Démarrez rapidement avec MongoDB. Apprenez du cheval noir

Démarrage rapide avec MongoDB
Objectifs du cours
1 Concepts liés à MongoDB
2 Déploiement autonome
3 Commandes communes de base
4 Index-Index
5 commentaires d'articles

Démarrage rapide avec MongoDB

Utilisation de MongoDB - Démarrage rapide et série Cluster et sécurité

Objectifs du cours

Comprendre les scénarios métiers de MongoDB, se familiariser avec l'introduction, les caractéristiques et l'architecture, les types de données, etc. de MongoDB.
Capable d'installer et de démarrer MongoDB et l'interface graphique de gestion Compass sous Windows et Linux
Maîtriser les commandes communes de base de MongoDB pour réaliser le CRUD des données
Maîtrisez le type d'index, la gestion des index et le plan d'exécution de MongoDB.
Utilisez Spring Data MongoDB pour compléter le développement de l'activité de commentaires d'articles

1 Concepts liés à MongoDB

1.1 Scénarios d'applications métier

Les bases de données relationnelles traditionnelles (telles que MySQL) semblent impuissantes face aux "trois hautes" exigences des opérations de données et aux exigences des sites Web du Web2.0.
Explication : "Trois exigences élevées" :
• Hautes performances - l'exigence d'un nombre élevé de lectures et d'écritures simultanées de la base de données.
• Stockage énorme - Le besoin d'un stockage efficace et d'un accès à des quantités massives de données.
• Haute évolutivité et haute disponibilité - Le besoin d'une haute évolutivité et d'une haute disponibilité de la base de données.
Et MongoDB peut faire face aux "trois exigences élevées".

Les scénarios d'application spécifiques sont les suivants :
1) Scénarios sociaux, utilisant MongoDB pour stocker les informations utilisateur et les informations Moments publiées par les utilisateurs, et réaliser des fonctions telles que les personnes et les lieux à proximité grâce à l'indexation de l'emplacement géographique.

2) La scène du jeu utilise MongoDB pour stocker les informations de l'utilisateur du jeu, et l'équipement et les points de l'utilisateur sont directement stockés sous la forme de documents intégrés, ce qui est pratique pour les requêtes, le stockage efficace et l'accès.

3) Dans le scénario logistique, MongoDB est utilisé pour stocker les informations de commande. Le statut de la commande sera continuellement mis à jour pendant le processus de livraison, stocké sous la forme d'un tableau intégré dans MongoDB, et toutes les modifications de la commande peuvent être lues en une seule fois. mettre en doute.

4) Dans le scénario de l'Internet des objets, MongoDB est utilisé pour stocker toutes les informations sur les appareils intelligents connectés, ainsi que les informations de journal signalées par l'appareil, et effectuer une analyse multidimensionnelle sur ces informations.

5) Vidéo en direct, utilisant MongoDB pour stocker des informations utilisateur, telles que des informations interactives, etc.

Dans ces scénarios d'application, les caractéristiques communes des opérations de données sont :
(1) Grande quantité de données
(2) Opérations d'écriture fréquentes (la lecture et l'écriture sont très fréquentes)
(3) Données à faible valeur et faibles exigences transactionnelles

Pour de telles données, nous sommes plus aptes à utiliser MongoDB pour stocker des données.
Quand choisir MongoDB ?
En termes de choix d'architecture, en plus des trois caractéristiques ci-dessus, si vous hésitez encore à le choisir ? Certaines questions à considérer sont :

L'application n'a pas besoin de transactions et de jointures complexes pour prendre en charge de nouvelles applications, les exigences changeront et le modèle de données ne peut pas être déterminé. Si vous souhaitez développer rapidement de manière itérative, l'application a besoin de plus de 2 000 à 3 000 RPS en lecture et en écriture (le plus élevé
est également possible).
L'application nécessite un stockage de données de niveau TB ou même PB.
Développement rapide de l'application, doit pouvoir s'étendre rapidement horizontalement.
L'application nécessite que les données stockées ne soient pas perdues.
L'application doit être à 99,999 % hautement disponible.
Le demande un grand nombre de requêtes de localisation géographique et de requêtes textuelles.

Réponse : Si l'une des correspondances ci-dessus, vous pouvez envisager MongoDB. Si deux correspondances ou plus, vous ne regretterez jamais d'avoir choisi MongoDB.

Réflexion : Et si vous utilisiez MySQL ?
Réponse : Par rapport à MySQL, les problèmes peuvent être résolus à moindre coût (y compris les coûts d'apprentissage, de développement, d'exploitation et de maintenance, etc.)

1.2 Présentation de MongoDB

MongoDB est une base de données de documents open source, hautes performances et sans schéma. Elle a été conçue à l'origine pour simplifier le développement et faciliter l'expansion. C'est l'un des produits de base de données NoSQL. C'est une base de données non relationnelle qui ressemble le plus à une base de données relationnelle (MySQL).

La structure de données qu'il prend en charge est très lâche. Il s'agit d'un format de type JSON appelé BSON, il peut donc stocker des types de données plus complexes et est assez flexible.

Un enregistrement dans MongoDB est un document, qui est une structure de données composée de paires de champs et de valeurs (champ:valeur). Les documents MongoDB sont similaires aux objets JSON, c'est-à-dire qu'un document est considéré comme un objet. Le type de données du champ est un type de caractère et sa valeur peut inclure d'autres documents, des tableaux ordinaires et des tableaux de documents en plus de certains types de base.

1.3 Architecture

Comparaison entre MySQL et MongoDB
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Termes/concepts SQL	Termes/concepts MongoDB	expliquer
base de données	base de données	base de données
tableau	collection	Table/Collection de base de données
ligne	document	Ligne/document d'enregistrement de données
colonne	champ	champs de données/champs
indice	indice	indice
jointures de tables		Jointure de table, MongoDB ne prend pas en charge
	document intégré	MongoDB remplace les jointures multi-tables par des documents intégrés
clé primaire	clé primaire	Clé primaire, MongoDB définit automatiquement le champ _id comme clé primaire

1.4 Modèle de données

La plus petite unité de stockage de MongoDB est l'objet document. Un objet document correspond à une ligne dans une base de données relationnelle. Les données sont stockées sur disque dans MongoDB sous forme de documents BSON (Binary-JSON).

BSON (Binary Serialized Document Format) est un format de stockage binaire de type json, appelé Binary JSON. Comme JSON, BSON prend en charge les objets de document incorporés et les objets de tableau, mais BSON a certains types de données que JSON n'a pas, tels que les types Date et BinData.

BSON adopte la méthode de représentation des noms et des paires similaire à la structure du langage C, prend en charge les objets de document intégrés et les objets de tableau, présente trois caractéristiques de légèreté, de traversée et de haute efficacité, et peut décrire efficacement les données non structurées et les données structurées. L'avantage de ce format est une grande flexibilité, mais son inconvénient est que le taux d'utilisation de l'espace n'est pas très idéal.

Dans Bson, en plus des types JSON de base : chaîne, entier, booléen, double, null, tableau et objet, mongo utilise également des types de données spéciaux. Ces types incluent la date, l'ID d'objet, les données binaires, l'expression régulière et le code. Chaque pilote implémente ces types d'une manière spécifique à la langue, consultez la documentation de votre pilote pour plus de détails.

