MongoDB-JAVA

狼狼

　　转载，原文连接：http://blog.csdn.net/autfish/article/details/51379379
　　MongoDB的3.x版本Java驱动相对2.x做了全新的设计，类库和使用方法上有很大区别。例如用Document替换BasicDBObject、通过Builders类构建Bson替代直接输入$命令等，本文整理了基于3.2版本的常用增删改查操作的使用方法。为了避免冗长的篇幅，分为增删改、查询、聚合、地理索引等几部分。
　　聚合用于统计文档个数、求和、最大最小值、求平均值等，功能和函数名称和SQL中的count、distinct、group等关键字非常类似，此外，还可以通过JavaScript编写MapReduce实现复杂的计算(性能损耗也会非常严重)。
　　首先来看3.x驱动中的聚合方法的声明：
　　AggregateIterable<TDocument> aggregate(List<? extends Bson> pipeline)
　　参数类型是一个Bson的列表，而参数名称是pipeline，其构建方式正如其名，是以多个Bson建立起一条管道，前一个Bson的输出将作为后一个Bson的输入，例如：
　　mc.aggregate(Arrays.asList(match(eq("owner", "tom")), group("$author", sum("totalWords", "$words"))));
　　首先用$match查找出owner=tom的文档，并将结果集传递给$group并对字数求和。
　　下面来看更多命令用法，用于演示的类的基本代码如下
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• import static com.mongodb.client.model.Accumulators.*;
  
• import static com.mongodb.client.model.Aggregates.*;
  
• import static com.mongodb.client.model.Filters.eq;
  
• 
  
• import java.text.ParseException;
  
• import java.util.Arrays;
  
• 
  
• import org.bson.Document;
  
• 
  
• import com.mongodb.Block;
  
• import com.mongodb.MongoClient;
  
• import com.mongodb.client.AggregateIterable;
  
• import com.mongodb.client.MongoCollection;
  
• import com.mongodb.client.MongoDatabase;
  
• 
  
• public class AggregatesExamples {
  
• 
  
•     public static void main(String[] args) throws ParseException {
  
•         //根据实际环境修改ip和端口
  
•         MongoClient mongoClient = new MongoClient("localhost", 27017);
  
•         MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("lesson");
  
• 
  
•         AggregatesExamples client = new AggregatesExamples(database);
  
•         client.show();
  
•         mongoClient.close();
  
•     }
  
• 
  
•     private MongoDatabase database;
  
•     public AggregatesExamples(MongoDatabase database) {
  
•         this.database = database;
  
•     }
  
• 
  
•     public void show() {
  
•         MongoCollection<Document> mc = database.getCollection("blog");
  
•         //每次执行前清空集合以方便重复运行
  
•         mc.drop();
  
• 
  
•         //插入用于测试的文档
  
•         Document doc1 = new Document("title", "good day").append("owner", "tom").append("words", 300)
  
•                 .append("comments", Arrays.asList(new Document("author", "joe").append("score", 3).append("comment", "good"), new Document("author", "white").append("score", 1).append("comment", "oh no")));
  
•         Document doc2 = new Document("title", "good").append("owner", "john").append("words", 400)
  
•                 .append("comments", Arrays.asList(new Document("author", "william").append("score", 4).append("comment", "good"), new Document("author", "white").append("score", 6).append("comment", "very good")));
  
•         Document doc3 = new Document("title", "good night").append("owner", "mike").append("words", 200)
  
•                 .append("tag", Arrays.asList(1, 2, 3, 4));
  
•         Document doc4 = new Document("title", "happiness").append("owner", "tom").append("words", 1480)
  
•                 .append("tag", Arrays.asList(2, 3, 4));
  
•         Document doc5 = new Document("title", "a good thing").append("owner", "tom").append("words", 180)
  
•                 .append("tag", Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
  
•         mc.insertMany(Arrays.asList(doc1, doc2, doc3, doc4, doc5));
  
• 
  
•         AggregateIterable<Document> iterable = mc.aggregate(Arrays.asList(match(eq("owner", "tom")),
  
•                 group("$author", sum("totalWords", "$words"))));
  
•         printResult("", iterable);
  
• 
  
•         //TODO: 将在这里填充更多聚合示例
  
•     }
  
• 
  
•     //打印聚合结果
  
•     public void printResult(String doing, AggregateIterable<Document> iterable) {
  
•         System.out.println(doing);
  
•         iterable.forEach(new Block<Document>() {
  
•             public void apply(final Document document) {
  
•                 System.out.println(document);
  
