MongoDB【MongoDB应用实战】(四)-全面详解（学习总结---从入门到深化）

MongoDB应用实战

多键索引

多键索引用于为数组中的元素创建索引

先创建集合inventory，使用下面的数据来创建多键索引

[{ _id: 5, type: "food", item: "aaa", ratings:[ 5, 8, 9 ] },
{ _id: 6, type: "food", item: "bbb", ratings: [ 5, 9 ] },
{ _id: 7, type: "food", item: "ccc", ratings: [ 9, 5, 8 ] },
{ _id: 8, type: "food", item: "ddd", ratings: [ 9, 5 ] },
{ _id: 9, type: "food", item: "eee", ratings: [ 5, 9, 5 ] }]

db.inventory.createIndex( { ratings: 1 } )

MongoDB使用多键索引查找在“ratings”数组中有“5”的文档，然后，MongoDB检索这些文档并筛选“ratings”数组等于查询数组 “[5，9]”的文档。

db.inventory.find( { ratings: [ 5, 9 ] } )

地理空间索引

针对地理空间坐标数据创建索引。2dsphere索引用于存储和查找球面上的点，2d索引用于存储和查找平面上的点。

db.company.insert(
 {
  loc : { type: "Point", coordinates: [ 116.502451, 40.014176 ] },
  name: "军博地铁",
  category : "Parks"
 }
)

db.company.createIndex( { loc : "2dsphere" } )

db.company.find({
"loc" : {
   "$geoWithin" : {
    "$center":[[116.482451,39.914176],0.05]
   }
 }
})

db.places.insert({"name":"aa","addr":[32,32]})
db.places.insert({"name":"bb","addr":[30,22]})
db.places.insert({"name":"cc","addr":[28,21]})
db.places.insert({"name":"dd","addr":[34,26]})
db.places.insert({"name":"ee","addr":[34,27]})
db.places.insert({"name":"ff","addr":[39,28]})

db.places.find({})
db.places.createIndex({"addr":"2d"})
db.places.find({"addr":{"$within":{"$box": [[0,0],[30,30]]}}})

全文索引

MongoDB提供了针对string内容的文本查询，Text Index支持任意属性值为string或string数组元素的索引查询。注意：一个集合仅支持最多一个Text Index，中文分词不理想推荐ES

db.fullText.insert({name:"aa",description:"nopains,no gains"})
db.fullText.insert({name:"ab",description:"paypains,get gains"})
db.fullText.insert({name:"ac",description:"afriend in need,a friend in deed"})

创建索引并指定语言

db.fullText.createIndex(
   { description : "text" },
   { default_language: "english" }
)

db.fullText.find({"$text": {"$search":"pains"}})

全文索引名称

db.collection.createIndex(
   {
     content: "text",
     "users.comments": "text",
     "users.profiles": "text"
   }
)

生成的默认索引名：

content_text_users.comments_text_users.profiles_text

指定名称

db.collection.createIndex(
   {
     content: "text",
     "users.comments": "text",
     "users.profiles": "text"
   },
   {
     name: "MyTextIndex"
   }
)

使用指定名称删除索引

db.collection.dropIndex("MyTextIndex")

哈希索引

针对属性的哈希值进行索引查询，当要使用Hashed index时， MongoDB能够自动的计算hash值，无需程序计算hash值。注： hash index仅支持等于查询，不支持范围查询。

db.collection.createIndex({"field": "hashed"})

创建复合hash索引，4.4以后的版本

db.collection.createIndex( { "fieldA" : 1,"fieldB" : "hashed", "fieldC" : -1 } )

索引管理

获取针对某个集合的索引

db.collection.getIndexes()

索引的大小

db.collection.totalIndexSize()

索引的重建

db.collection.reIndex()

索引的删除，注意： _id 对应的索引是删除不了的

db.collection.dropIndex("INDEX-NAME")
db.collection.dropIndexes()

1.MongoDB的索引种类有？

A 单键索引

B 多键索引

C 文本索引

D 以上者是

MongoDB应用实战

Java访问MongoDB

连接MongoDB

<dependency>
  <groupId>org.mongodb</groupId>
  <artifactId>mongo-java-driver</artifactId>
  <version>3.12.11</version>
</dependency>

import org.bson.BsonDocument;
import org.bson.BsonInt64;
import org.bson.Document;
import org.bson.conversions.Bson;
import com.mongodb.MongoClientSettings;
import com.mongodb.MongoException;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
public class MongoClientConnectionExample {
    public static void main(String[] args) {
        String connectionString = System.getProperty("mongodb.uri");
        try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(connectionString)) {
            List<Document> databases = mongoClient.listDatabases().into(new ArrayList<>());
             databases.forEach(db -> System.out.println(db.toJson()));
       }
   }
}

创建集合

database.createCollection("exampleCollection");