Liste de référence des types de données BSON :

type de données	décrire	exemple
chaîne	Les chaînes UTF-8 peuvent être représentées sous forme de données de type chaîne	{"x" : "foobar"}
identifiant d'objet	L'ID d'objet est l'ID unique de 12 octets du document	{“X” :ObjectId() }
Valeur booléenne	vrai ou faux : vrai ou faux	{"x":vrai}+
déployer	Une collection ou une liste de valeurs peut être représentée sous forme de tableau	{"x" ： ["a", "b", "c"]}
entier 32 bits	Type non disponible. JavaScript ne prend en charge que les nombres à virgule flottante 64 bits, donc les entiers 32 bits sont automatiquement convertis.	Le shell ne prend pas en charge ce type, et le shell le convertira en un nombre à virgule flottante 64 bits par défaut
Entier 64 bits	Ce type n'est pas pris en charge. Le shell utilise un document intégré spécial pour afficher les entiers 64 bits	Le shell ne prend pas en charge ce type, et le shell le convertira en un nombre à virgule flottante 64 bits par défaut
Flottant 64 bits	Les nombres dans le shell sont de ce type	{“x”：3.14159，“y”：3}
nul	Représente un objet nul ou indéfini	{"x":null}
indéfini	Les types non définis peuvent également être utilisés dans le document	{« x » : non défini}
symbole	Le shell ne le prend pas en charge et le shell convertira automatiquement les données symboliques de la base de données en une chaîne
expression régulière	Les documents peuvent contenir des expressions régulières, en utilisant la syntaxe d'expression régulière de JavaScript	{"x" ： /foobar/i}
le code	Les documents peuvent également contenir du code JavaScript	{“x” ： fonction() { /* …… */ }}
données binaires	Les données binaires peuvent consister en n'importe quelle chaîne d'octets, mais ne peuvent pas être utilisées dans le shell
valeur maximale valeur minimale	BSON inclut un type spécial représentant la valeur maximale possible. Il n'y a pas un tel type dans le shell.

Astuce :
Le shell utilise par défaut des valeurs à virgule flottante 64 bits. {"x": 3.14} ou {"x": 3}. Pour les valeurs entières, vous pouvez utiliser NumberInt (entier signé sur 4 octets) ou NumberLong (entier signé sur 8 octets), {"x":NumberInt("3")}{"x":NumberLong("3")}

1.5 Caractéristiques de MongoDB

MongoDB a principalement les caractéristiques suivantes :
(1) Haute performance :
MongoDB fournit une persistance de données haute performance. En particulier, la prise en charge des modèles de données intégrés réduit l'activité d'E/S sur les systèmes de base de données.
Les index permettent des requêtes plus rapides et peuvent inclure des clés provenant de documents et de tableaux intégrés. (L'index de texte résout le besoin de recherche, l'index TTL résout le besoin d'expiration automatique des données historiques et l'index de localisation géographique peut être utilisé pour créer diverses applications O2O) Mmapv1, wiredtiger, mongorocks (rocksdb), en mémoire et autres
multi- la prise en charge du moteur répond aux besoins de divers scénarios.
Gridfs répond aux besoins de stockage de fichiers.

(2) Haute disponibilité :
L'outil de réplication de MongoDB s'appelle un jeu de répliques (plica set), qui assure le basculement automatique et la redondance des données.

(3) Haute évolutivité :
MongoDB fournit une évolutivité horizontale dans le cadre de ses fonctionnalités de base.
Le sharding distribue les données sur un cluster de machines. (Stockage massif de données, expansion horizontale des capacités de service).
À partir de la version 3.4, MongoDB prend en charge la création de régions de données basées sur des clés de partition. Dans un cluster équilibré, MongoDB dirige les lectures et les écritures couvertes par une région uniquement vers les
fragments de cette région.
(4) Prise en charge des requêtes riches :
MongoDB prend en charge un langage de requête riche et prend en charge les opérations de lecture et d'écriture (CRUD), telles que l'agrégation de données, la recherche de texte et la requête géospatiale.

(5) Autres fonctionnalités : telles que le modèle de document flexible (mode dynamique) et sans mode.

2 Déploiement autonome

2.1 Installation et démarrage dans le système Windows

Étape 1 : Téléchargez le package d'installation
MongoDB fournit des packages binaires précompilés pour les systèmes 32 bits et 64 bits. Vous pouvez les télécharger et les installer à partir du site Web officiel de MongoDB. Adresse de téléchargement du package binaire précompilé MongoDB : adresse de téléchargement du package
binaire

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Téléchargez le package zip comme indiqué ci-dessus.
Conseils : Sélection de la version :
Convention de nommage des versions de MongoDB, telle que : xyz ;
lorsque y est un nombre impair, cela signifie que la version actuelle est une version de développement, telle que : 1.5.2, 4.1.13 ;
lorsque y est un nombre pair, cela signifie que la version actuelle est une version stable, telle que : 1.6 .3, 4.0.10 ;
z est le numéro de version révisé, plus le numéro est grand, mieux c'est.
Détails : Documentation MongoDB

Étape 2 : Décompressez l'installation et démarrez
Décompressez le package compressé dans un répertoire.
Dans le répertoire de décompression, créez manuellement un répertoire pour stocker les fichiers de données, tels quedata/db

Méthode 1 : démarrer le service avec des paramètres de ligne de commande
Créer des données dans le répertoire bin
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Créer un dossier db dans les données

Après avoir créé le dossier,
ouvrez l'invite de ligne de commande dans le répertoire bin et saisissez la commande suivante :

mongod --dbpath=..\data\db

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Nous pouvons voir dans les informations de démarrage que le port par défaut de mongoDB est 27017.
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Si nous voulons changer le port de démarrage par défaut, nous pouvons --portspécifier le port par .
Afin de faciliter notre démarrage à chaque fois, nous pouvons définir le répertoire bin du répertoire d'installation sur le chemin de la variable d'environnement.Le répertoire bin contient certaines commandes courantes, telles que le service de démarrage mongod et le service de connexion client mongo.

Méthode 2 : Démarrez le service par le fichier de configuration
Créez un nouveau dossier config dans le répertoire de décompression, et créez un nouveau fichier de configuration mongod.conf dans ce dossier Le contenu est le suivant :
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Créez un nouveau fichier mongod.conf sous le dossier conf.

Le contenu d'entrée est le suivant :

storage:
#The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "\data\db" on Windows.
dbPath: F:\mongodb\mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.12\data\db

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Pour les éléments de configuration détaillés, veuillez vous référer à la documentation officielle : Documentation du site officiel de MongoDB
[Note]
1) Si des guillemets doubles sont utilisés dans le fichier de configuration, comme l'adresse du chemin, le contenu des guillemets doubles sera automatiquement échappé. S'il n'est pas échappé, une erreur sera signalée :

error-parsing-yaml-config-file-yaml-cpp-error-at-line-3-column-15-unknown-escape-character-d

Solution :
a. Remplacez \ par / ou \
b. S'il n'y a pas d'espaces dans le chemin, aucun guillemet n'est requis.
2) Les champs ne peuvent pas être séparés par des tabulations dans le fichier de configuration

Solution :
Convertissez-le en espaces.
Méthode de démarrage :

mongod -f ../conf/mongod.conf
或
mongod --config ../config/mongod.conf

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Démarrer avec succès

Plus de configuration de paramètres :

systemLog:
destination: file
#The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
path: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/log/mongod.log"
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
#The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
dbPath: "D:/02_Server/DBServer/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-4.0.1/data"
net:
#bindIp: 127.0.0.1
port: 27017
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false

2.2 Connexion Shell (commande mongo)

Entrez la commande shell suivante à l'invite de commande pour terminer la connexion.
La fenêtre de ligne de commande ne peut pas être fermée pour le moment, alors créez-en une nouvelle.
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mongo
或
mongo --host=127.0.0.1 --port=27017

Afficher les bases de données existantes

show dbs

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Alternativement, les directives suivantes fonctionnent également

show databases

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quitter mongodb

exit

Plus de paramètres peuvent être visualisés via l'aide :

mongo --help

Astuce :
MongoDB javascript shell est un interpréteur basé sur javascript, il prend donc en charge les programmes js.

