDB的集合中

可以更好的存储大于16M的文件

会将大文件对象分割成多个小的chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为MongoDB的一个文档(document)被存储在chunks集合中

用两个集合来存储一个文件：fs.files与fs.chunks

每个文件的实际内容被存在chunks(二进制数据)中,和文件有关的meta数据(filename,content_type,还有用户自定义的属性)将会被存在files集合中。

详细参考：官网文档