可以用mybatis MongoDB数据库吗 mongodb mybatisplus

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文章目录

• 前言
• 一、Mybatis-Plus

• 1.1MyBatisPlus的CRUD操作
• 1.2 DQL编程控制

• 二、RedisTemplate

• 2.1RedisTemplate操作示例

• 三、MongoTemplate

• 3.1MongoTemplateCRUD操作示例

• 四、ElasticSearch

• 4.1RestAPI
• 4.2RestApi的CRUD示例

• 4.2.1新增示例
• 4.2.2查询示例
• 4.2.3删除示例
• 4.2.4修改示例
• 4.2.5批量导入文档

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前言

#博学谷IT学技术支持#

一、Mybatis-Plus

• 无侵入：只做增强不做改变，不会对现有工程产生影响
• 强大的 CRUD 操作：内置通用 Mapper，少量配置即可实现单表CRUD 操作
• 支持 Lambda：编写查询条件无需担心字段写错
• 支持主键自动生成
• 内置分页插件

1.1MyBatisPlus的CRUD操作

已经封装好了，直接用即可。

1.2 DQL编程控制

MyBatisPlus将书写复杂的SQL查询条件进行了封装，使用编程的形式完成查询条件的组合

例如：

//方式一：按条件查询
QueryWrapper<User> qw=new QueryWrapper<>();
qw.lt("age", 18);
List<User> userList = userDao.selectList(qw);
System.out.println(userList);

其中就用qw用来封装复杂的查询条件

二、RedisTemplate

Spring Data Redis中提供了一个高度封装的类：RedisTemplate，针对 Jedis 客户端中大量api进行了归类封装,将同一类型操作封装为operation接口，具体分类如下：

• ValueOperations：简单K-V操作
• SetOperations：set类型数据操作
• ZSetOperations：zset类型数据操作
• HashOperations：针对hash类型的数据操作
• ListOperations：针对list类型的数据操作

2.1RedisTemplate操作示例

/**
 * 操作String类型数据
*/
@Test
public void testString(){
    //存值
    redisTemplate.opsForValue().set("city123","beijing");

    //取值
    String value = (String) redisTemplate.opsForValue().get("city123");
    System.out.println(value);

    //存值，同时设置过期时间
    redisTemplate.opsForValue().set("key1","value1",10l, TimeUnit.SECONDS);

    //存值，如果存在则不执行任何操作
    Boolean aBoolean = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("city1234", "nanjing");
    System.out.println(aBoolean);
}

三、MongoTemplate

Spring-data对MongoDB做了支持，使用spring-data-mongodb可以简化MongoDB的操作，封装了底层的mongodb-driver。

地址：https://spring.io/projects/spring-data-mongodb

3.1MongoTemplateCRUD操作示例

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = MongoApplication.class)
public class MongoTest {

    /**
     * SpringData-mongodb操作
     *    1 配置实体类
     *    2 实体类上配置注解（配置集合和对象间的映射关系）
     *    3 注入MongoTemplate对象
     *    4 调用对象方法，完成数据库操作
     */
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    //保存
    @Test
    public void testSave() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Person person = new Person();
            person.setId(ObjectId.get()); //ObjectId.get()：获取一个唯一主键字符串
            person.setName("张三"+i);
            person.setAddress("北京顺义"+i);
            person.setAge(18+i);
            
            mongoTemplate.save(person);
        }
    }

    //查询-查询所有
    @Test
    public void testFindAll() {
        List<Person> list = mongoTemplate.findAll(Person.class);
        for (Person person : list) {
            System.out.println(person);
        }
    }

    @Test
    public void testFind() {
        //查询年龄小于20的所有人
        Query query = new Query(Criteria.where("age").lt(20)); //查询条件对象
        //查询
        List<Person> list = mongoTemplate.find(query, Person.class);

        for (Person person : list) {
            System.out.println(person);
        }
    }