2.3 Compas - client graphique

Allez sur le site officiel de MongoDB pour télécharger MongoDB Compass,
adresse : MongoDB Compass Download

S'il s'agit de la version d'installation téléchargée, suivez les étapes pour l'installer ; s'il s'agit de la version téléchargée et compressée, décompressez-la directement et exécutez le fichier MongoDBCompassCommunity.exe à l'intérieur.
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Dans l'interface ouverte, entrez l'adresse de l'hôte, le port et d'autres informations pertinentes, puis cliquez sur Connect :
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2.4 Installation et connexion au système Linux

Objectif : Déployer une MongoDB sur une seule machine sous Linux pour une utilisation dans un environnement de production.
Astuce : C'est similaire à l'opération sous Windows.
Les étapes sont les suivantes :
(1) Téléchargez d'abord le package compressé mongod-linux-x86_64-4.0.10.tgz depuis le site officiel.
(2) Chargez le package compressé sur Linux et décompressez-le dans le répertoire actuel :
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tar -xvf mongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz

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(3) Déplacez le dossier décompressé vers le répertoire spécifié :

mv mongodb-linux-x86_64-4.0.10 /usr/local/mongodb

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(4) Créez plusieurs nouveaux répertoires pour stocker respectivement les données et les journaux :

#数据存储目录
mkdir -p /mongodb/single/data/db
#日志存储目录
mkdir -p /mongodb/single/log

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(5) Créer et modifier des fichiers de configuration

vi /mongodb/single/mongod.conf

Le contenu du fichier de configuration est le suivant :

dbpath=/mongodb/single/data/db
##日志输出文件路径
logpath=/mongodb/single/log/mongod.log
##错误日志采用追加模式
logappend=true
##启用日志文件，默认启用
journal=true
##这个选项可以过滤掉一些无用的日志信息，若需要调试使用请设置为false
quiet=true
##端口号 默认为27017
port=27017
##允许远程访问（你的服务器局域网ip）
bind_ip=192.168.0.2
##开启子进程
fork=true
##开启认证，必选先添加用户，先不开启（不用验证账号密码）
##auth=true

(6) Démarrer le service MongoDB

/usr/local/mongodb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf

about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 90384
child process started successfully, parent exiting

Démarrer avec succès
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Remarque :
Si ce n'est pas après le démarrage successfully, le démarrage a échoué. La raison est essentiellement un problème avec le fichier de configuration.

Vérifiez si le service est démarré par processus :

ps -ef |grep mongod

root 90384 1 0 8月26 ? 00:02:13 /usr/local/mongdb/bin/mongod -f /mongodb/single/mongod.conf

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(7) Utilisez la commande mongo et l'outil boussole pour vous connecter et tester.
connexion réussie
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Conseil : Si la connexion à distance échoue, vous devez configurer le pare-feu pour l'autoriser ou fermer directement le pare-feu Linux

#查看防火墙状态
systemctl status firewalld
#临时关闭防火墙
systemctl stop firewalld
#开机禁止启动防火墙
systemctl disable firewalld

(8) Arrêter et arrêter le service
Il existe deux manières d'arrêter le service : l'arrêt rapide et l'arrêt standard, qui sont décrits tour à tour ci-dessous :
(1) Méthode d'arrêt rapide (rapide, simple et les données peuvent être erronées )
Objectif : Tuer directement via la commande kill du système Processus :
Vérifier après avoir tué pour éviter de ne pas en tuer.

#通过进程编号关闭节点
kill -2 54410

[Supplément]
Si cela est dû à une corruption de données, vous devez faire ce qui suit (comprendre) :
1) Supprimer le fichier de verrouillage :

rm -f /mongodb/single/data/db/*.lock

2) Données de réparation :

/usr/local/mongdb/bin/mongod --repair --dbpath=/mongodb/single/data/db

(2) Méthode d'arrêt standard (les données ne sont pas faciles à faire des erreurs, mais gênantes) :
Objectif : Arrêtez le service via la commande shutdownServer dans le client mongo. Les
principales étapes de fonctionnement sont les suivantes :

//客户端登录服务，注意，这里通过localhost登录，如果需要远程登录，必须先登录认证才行。
mongo --port 27017
//#切换到admin库
use admin
//关闭服务
db.shutdownServer()

3 Commandes communes de base

3.1 Exigences relatives aux cas

Les données de stockage des commentaires d'articles sont stockées dans MongoDB. La référence de la structure de données est la suivante :
base de données : articledb

Commentaires d'opinion	commentaire
Nom de domaine	sens du champ	Type de champ	Remarque
_identifiant	IDENTIFIANT	ObjectId'String	Champ de clé primaire de Mongo
ID article	ID de l'article	Chaîne
contenu	commentaires	Chaîne
ID de l'utilisateur	ID de l'examinateur	Chaîne
surnom	Surnom de l'examinateur	Chaîne
heure de création	date et heure du commentaire	Date
ressemblance	Aime	Int32
numéro de réponse	réponses	Int32
État	État	Chaîne	0 : invisible ; 1 : visible ;
id parent	Carte d'identité supérieure	Chaîne	Si 0 signifie le meilleur commentaire de l'article

3.2 Fonctionnement de la base de données

3.2.1 Sélection et création d'une base de données

Syntaxe pour sélectionner et créer une base de données :

use 数据库名称

Si la base de données n'existe pas, elle sera créée automatiquement. Par exemple, l'instruction suivante crée la base de données spitdb :

use articledb

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Afficher toutes les commandes de base de données que vous êtes autorisé à afficher

show dbs
或
show databases

Remarque : Dans MongoDB, la collection ne sera créée qu'après l'insertion du contenu ! C'est-à-dire qu'après la création de la collection (table de données), un document (enregistrement) doit être inséré avant que la collection ne soit réellement créée.

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Afficher les commandes de base de données actuellement utilisées

db

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MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有选择数据库，集合将存放在 test 数据库中。
另外：
数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串。

不能是空字符串（“”)。
不得含有’ '（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
应全部小写。
最多64字节。

有一些数据库名是保留的，可以直接访问这些有特殊作用的数据库。

admin：从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

3.2.2 数据库的删除

MongoDB 删除数据库的语法格式如下：

db.dropDatabase()

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提示：主要用来删除已经持久化的数据库

3.3 集合操作

集合，类似关系型数据库中的表。
可以显示的创建，也可以隐式的创建。

3.3.1 集合的显式创建（了解）

基本语法格式：

db.createCollection(name)

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参数说明：

name: 要创建的集合名称

例如：创建一个名为 mycollection 的普通集合。

db.createCollection("mycollection")

查看当前库中的表：show tables命令

show collections
或
show tables

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集合的命名规范：

集合名不能是空字符串""。
集合名不能含有\0字符（空字符)，这个字符表示集合名的结尾。
集合名不能以"system."开头，这是为系统集合保留的前缀。
用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。

3.3.2 集合的隐式创建

当向一个集合中插入一个文档的时候，如果集合不存在，则会自动创建集合。
详见 文档的插入 章节。
提示：通常我们使用隐式创建文档即可。

3.3.3 集合的删除

集合删除语法格式如下：

db.collection.drop()
或
db.集合.drop()

返回值
如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。
例如：要删除mycollection集合

db.mycollection.drop()

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删除后查询：

3.4 文档基本CRUD

文档（document）的数据结构和 JSON 基本一样。
所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

3.4.1 文档的插入

（1）单个文档插入
使用insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.collection.insert(
<document or array of documents>,
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)