文档添加

MongoClient mongoClient = new MongoClient("192.168.139.132", 37017);
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("mydb");
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("exampleCollection");
Document document = Document.parse("{name:'lisi',city:'bj',birth_day:new ISODate('2001-08-
01'),expectSalary:18000}");
collection.insertOne(document );
mongoClient.close();

文档查询

MongoClient mongoClient = new MongoClient("192.168.139.132", 27017);
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("mydb");
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("exampleCollection");
Document sdoc=new Document();
//按expectSalary倒序
sdoc.append("expectSalary", -1);
FindIterable<Document> findIterable = collection.find().sort(sdoc);
for (Document document : findIterable) {
 System.out.println(document);
 }
//按指定的属性值查询
FindIterable<Document> documents = collection.find(new Document("expectSalary", new Document("$eq", 12000)));
for (Document document4 : documents) {
    System.out.println(document4);
}
mongoClient.close();

文档查询过滤

MongoClient mongoClient = new MongoClient("192.168.139.132", 27017);
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("mydb");
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("exampleCollection");
Document sdoc=new Document();
//按expectSalary倒序
sdoc.append("expectSalary", -1);
FindIterable<Document> findIterable = collection.find(Filters.gt("expectSalary",21000)).sort(sdoc);
for (Document document : findIterable) {
 System.out.println(document);
}
mongoClient.close();

1.Java直连MongoDB需引入哪个包

A spring-data-mongodb

B spring-boot-starter-mongodb

C mongo-java-driver

D mysql-connector-java

复习：

FastDFS集成Nginx_环境搭建

下载Fastdfs的Nginx模块包

cd /usr/local
wget https://github.com/happyfish100/fastdfs-nginx-module/archive/V1.22.tar.gz
tar -zxvf V1.22.tar.gz

安装Nginx依赖文件

yum install -y gcc gcc-c++ zlib zlib-devel
openssl openssl-devel pcre pcre-devel gd-devel epel-release

下载Nginx软件包

get https://nginx.org/download/nginx1.19.2.tar.gz

cd nginx-1.19.2/

配置Nginx服务器

#建立Makefile文件，检查Linux系统环境以及相关的关键属性。

./configure --add-module=/usr/local/fastdfsnginx-module-1.22/src/

#编译项目，主要将gcc源代码编译成可执行的目标文件

make

#根据上一步骤编译完成的数据安装到预定的目录中。

make install

注意：

–add-module：为nginx添加一个fastdfs-nginx-module模块，值为该模块在当前系统的路径

–prefix：指定nginx安装位置

将Fastdfs软件包里面的http.conf和mime.types拷贝到/etc/fdfs 目录下

cp /usr/local/src/fastdfs6.06/conf/mime.types /etc/fdfs/

cp /usr/local/src/fastdfs-6.06/conf/http.conf /etc/fdfs/

配置Nginx的fastdfs模块，并编辑文件

#拷贝文件
[root@localhost opt]cp /usr/local/fastdfsnginx-module-1.22/src/mod_fastdfs.conf
/etc/fdfs/
[root@localhost fdfs] vim mod_fastdfs.conf
#保存日志目录
base_path=/data/fastdfs/storage      
#tracker 服务器的 IP 地址以及端口号
tracker_server=192.168.66.100:22122  
#文件url中是否有group 名
url_have_group_name = true          
#存储路径
store_path0=/data/fastdfs/storage  
group_count = 1                     #设置组的个数
#然后在末尾添加分组信息，目前只有一个分组，就只写一个
[group1]
group_name=group1
storage_server_port=23000
store_path_count=1
store_path0=/data/fastdfs/storage

配置Nginx

server {
    listen       80;
    server_name localhost;
    
    location ~ /group[1-3]/M00 {
        alias /data/fastdfs/storage/data;
       ngx_fastdfs_module;
   }
    # 根目录下返回403
    location = / {
         return 403;
     }
    # log file
    access_log logs/img_access.log access;
}

启动Ningx服务

# 进入sbin目录
[root@tracker nginx]# cd sbin/
# 启动服务 -c：指定配置文件
[root@tracker sbin]# ./nginx -c
/usr/local/nginx/conf/nginx.conf

查看服务启动情况

[root@tracker sbin]# ps -ef | grep nginx

启动追踪服务与存储节点服务

[root@tracker sbin]# fdfs_trackerd
/etc/fdfs/tracker.conf start
[root@tracker sbin]# fdfs_storaged
/etc/fdfs/storage.conf start

上传图片测试

将图片上传至linux系统后，使用指令上传至分布式文件系统

[root@tracker fdfs]# fdfs_upload_file
/etc/fdfs/client.conf /root/xxxxx.png
group1/M00/00/00/wKhyj1wrIUWAL5ASAAAfA8PiO7Y493.png

通过浏览器远程访问

http://192.168.66.100/group1/M00/00/00/wKhyj1wrIfqAD3NFAAn1fNRE8_M976.png