    /**
     * 分页查询
     */
    @Test
    public void testPage() {
        Criteria criteria = Criteria.where("age").lt(30);
        //1 查询总数
        Query queryCount = new Query(criteria);
        long count = mongoTemplate.count(queryCount, Person.class);
        System.out.println(count);
        //2 查询当前页的数据列表, 查询第二页，每页查询2条
        Query queryLimit = new Query(criteria)
                .limit(2)//设置每页查询条数
                .skip(2) ; //开启查询的条数 （page-1）*size
        List<Person> list = mongoTemplate.find(queryLimit, Person.class);
        for (Person person : list) {
            System.out.println(person);
        }
    }


    /**
     * 更新:
     *    根据id，更新年龄
     */
    @Test
    public void testUpdate() {
        //1 条件
        Query query = Query.query(Criteria.where("id").is("5fe404c26a787e3b50d8d5ad"));
        //2 更新的数据
        Update update = new Update();
        update.set("age", 20);
        mongoTemplate.updateFirst(query, update, Person.class);
    }

    @Test
    public void testRemove() {
        Query query = Query.query(Criteria.where("id").is("5fe404c26a787e3b50d8d5ad"));
        mongoTemplate.remove(query, Person.class);
    }
}

四、ElasticSearch

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

4.1RestAPI

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。官方文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html
其中的Java Rest Client又包括两种：

• Java Low Level Rest Client
• Java High Level Rest Client
  我们学习的是Java HighLevel Rest Client客户端API

4.2RestApi的CRUD示例

• 初始化RestHighLevelClient
• 创建XxxRequest。XXX是Index、Get、Update、Delete、Bulk
• 准备参数（Index、Update、Bulk时需要）
• 发送请求。调用RestHighLevelClient#.xxx()方法，xxx是index、get、update、delete、bulk
• 解析结果（Get时需要）

4.2.1新增示例

@Test
void testAddDocument() throws IOException {
    // 1.根据id查询酒店数据
    Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
    // 2.转换为文档类型
    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
    // 3.将HotelDoc转json
    String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

    // 1.准备Request对象
    IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
    // 2.准备Json文档
    request.source(json, XContentType.JSON);
    // 3.发送请求
    client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

重点是后面的三步

4.2.2查询示例

@Test
void testGetDocumentById() throws IOException {
    // 1.准备Request
    GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61082");
    // 2.发送请求，得到响应
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 3.解析响应结果
    String json = response.getSourceAsString();

    HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
    System.out.println(hotelDoc);
}

4.2.3删除示例

@Test
void testDeleteDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
    // 2.发送请求
    client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

4.2.4修改示例

@Test
void testUpdateDocument() throws IOException {
    // 1.准备Request
    UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
    // 2.准备请求参数
    request.doc(
        "price", "952",
        "starName", "四钻"
    );
    // 3.发送请求
    client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

4.2.5批量导入文档

案例需求：利用BulkRequest批量将数据库数据导入到索引库中。

步骤如下：

• 利用mybatis-plus查询酒店数据
• 将查询到的酒店数据（Hotel）转换为文档类型数据（HotelDoc）
• 利用JavaRestClient中的BulkRequest批处理，实现批量新增文档

批量处理BulkRequest，其本质就是将多个普通的CRUD请求组合在一起发送。

其中提供了一个add方法，用来添加其他请求：

可以看到，能添加的请求包括：

• IndexRequest，也就是新增
• UpdateRequest，也就是修改
• DeleteRequest，也就是删除

因此Bulk中添加了多个IndexRequest，就是批量新增功能了。示例：

其实还是三步走：

• 1）创建Request对象。这里是BulkRequest
• 2）准备参数。批处理的参数，就是其它Request对象，这里就是多个IndexRequest
• 3）发起请求。这里是批处理，调用的方法为client.bulk()方法

我们在导入酒店数据时，将上述代码改造成for循环处理即可。

@Test
void testBulkRequest() throws IOException {
    // 批量查询酒店数据
    List<Hotel> hotels = hotelService.list();

    // 1.创建Request
    BulkRequest request = new BulkRequest();
    // 2.准备参数，添加多个新增的Request
    for (Hotel hotel : hotels) {
        // 2.1.转换为文档类型HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 2.2.创建新增文档的Request对象
        request.add(new IndexRequest("hotel")
                    .id(hotelDoc.getId().toString())
                    .source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON));
    }
    // 3.发送请求
    client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
}