参数：

Parameter	Type	Description
document	document or array	要插入到集合中的文档或文档数组。（(json格式）
writeConcern	document	Optional. A document expressing the write concern. Omit to use the default write concern. See Write Concern.Do not explicitly set the write concern for the operation if run in a transaction. To use write concern with transactions, see Transactions and Write Concern.
ordered	boolean	可选。如果为真，则按顺序插入数组中的文档，如果其中一个文档出现错误，MongoDB将返回而不处理数组中的其余文档。如果为假，则执行无序插入，如果其中一个文档出现错误，则继续处理数组中的主文档。在版本2.6+中默认为true

【示例】
要向comment的集合(表)中插入一条测试数据：

db.comment.insert({
   
   "articleid":"100000","content":"今天天气真好，阳光明媚","userid":"1001","nickname":"Rose","createdatetime":new Date(),"likenum":NumberInt(10),"state":null})

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我们发现本身没有创建comment的集合，但是文档创建完后，竟然创建了一个comment的集合

提示：
1）comment集合如果不存在，则会隐式创建
2）mongo中的数字，默认情况下是double类型，如果要存整型，必须使用函数NumberInt(整型数字)，否则取出来就有问题了。
3）插入当前日期使用 new Date()
4）插入的数据没有指定 _id ，会自动生成主键值
5）如果某字段没值，可以赋值为null，或不写该字段。

执行后，如下，说明插入一个数据成功了。
注意：
1.文档中的键/值对是有序的。
2.文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
3.MongoDB区分类型和大小写。
4.MongoDB的文档不能有重复的键。
5.文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

文档键命名规范：

键不能含有\0 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
.和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

（2）批量插入
语法：

db.collection.insertMany(
[ <document 1> , <document 2>, ... ],
{
    
    
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)

参数：

Parameter	Type	Description
document	document	要插入到集合中的文档或文档数组。（(json格式）
writeConcern	document	Optional. A document expressing the write concern. Omit to use the default write concern.Do not explicitly set the write concern for the operation if run in a transaction. Touse write concern with transactions, see Transactions and Write Concern.
ordered	boolean	可选。一个布尔值，指定Mongod实例应执行有序插入还是无序插入。默认为true。

【示例】
批量插入多条文章评论：

db.comment.insertMany([
{
   
   "_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
{
   
   "_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
{
   
   "_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
{
   
   "_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
{
   
   "_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}
]);

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提示：
插入时指定了 _id ，则主键就是该值。
如果某条数据插入失败，将会终止插入，但已经插入成功的数据不会回滚掉。
因为批量插入由于数据较多容易出现失败，因此，可以使用try catch进行异常捕捉处理，测试的时候可以不处理。如（了解）：

try {
db.comment.insertMany([
{
   
   "_id":"1","articleid":"100001","content":"我们不应该把清晨浪费在手机上，健康很重要，一杯温水幸福你我他。","userid":"1002","nickname":"相忘于江湖","createdatetime":new Date("2019-08-05T22:08:15.522Z"),"likenum":NumberInt(1000),"state":"1"},
{
   
   "_id":"2","articleid":"100001","content":"我夏天空腹喝凉开水，冬天喝温开水","userid":"1005","nickname":"伊人憔悴","createdatetime":new Date("2019-08-05T23:58:51.485Z"),"likenum":NumberInt(888),"state":"1"},
{
   
   "_id":"3","articleid":"100001","content":"我一直喝凉开水，冬天夏天都喝。","userid":"1004","nickname":"杰克船长","createdatetime":new Date("2019-08-06T01:05:06.321Z"),"likenum":NumberInt(666),"state":"1"},
{
   
   "_id":"4","articleid":"100001","content":"专家说不能空腹吃饭，影响健康。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T08:18:35.288Z"),"likenum":NumberInt(2000),"state":"1"},
{
   
   "_id":"5","articleid":"100001","content":"研究表明，刚烧开的水千万不能喝，因为烫嘴。","userid":"1003","nickname":"凯撒","createdatetime":new Date("2019-08-06T11:01:02.521Z"),"likenum":NumberInt(3000),"state":"1"}
]);
} catch (e) {
print (e);
}

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此时查看5条数据都在

3.4.2 文档的基本查询

查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(<query>, [projection])

参数：

Parameter	Type	Description
query	document	可选。使用查询运算符指定选择筛选器。若要返回集合中的所有文档，请省略此参数或传递空文档( {} )。
projection	projection	可选。指定要在与查询筛选器匹配的文档中返回的字段（投影）。若要返回匹配文档中的所有字段，请省略此参数。

【示例】
（1）查询所有
如果我们要查询spit集合的所有文档，我们输入以下命令

db.comment.find()
或
db.comment.find({})

查询结果：
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清空指令

cls

查看所有
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这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段，这个相当于我们原来关系数据库中表的主键，当你在插入文档记录时没有指定该字段，MongoDB会自动创建，其类型是ObjectID类型。
如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以，其类型可以是ObjectID类型，也可以是MongoDB支持的任意类型。

如果我想按一定条件来查询，比如我想查询userid为1003的记录，怎么办？很简单！只要在find()中添加参数即可，参数也是json格式，如
下：

db.comment.find({userid:'1003'})

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如果你只需要返回符合条件的第一条数据，我们可以使用findOne命令来实现，语法和find一样。
如：查询用户编号是1003的记录，但只最多返回符合条件的第一条记录：

db.comment.findOne({userid:'1003'})

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（2）投影查询（Projection Query）：
如果要查询结果返回部分字段，则需要使用投影查询（不显示所有字段，只显示指定的字段）。
如：查询结果只显示 _id、userid、nickname :

db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1})
{ "_id" : "4", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
{ "_id" : "5", "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }

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默认 _id 会显示。
如：查询结果只显示、userid、nickname ，不显示 _id ：

>db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,nickname:1,_id:0})
{ "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }
{ "userid" : "1003", "nickname" : "凯撒" }

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再例如：查询所有数据，但只显示 _id、userid、nickname :

>db.comment.find({},{userid:1,nickname:1})

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3.4.3 文档的更新

更新文档的语法：

db.collection.update(query, update, options)
//或
db.collection.update(
<query>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>,
collation: <document>,
arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
hint: <document|string> // Available starting in MongoDB 4.2
}
)

Parameter	Type	Description
query	document	更新的选择条件。可以使用与find（）方法中相同的查询选择器，类似sql update查询内where后面的。。在3.0版中进行了更改：当使用upsert:true执行update（）时，如果查询使用点表示法在_id字段上指定条件，则MongoDB将拒绝插入新文档。
update	document or pipeline	要应用的修改。该值可以是：包含更新运算符表达式的文档，或仅包含：对的替换文档，或在MongoDB 4.2中启动聚合管道。管道可以由以下阶段组成：
upsert	boolean	可选。如果设置为true，则在没有与查询条件匹配的文档时创建新文档。默认值为false，如果找不到匹配项，则不会插入新文档。
multi	boolean	可选。如果设置为true，则更新符合查询条件的多个文档。如果设置为false，则更新一个文档。默认值为false。
writeConcern	document	可选。表示写问题的文档。抛出异常的级别。
collation	document	可选。指定要用于操作的校对规则。校对规则允许用户为字符串比较指定特定于语言的规则，例如字母大小写和重音标记的规则。校对规则选项具有以下语法：校对规则：{区域设置：，caseLevel:，caseFirst:，强度numericordering:，替代：，最大变量：，向后：}指定校对规则时，区域置字段是必需的；所有其他校对规则字段都是可选的。有关字段的说明，请参阅校对规则文档。如果未指定校对规则，但集合具有默认校对规则（请参db.createCollection（）），则该操作将使用为集合指定的校对规则。如果没有为集合或操作指定校对规则，MongoDB将使用以前版本中使用的简单二进制比较进行字符串比较。不能为一个操作指定多个校对规则。例如，不能为每个字段指定不同的校对规则，或者如果使用排序执行查找，则不能将一个校对规则用于查找，另一个校对规则用于排序。3.4版新增
arrayFilters	array	可选。一个筛选文档数组，用于确定要为数组字段上的更新操作修改哪些数组元素。在更新文档中，使用筛选的位置运算符来定义标识符,然后在数组过滤器文档中引用。如果标识符未包含在更新文档中，则不能有标识符的数组数组筛选器文档。注意必须以大小写字母开头并且只包括[标识符]都必须指定一个对应的数组筛选器文档。也就是说，不能为同一标识符指定多个数组筛选器文档。3.6版+
hint	Document or string	可选。指定用于支持查询谓词的索引的文档或字符串。该选项可以采用索引规范文档或索引名称字符串。如果指定的索引不存在，则说明操作错误。例如，请参阅版本4中的“为更新操作指定提示。

