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。
public interface UserRepository extends MongoRepository<User,String> {
User findByName(String name);
User findByNameAndAge(String name,Integer age);
int countByNameAndAge(String name,Integer age);
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<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
存放文件
@Autowired
GridFsTemplate gridFsTemplate;
@Test
public void testSaveFile() throws FileNotFoundException {
//要存储的文件
File file = new File("C:\\Users\\JackChen\\Desktop\\360截图18141222225269.png");
//定义输入流
FileInputStream inputStram = new FileInputStream(file);
//向GridFS存储文件
ObjectId objectId = gridFsTemplate.store(inputStram, "1.png", "");
//得到文件ID
String fileId = objectId.toString();
//5fd46f5c3629763ad83f9b86
System.out.println(fileId);
}
文件存储成功得到一个文件id，该文件id是fs.files集合中的主键
可以通过文件id查询fs.chunks表中的记录，得到文件的内容。
当GridFS中读取文件时，若文件分成多块，需要对文件的各分块进行组装、合并
读取文件
定义一个Mongodb的配置类，初始化项目时创建一个GridFSBucket对象，用于打开下载流对象。
@Configuration
public class MongoConfig {
@Value("${spring.data.mongodb.database}")
String db;
@Bean
public GridFSBucket getGridFSBucket(MongoClient mongoClient){
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase(db);
GridFSBucket bucket = GridFSBuckets.create(database);
return bucket;
}
}
@Test
public void testReadFile() throws IOException {
//根据文件id查询文件
GridFSFile gridFSFile = gridFsTemplate.findOne(Query.query(Criteria.where("_id").is("5fd46f5c3629763ad83f9b86")));
//打开一个下载流对象
GridFSDownloadStream gridFSDownloadStream = gridFSBucket.openDownloadStream(gridFSFile.getObjectId());
//创建GridFsResource对象，获取流
GridFsResource gridFsResource = new GridFsResource(gridFSFile,gridFSDownloadStream);
File file = new File("C:\\Users\\JackChen\\Desktop\\2.png");
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
IOUtils.copy(gridFsResource.getInputStream(),fileOutputStream);
fileOutputStream.close();
}
删除文件
@Autowired
GridFsTemplate gridFsTemplate;
@Test
public void testDelFile() throws IOException {
//根据文件id删除fs.files和fs.chunks中的记录
gridFsTemplate.delete(Query.query(Criteria.where("_id").is("5fd46f5c3629763ad83f9b86")));
}
以上就是SpringBoot MongoDB与MongoDB GridFS基本使用的详细内容，更多关于SpringBoot MongoDB GridFS的资料请关注编程网其它相关文章！