•             }
  
•         });
  
•         System.out.println("------------------------------------------------------");
  
•         System.out.println();
  
•     }
  
• }
  

　　如上面代码所示，将把所有的聚合操作集中在show()方法中演示，并且在执行后打印结果集以观察执行结果。下面用常用的聚合代码填充show()方法
　　注意需要静态导入:
　　import static com.mongodb.client.model.Accumulators.*;
　　import static com.mongodb.client.model.Aggregates.*;
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• // $match 确定复合条件的文档, 可组合多个条件
  
• iterable = mc.aggregate(Arrays.asList(match(and(eq("owner", "tom"), gt("words", 300)))));
  
• printResult("$match only", iterable);
  
• 
  
• // $sum求和 $avg平均值 $max最大值 $min最小值
  
• iterable = mc.aggregate(Arrays.asList(
  
•         match(in("owner", "tom", "john", "mike")),
  
•         group("$owner", sum("totalWords", "$words"),
  
•                 avg("averageWords", "$words"),
  
•                 max("maxWords", "$words"), min("minWords", "$words"))));
  
• printResult("$sum $avg $max $min", iterable);
  
• 
  
• // $out 把聚合结果输出到集合
  
• mc.aggregate(Arrays.asList(
  
•         match(in("owner", "tom", "john", "mike")),
  
•         group("$owner", sum("totalWords", "$words"),
  
•                 avg("averageWords", "$words"),
  
•                 max("maxWords", "$words"), min("minWords", "$words")),
  
•         out("wordsCount")));
  
• iterable = database.getCollection("wordsCount").aggregate(
  
•         Arrays.asList(sample(3)));
  
• printResult("$out", iterable);
  
• 
  
• // 随机取3个文档, 仅返回title和owner字段
  
• iterable = mc.aggregate(Arrays.asList(sample(3),
  
•         project(fields(include("title", "owner"), excludeId()))));
  
• printResult("sample(3)", iterable);
  
• 
  
• // 从第2个文档开始取2个文档, 仅返回title和owner字段
  
• iterable = mc.aggregate(Arrays.asList(skip(1), limit(2),
  
•         project(fields(include("title", "owner"), excludeId()))));
  
• printResult("skip(1), limit(2)", iterable);
  
• 
  
• // $lookup 和另一个集合关联
  
• database.getCollection("scores").drop();
  
• database.getCollection("scores").insertMany(
  
•         Arrays.asList(
  
•                 new Document("writer", "tom").append("score", 100),
  
•                 new Document("writer", "joe").append("score", 95),
  
•                 new Document("writer", "john").append("score", 80)));
  
• iterable = mc.aggregate(Arrays.asList(lookup("scores", "owner",
  
•         "writer", "joinedOutput")));
  
• printResult("lookup", iterable);
  
• 
  
• // 拆分comments为单个文档
  
• iterable = mc.aggregate(Arrays.asList(match(size("comments", 2)),
  
•         project(fields(include("comments"), excludeId())),
  
•         unwind("$comments")));
  
• printResult("unwind comments", iterable);
  
• 
  
• System.out.println("distinct");
  
• DistinctIterable<String> di = mc.distinct("owner", String.class);
  
• di.forEach(new Block<String>() {
  
•     public void apply(final String str) {
  
•         System.out.println(str);
  
•     }
  
• });
  
• System.out.println("------------------------------------------------------");
  
• System.out.println();
  
• 
  
• System.out.println("count");
  
• long count = mc.count(Filters.eq("owner", "tom"));
  
• System.out.println("count=" + count);
  
• System.out.println("------------------------------------------------------");
  
• System.out.println();
  
• 
  
• System.out.println("mapreduce");
  
• String map = "function() { var category; "
  
•         + "if ( this.words >= 280 ) category = 'Long blogs'; "
  
•         + "else category = 'Short blogs'; "
  
•         + "emit(category, {title: this.title});}";
  
• 
  
• String reduce = "function(key, values) { var cnt = 0; "
  
•         + "values.forEach(function(doc) { cnt += 1; }); "
  
•         + "return {count: cnt};} ";
  
• MapReduceIterable<Document> mi = mc.mapReduce(map, reduce);
  
• mi.forEach(new Block<Document>() {
  
•     public void apply(final Document str) {
  
•         System.out.println(str);
  
•     }
  
• });
  
• System.out.println("------------------------------------------------------");
  
• System.out.println();
  

　　(完)