提示：
主要关注前四个参数即可。
【示例】
（1）覆盖的修改
如果我们想修改_id为1的记录，点赞量为1001，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"1"},{likenum:NumberInt(1001)})

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执行后，我们会发现，这条文档除了likenum字段其它字段都不见了，
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（2）局部修改
为了解决这个问题，我们需要使用修改器$set来实现，命令如下：
我们想修改_id为2的记录，浏览量为889，输入以下语句：

db.comment.update({_id:"2"},{$set:{likenum:NumberInt(889)}})

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这样就OK啦。
（3）批量的修改
更新所有用户为 1003 的用户的昵称为凯撒大帝。

//默认只修改第一条数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒2"}})
//修改所有符合条件的数据
db.comment.update({userid:"1003"},{$set:{nickname:"凯撒大帝"}},{multi:true})

提示：如果不加后面的参数，则只更新符合条件的第一条记录
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加上后面的参数

（3）列值增长的修改
如果我们想实现对某列值在原有值的基础上进行增加或减少，可以使用 $inc 运算符来实现。
需求：对3号数据的点赞数，每次递增1

db.comment.update({_id:"3"},{$inc:{likenum:NumberInt(1)}})

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3.4.4 删除文档

删除文档的语法结构：

db.集合名称.remove(条件)

以下语句可以将数据全部删除，请慎用

db.comment.remove({})

如果删除_id=1的记录，输入以下语句

db.comment.remove({_id:"1"})

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删除userid = 1003 的数据

db.comment.remove({userid:"1003"})

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删库跑路:

3.5 文档的分页查询

3.5.1 统计查询

统计查询使用count()方法，语法如下：

db.collection.count(query, options)

参数：

Parameter	Type	Description
query	document	查询选择条件。
options	document	可选。用于修改计数的额外选项。

提示：
可选项暂时不使用。
【示例】
（1）统计所有记录数：
统计comment集合的所有的记录数：

db.comment.count()

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（2）按条件统计记录数：
例如：统计userid为1003的记录条数

db.comment.count({userid:"1003"})

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提示：
默认情况下 count() 方法返回符合条件的全部记录条数。

3.5.2 分页列表查询

可以使用limit()方法来读取指定数量的数据，使用skip()方法来跳过指定数量的数据。
基本语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

如果你想返回指定条数的记录，可以在find方法后调用limit来返回结果(TopN)，默认值20，例如：

db.comment.find().limit(3)

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skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。（前N个不要）,默认值是0

db.comment.find().skip(3)

分页查询：需求：每页2个，第二页开始：跳过前两条数据，接着值显示3和4条数据

//第一页
db.comment.find().skip(0).limit(2)
//第二页
db.comment.find().skip(2).limit(2)
//第三页
db.comment.find().skip(4).limit(2)

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3.5.3 排序查询

sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。
语法如下所示：

db.COLLECTION_NAME.find().sort({
   
   KEY:1})
或
db.集合名称.find().sort(排序方式)

例如：
对userid降序排列，并对访问量进行升序排列

db.comment.find().sort({userid:-1,likenum:1})

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按userid降序排列，投影

提示：
skip(), limilt(), sort()三个放在一起执行的时候，执行的顺序是先 sort(), 然后是 skip()，最后是显示的 limit()，和命令编写顺序无关。

3.6 文档的更多查询

3.6.1 正则的复杂条件查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为：

db.collection.find({field:/正则表达式/})
或
db.集合.find({字段:/正则表达式/})

提示：正则表达式是js的语法，直接量的写法。
例如，我要查询评论内容包含“开水”的所有文档，代码如下：

db.comment.find({content:/开水/})

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如果要查询评论的内容中以“专家”开头的，代码如下：

db.comment.find({content:/^专家/})

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3.6.2 比较查询

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的，格式如下:

db.集合名称.find({ "field" : { $gt: value }}) // 大于: field > value
db.集合名称.find({ "field" : { $lt: value }}) // 小于: field < value
db.集合名称.find({ "field" : { $gte: value }}) // 大于等于: field >= value
db.集合名称.find({ "field" : { $lte: value }}) // 小于等于: field <= value
db.集合名称.find({ "field" : { $ne: value }}) // 不等于: field != value

示例：查询评论点赞数量大于700的记录

db.comment.find({likenum:{$gt:NumberInt(700)}})

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3.6.3 包含查询

包含使用$in操作符。示例：查询评论的集合中userid字段包含1003或1004的文档

db.comment.find({userid:{$in:["1003","1004"]}})

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不包含使用$nin操作符。示例：查询评论集合中userid字段不包含1003和1004的文档
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db.comment.find({userid:{$nin:["1003","1004"]}})

3.6.4 条件连接查询

我们如果需要查询同时满足两个以上条件，需要使用$and操作符将条件进行关联。（相当于SQL的and）格式为：

$and:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中likenum大于等于700 并且小于2000的文档：

db.comment.find({$and:[{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]})
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/b214b02322164c1aba4eec9c2b1bb367.png#pic_center)

如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用操作符进行关联，与前面 and的使用方式相同格式为：

$or:[ { },{ },{ } ]

示例：查询评论集合中userid为1003，或者点赞数小于1000的文档记录

db.comment.find({$or:[ {userid:"1003"} ,{likenum:{$lt:1000} }]})

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3.7 常用命令小结

选择切换数据库：use articledb
插入数据：db.comment.insert({bson数据})
查询所有数据：db.comment.find();
条件查询数据：db.comment.find({条件})
查询符合条件的第一条记录：db.comment.findOne({条件})
查询符合条件的前几条记录：db.comment.find({条件}).limit(条数)
查询符合条件的跳过的记录：db.comment.find({条件}).skip(条数)
修改数据：db.comment.update({条件},{修改后的数据}) 或db.comment.update({条件},{$set:{要修改部分的字段:数据})
修改数据并自增某字段值：db.comment.update({条件},{$inc:{自增的字段:步进值}})
删除数据：db.comment.remove({条件})
统计查询：db.comment.count({条件})
模糊查询：db.comment.find({字段名:/正则表达式/})
条件比较运算：db.comment.find({字段名:{$gt:值}})
包含查询：db.comment.find({字段名:{$in:[值1，值2]}})或db.comment.find({字段名:{$nin:[值1，值2]}})
条件连接查询：db.comment.find({$and:[{条件1},{条件2}]})或db.comment.find({$or:[{条件1},{条件2}]})

4 索引-Index

4.1 概述

索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句
匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非
常致命的。
如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。
索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序。索引项的排
序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果。
官网文档：MongoDB索引
了解：
MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）

4.2 索引的类型

4.2.1 单字段索引

MongoDB支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引，称为单字段索引（Single Field Index）。
对于单个字段索引和排序操作，索引键的排序顺序（即升序或降序）并不重要，因为MongoDB可以在任何方向上遍历索引。
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4.2.2 复合索引

MongoDB还支持多个字段的用户定义索引，即复合索引（Compound Index）。
复合索引中列出的字段顺序具有重要意义。例如，如果复合索引由 { userid: 1, score: -1 } 组成，则索引首先按userid正序排序，然后在每个userid的值内，再在按score倒序排序。
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4.2.3 其他索引

地理空间索引（Geospatial Index）、文本索引（Text Indexes）、哈希索引（Hashed Indexes）。

地理空间索引（Geospatial Index）
为了支持对地理空间坐标数据的有效查询，MongoDB提供了两种特殊的索引：返回结果时使用平面几何的二维索引和返回结果时使用球面几何的二维球面索引。

文本索引（Text Indexes）
MongoDB提供了一种文本索引类型，支持在集合中搜索字符串内容。这些文本索引不存储特定于语言的停止词（例如“the”、“a”、“or”），而将集合中的词作为词干，只存储根词。

哈希索引（Hashed Indexes）
为了支持基于散列的分片，MongoDB提供了散列索引类型，它对字段值的散列进行索引。这些索引在其范围内的值分布更加随机，但只支持相等匹配，不支持基于范围的查询。

4.3 索引的管理操作

4.3.1 索引的查看

说明：
返回一个集合中的所有索引的数组。
语法：

db.collection.getIndexes()

提示：该语法命令运行要求是MongoDB 3.0+
【示例】
查看comment集合中所有的索引情况

db.comment.getIndexes()

[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "articledb.comment"
}
]

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结果中显示的是默认 _id 索引。
默认_id索引：
MongoDB在创建集合的过程中，在 _id 字段上创建一个唯一的索引，默认名字为 id ，该索引可防止客户端插入两个具有相同值的文档，您不能在_id字段上删除此索引。

注意：该索引是唯一索引，因此值不能重复，即 _id 值不能重复的。在分片集群中，通常使用 _id 作为片键。

4.3.2 索引的创建

说明：
在集合上创建索引。
语法：

db.collection.createIndex(keys, options)

Parameter	Type	Description
keys	document	包含字段和值对的文档，其中字段是索引键，值描述该字段的索引类型。对于字段上的升序索引，请
指定值1；对于降序索引，请指定值-1。比如： {字段:1或-1} ，其中1 为指定按升序创建索引，如果你
想按降序来创建索引指定为 -1 即可。另外，MongoDB支持几种不同的索引类型，包括文本、地理空
间和哈希索引。
options	document	可选。包含一组控制索引创建的选项的文档。有关详细信息，请参见选项详情列表。

options（更多选项）列表：

Parameter	Type	Description
background	Boolean	建索引过程会阻塞其它数据库操作，background可指定以后台方式创建索引，即增加"background" 可选参数。 “background” 默认值为false。
unique	Boolean	建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false.
name	string	索引的名称。如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。
dropDups	Boolean	3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为false.
sparse	Boolean	对文档中不存在的字段数据不启用索引；这个参数需要特别注意，如果设置为true的话，在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false.
expireAfterSeconds	integer	指定一个以秒为单位的数值，完成 TTL设定，设定集合的生存时间。
v	index version	索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。
weights	document	索引权重值，数值在 1 到 99,999 之间，表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。
default_language	string	对于文本索引，该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。默认为英语
language_override	string	对于文本索引，该参数指定了包含在文档中的字段名，语言覆盖默认的language，默认值为language.

提示：
注意在 3.0.0 版本前创建索引方法为 db.collection.ensureIndex() ，之后的版本使用了 db.collection.createIndex() 方法，
ensureIndex() 还能用，但只是 createIndex() 的别名。

【示例】
（1）单字段索引示例：对 userid 字段建立索引：

> db.comment.createIndex({userid:1})

{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}

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参数1：按升序创建索引
可以查看一下：

> db.comment.getIndexes()

[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "articledb.comment"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"userid" : 1
},
"name" : "userid_1",
"ns" : "articledb.comment"
}
]

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索引名字为`userid_1
compass查看：
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（2）复合索引：对 userid 和 nickname 同时建立复合（Compound）索引：

> db.comment.createIndex({userid:1,nickname:-1})

{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 2,
"numIndexesAfter" : 3,
"ok" : 1
}

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查看一下索引：

> db.comment.getIndexes()

[
{
"v" : 2,
"key" : {
"_id" : 1
},
"name" : "_id_",
"ns" : "articledb.comment"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"userid" : 1
},
"name" : "userid_1",
"ns" : "articledb.comment"
},
{
"v" : 2,
"key" : {
"userid" : 1,
"nickname" : -1
},
"name" : "userid_1_nickname_-1",
"ns" : "articledb.comment"
}
]

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compass中：
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4.3.3 索引的移除

说明：可以移除指定的索引，或移除所有索引
一、指定索引的移除
语法：

db.collection.dropIndex(index)

参数：

Parameter	Type	Description
index	string or document	指定要删除的索引。可以通过索引名称或索引规范文档指定索引。若要删除文本索引，请指定索引名称。

【示例】
删除 comment 集合中 userid 字段上的升序索引：

> db.comment.dropIndex({userid:1})
{ "nIndexesWas" : 3, "ok" : 1 }

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查看已经删除了。
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根据索引名称删除

db.comment.dropIndex("userid_1_nickname_-1")

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二、所有索引的移除
语法：

db.collection.dropIndexes()

【示例】
删除 spit 集合中所有索引。

> db.comment.dropIndexes()

{
"nIndexesWas" : 2,
"msg" : "non-_id indexes dropped for collection",
"ok" : 1
}

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提示： _id 的字段的索引是无法删除的，只能删除非 _id 字段的索引。

4.4 索引的使用

4.4.1 执行计划

分析查询性能（Analyze Query Performance）通常使用执行计划（解释计划、Explain Plan）来查看查询的情况，如查询耗费的时间、是否基于索引查询等。
那么，通常，我们想知道，建立的索引是否有效，效果如何，都需要通过执行计划查看。
语法：

db.collection.find(query,options).explain(options)

【示例】
查看根据userid查询数据的情况：

> db.comment.find({userid:"1003"}).explain()

{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "articledb.comment",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"filter" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"direction" : "forward"
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "9ef3740277ad",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.10",
"gitVersion" : "c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766"
},
"ok" : 1
}

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关键点看： “stage” : “COLLSCAN”, 表示全集合扫描
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下面对userid建立索引

> db.comment.createIndex({userid:1})
{
"createdCollectionAutomatically" : false,
"numIndexesBefore" : 1,
"numIndexesAfter" : 2,
"ok" : 1
}

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再次查看执行计划：

> db.comment.find({userid:"1013"}).explain()

{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "articledb.comment",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"userid" : {
"$eq" : "1013"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "FETCH",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"userid" : 1
},
"indexName" : "userid_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"userid" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"userid" : [
"[\"1013\", \"1013\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "9ef3740277ad",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.10",
"gitVersion" : "c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766"
},
"ok" : 1
}

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关键点看： “stage” : “IXSCAN” ,基于索引的扫描
compass查看：
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4.4.2 涵盖的查询

Covered Queries
当查询条件和查询的投影仅包含索引字段时，MongoDB直接从索引返回结果，而不扫描任何文档或将文档带入内存。这些覆盖的查询可以非常有效。
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更多：https://docs.mongodb.com/manual/core/query-optimization/#read-operations-covered-query
【示例】

> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0})

{ "userid" : "1003" }
{ "userid" : "1003" }
> db.comment.find({userid:"1003"},{userid:1,_id:0}).explain()

{
"queryPlanner" : {
"plannerVersion" : 1,
"namespace" : "articledb.comment",
"indexFilterSet" : false,
"parsedQuery" : {
"userid" : {
"$eq" : "1003"
}
},
"winningPlan" : {
"stage" : "PROJECTION",
"transformBy" : {
"userid" : 1,
"_id" : 0
},
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"keyPattern" : {
"userid" : 1
},
"indexName" : "userid_1",
"isMultiKey" : false,
"multiKeyPaths" : {
"userid" : [ ]
},
"isUnique" : false,
"isSparse" : false,
"isPartial" : false,
"indexVersion" : 2,
"direction" : "forward",
"indexBounds" : {
"userid" : [
"[\"1003\", \"1003\"]"
]
}
}
},
"rejectedPlans" : [ ]
},
"serverInfo" : {
"host" : "bobohost.localdomain",
"port" : 27017,
"version" : "4.0.10",
"gitVersion" : "c389e7f69f637f7a1ac3cc9fae843b635f20b766"
},
"ok" : 1
}

Compass中：
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5 文章评论

5.1 需求分析

某头条的文章评论业务如下：
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文章示例参考：早晨空腹喝水，是对还是错？https://www.toutiao.com/a6721476546088927748/
需要实现以下功能：
1）基本增删改查API
2）根据文章id查询评论
3）评论点赞

5.2 表结构分析

数据库：articledb

专栏文章评论	comment
字段名称	字段含义	字段类型	备注
_id	ID	ObjectId或String	Mongo的主键的字段
articleid	文章ID	String
content	评论内容	String
userid	评论人ID	String
nickname	评论人昵称	String
createdatetime	评论的日期时间	Date
likenum	点赞数	Int32
replynum	回复数	Int32
state	状态	String	0：不可见；1：可见；
parentid	上级ID	String	如果为0表示文章的顶级评论

5.3 技术选型

5.3.1 mongodb-driver（了解）

mongodb-driver是mongo官方推出的java连接mongoDB的驱动包，相当于JDBC驱动。我们通过一个入门的案例来了解mongodb-driver的基本使用。

官方驱动说明和下载：http://mongodb.github.io/mongo-java-driver/
官方驱动示例文档：http://mongodb.github.io/mongo-java-driver/3.8/driver/getting-started/quick-start/

5.3.2 SpringDataMongoDB

SpringData家族成员之一，用于操作MongoDB的持久层框架，封装了底层的mongodb-driver。
官网主页： https://projects.spring.io/spring-data-mongodb/
我们十次方项目的吐槽微服务就采用SpringDataMongoDB框架。

5.4 文章微服务模块搭建

新建Maven工程
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选择Maven

GroupId:cn.itcast
ArtifactId:article

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配置Maven的设置

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（1）搭建项目工程article，pom.xml引入依赖：

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.6.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

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

（2）创建application.yml

spring:
  #数据源配置
  data:
    mongodb:
      # 主机地址
      host: 192.168.40.141
	  # 数据库
	  database: articledb
	  # 默认端口是27017
	  port: 27017
	  #也可以使用uri连接
	  #uri: mongodb://192.168.40.134:27017/articledb

（3）创建启动类
cn.itcast.article.ArticleApplication
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代码如下：

@SpringBootApplication
public class ArticleApplication {
    
    
    public static void main(String[] args) {
    
    
        SpringApplication.run(ArticleApplication.class, args);
    }
}

（4）启动项目，看是否能正常启动，控制台没有错误。
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5.5 文章评论实体类的编写

创建实体类创建包cn.itcast.article，包下建包po用于存放实体类，创建实体类cn.itcast.article.po.Comment

package cn.itcast.article.pojo;

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Field;

import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Date;

/**
 * 文章评论实体类
 */
//把一个java类声明为mongodb的文档，可以通过collection参数指定这个类对应的文档。
//@Document(collection="mongodb 对应 collection 名")
// 若未加 @Document ，该 bean save 到 mongo 的 comment collection
// 若添加 @Document ，则 save 到 comment collection
@Document(collection = "comment")//可以省略，如果省略，则默认使用类名小写映射集合
//复合索引
// @CompoundIndex( def = "{'userid': 1, 'nickname': -1}")
public class Comment implements Serializable {
    
    
    //主键标识，该属性的值会自动对应mongodb的主键字段"_id"，如果该属性名就叫“id”,则该注解可以省略，否则必须写
    @Id
    private String id;//主键
    //该属性对应mongodb的字段的名字，如果一致，则无需该注解
    @Field("content")
    private String content;//吐槽内容
    private Date publishtime;//发布日期
    //添加了一个单字段的索引
    @Indexed
    private String userid;//发布人ID
    private String nickname;//昵称
    private LocalDateTime createdatetime;//评论的日期时间
    private Integer likenum;//点赞数
    private Integer replynum;//回复数
    private String state;//状态
    private String parentid;//上级ID
    private String articleid;

    //getter and setter.....
    public String getId() {
    
    
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
    
    
        this.id = id;
    }

    public String getContent() {
    
    
        return content;
    }

    public void setContent(String content) {
    
    
        this.content = content;
    }

    public Date getPublishtime() {
    
    
        return publishtime;
    }

    public void setPublishtime(Date publishtime) {
    
    
        this.publishtime = publishtime;
    }

    public String getUserid() {
    
    
        return userid;
    }

    public void setUserid(String userid) {
    
    
        this.userid = userid;
    }

    public String getNickname() {
    
    
        return nickname;
    }

    public void setNickname(String nickname) {
    
    
        this.nickname = nickname;
    }

    public LocalDateTime getCreatedatetime() {
    
    
        return createdatetime;
    }

    public void setCreatedatetime(LocalDateTime createdatetime) {
    
    
        this.createdatetime = createdatetime;
    }

    public Integer getLikenum() {
    
    
        return likenum;
    }

    public void setLikenum(Integer likenum) {
    
    
        this.likenum = likenum;
    }

    public Integer getReplynum() {
    
    
        return replynum;
    }

    public void setReplynum(Integer replynum) {
    
    
        this.replynum = replynum;
    }

    public String getState() {
    
    
        return state;
    }

    public void setState(String state) {
    
    
        this.state = state;
    }

    public String getParentid() {
    
    
        return parentid;
    }

    public void setParentid(String parentid) {
    
    
        this.parentid = parentid;
    }

    public String getArticleid() {
    
    
        return articleid;
    }

    public void setArticleid(String articleid) {
    
    
        this.articleid = articleid;
    }

    @Override
    public String toString() {
    
    
        return "Comment{" +
                "id='" + id + '\'' +
                ", content='" + content + '\'' +
                ", publishtime=" + publishtime +
                ", userid='" + userid + '\'' +
                ", nickname='" + nickname + '\'' +
                ", createdatetime=" + createdatetime +
                ", likenum=" + likenum +
                ", replynum=" + replynum +
                ", state='" + state + '\'' +
                ", parentid='" + parentid + '\'' +
                ", articleid='" + articleid + '\'' +
                '}';
    }
}

说明：
索引可以大大提升查询效率，一般在查询字段上添加索引，索引的添加可以通过Mongo的命令来添加，也可以在Java的实体类中通过注解添加。

1）单字段索引注解@Indexed
org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed.class
声明该字段需要索引，建索引可以大大的提高查询效率。
Mongo命令参考：

db.comment.createIndex({
   
   "userid":1})

2）复合索引注解@CompoundIndex
org.springframework.data.mongodb.core.index.CompoundIndex.class
复合索引的声明，建复合索引可以有效地提高多字段的查询效率。
Mongo命令参考：

db.comment.createIndex({
   
   "userid":1,"nickname":-1})

5.6 文章评论的基本增删改查

（1）创建数据访问接口 cn.itcast.article包下创建dao包，包下创建接口
cn.itcast.article.dao.CommentRepository
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package cn.itcast.article.dao;

import cn.itcast.article.pojo.Comment;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;


public interface CommentRepository extends MongoRepository<Comment, String> {
    
    
}

（2）创建业务逻辑类 cn.itcast.article包下创建service包，包下创建类
cn.itcast.article.service.CommentService

package cn.itcast.article.service;

import cn.itcast.article.dao.CommentRepository;
import cn.itcast.article.pojo.Comment;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class CommentService {
    
    
    @Autowired
    private CommentRepository commentRepository;

    /**
     * 保存一个评论
     *
     * @param comment
     */
    public void saveComment(Comment comment) {
    
    
        //如果需要自定义主键，可以在这里指定主键；如果不指定主键，MongoDB会自动生成主键
        //设置一些默认初始值。。。
        //调用dao
        commentRepository.save(comment);
    }

    /**
     * 更新评论
     *
     * @param comment
     */
    public void updateComment(Comment comment) {
    
    
        //调用dao
        commentRepository.save(comment);
    }

    /**
     * 根据id删除评论
     *
     * @param id
     */
    public void deleteCommentById(String id) {
    
    
        //调用dao
        commentRepository.deleteById(id);
    }

    /**
     * 查询所有评论
     *
     * @return
     */
    public List<Comment> findCommentList() {
    
    
        //调用dao
        return commentRepository.findAll();
    }

    /**
     * 根据id查询评论
     *
     * @param id
     * @return
     */
    public Comment findCommentById(String id) {
    
    
        //调用dao
        return commentRepository.findById(id).get();
    }
}

（3）新建Junit测试类，测试保存和查询所有：
cn.itcast.article.service.CommentServiceTest
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测试：查询所有
CommentServiceTest.java

package cn.itcast.article.service;

import cn.itcast.article.pojo.Comment;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.util.List;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class CommentServiceTest {
    
    
    @Autowired
    private CommentService commentService;

    @Test
    public void testFindCommentList() {
    
    
        List<Comment> list = commentService.findCommentList();
        list.forEach(System.out::println);
    }
}

查询结果:
insérez la description de l'image ici
测试查询单个：
CommentServiceTest.java

@Test
    public void testFindCommentById() {
    
    
        Comment comment = commentService.findCommentById("2");
        System.out.println(comment);
    }

结果：
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测试插入：
CommentServiceTest.java

    /**
     * 保存一个评论
     */
    @Test
    public void testInsert() {
    
    
        Comment comment = new Comment();
        comment.setArticleid("100000");
        comment.setContent("测试添加的数据");
        comment.setCreatedatetime(LocalDateTime.now());
        comment.setUserid("1003");
        comment.setNickname("凯撒大帝");
        comment.setState("1");
        comment.setLikenum(0);
        comment.setReplynum(0);
        commentService.saveComment(comment);
    }

测试结果：
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添加结果：
insérez la description de l'image ici

5.7 根据上级ID查询文章评论的分页列表

（1）CommentRepository新增方法定义

    //根据父id，查询子评论的分页列表
    Page<Comment> findByParentid(String parentid, Pageable pageable);

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（2）CommentService新增方法

	/**
	* 根据父id查询分页列表
	* @param parentid
	* @param page
	* @param size
	* @return
	*/
    public Page<Comment> findCommentListByParentId(String parentId, int page, int size) {
    
    
        return commentRepository.findByParentid(parentId, PageRequest.of(page - 1, size));
    }

（3）junit测试用例：
cn.itcast.article.service.CommentServiceTest

/**
* 测试根据父id查询子评论的分页列表
*/
@Test
    public void testfindCommentById() {
    
    
        Page<Comment> page = commentService.findCommentListByParentId("3", 1, 2);
        System.out.println("总条数:" + page.getTotalPages());
        System.out.println("集合:" + page.getContent());
    }

（4）测试
使用compass快速插入一条测试数据，数据的内容是对3号评论内容进行评论。
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运行结果如下：

总条数:1
集合:[Comment{id='6427e3851f759b3a90f217e2', content='null', publishtime=null, userid='null', nickname='张三', createdatetime=null, likenum=null, replynum=null, state='null', parentid='3', articleid='null'}]

5.8 MongoTemplate实现评论点赞

我们看一下以下点赞的临时示例代码： CommentService 新增updateThumbup方法

/**
* 点赞-效率低
* @param id
*/
public void updateCommentThumbupToIncrementingOld(String id){
    
    
Comment comment = CommentRepository.findById(id).get();
comment.setLikenum(comment.getLikenum()+1);
CommentRepository.save(comment);
}

以上方法虽然实现起来比较简单，但是执行效率并不高，因为我只需要将点赞数加1就可以了，没必要查询出所有字段修改后再更新所有字
段。(蝴蝶效应)
我们可以使用MongoTemplate类来实现对某列的操作。
（1）修改CommentService

//注入MongoTemplate
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
/**
* 点赞数+1
* @param id
*/
public void updateCommentLikenum(String id){
    
    
//查询对象
Query query=Query.query(Criteria.where("_id").is(id));
//更新对象
Update update=new Update();
//局部更新，相当于$set
// update.set(key,value)
//递增$inc
// update.inc("likenum",1);
update.inc("likenum");
//参数1：查询对象
//参数2：更新对象
//参数3：集合的名字或实体类的类型Comment.class
mongoTemplate.updateFirst(query,update,"comment");
}

（2）测试用例：
cn.itcast.article.service.CommentServiceTest

/**
* 点赞数+1
*/
@Test
    public void updateCommentLikenum() {
    
    
        commentService.updateCommentLikenum("1");
    }

执行测试用例后，发现点赞数+1了：
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Démarrage rapide de MongoDB Suivi du Dark Horse (1)

Démarrez rapidement avec MongoDB. Apprenez du cheval noir

Démarrage rapide avec MongoDB

Objectifs du cours

1 Concepts liés à MongoDB

1.1 Scénarios d'applications métier

1.2 Présentation de MongoDB

1.3 Architecture

1.4 Modèle de données

1.5 Caractéristiques de MongoDB

2 Déploiement autonome

2.1 Installation et démarrage dans le système Windows

2.2 Connexion Shell (commande mongo)

2.3 Compas - client graphique

2.4 Installation et connexion au système Linux

3 Commandes communes de base

3.1 Exigences relatives aux cas

3.2 Fonctionnement de la base de données

3.2.1 Sélection et création d'une base de données

3.2.2 数据库的删除

3.3 集合操作

3.3.1 集合的显式创建（了解）

3.3.2 集合的隐式创建

3.3.3 集合的删除

3.4 文档基本CRUD

3.4.1 文档的插入

3.4.2 文档的基本查询

3.4.3 文档的更新

3.4.4 删除文档

3.5 文档的分页查询

3.5.1 统计查询

3.5.2 分页列表查询

3.5.3 排序查询

3.6 文档的更多查询

3.6.1 正则的复杂条件查询

3.6.2 比较查询

3.6.3 包含查询

3.6.4 条件连接查询

3.7 常用命令小结

4 索引-Index

4.1 概述

4.2 索引的类型

4.2.1 单字段索引

4.2.2 复合索引

4.2.3 其他索引

4.3 索引的管理操作

4.3.1 索引的查看

4.3.2 索引的创建

4.3.3 索引的移除

4.4 索引的使用

4.4.1 执行计划

4.4.2 涵盖的查询

5 文章评论

5.1 需求分析

5.2 表结构分析

5.3 技术选型

5.3.1 mongodb-driver（了解）

5.3.2 SpringDataMongoDB

5.4 文章微服务模块搭建

5.5 文章评论实体类的编写

5.6 文章评论的基本增删改查

5.7 根据上级ID查询文章评论的分页列表

5.8 MongoTemplate实现评论点赞

Je suppose que tu aimes