MongoDB快速精通

╰+攻爆jí腚メ 2024-02-29 03:27 43阅读 0赞

## 一、MongoDB简介 ##

英文文档地址：https://www.mongodb.com/docs/manual/

中文文档地址：https://docs.mongoing.com/

### 1.认识NoSQL ###

NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。NoSQL仅仅是一个概念，泛指**非关系型**的数据库，区别于**关系数据库**，它不保证关系数据的ACID特性。

#### 1.1关系型与非关系型对比 ####

传统关系型数据库数据存储是**结构化**的，每一张表都有严格的约束信息；而对于NoSQL数据库没有严格的约束信息，数据存储自由松散。

**结构化**是指每一张表都有严格的约束信息。比如很受企业欢迎的MySQL数据库，每一列都由字段名，字段数据类型，字段约束等信息构成，数据插入必须遵守这些约束和规范。

**非结构化**是存储数据没有固定的字段名称，没有固定的长度、没有字段约束的存储格式。非结构化存储的常见类型有：键值型、文档存储型、图存储型数据库。

![image-20230124151929748][]

### 2.常见应用场景存在问题 ###

#### 2.1常见应用场景 ####

*  社交场景：
    
     *  存储用户与好友间聊天消息
     *  存储朋友圈海量数据
     *  搜索附近的人
 *  电商场景：
    
     *  查询快递位置
 *  金融场景：
    
     *  查询用户征信信息
     *  查询用户运营商数据

![image-20230124152233833][]

#### 2.2常见应用场景特点 ####

*  数据量大
 *  读写操作频繁
 *  价值较低的数据，对事务性要求低

#### 2.3产生问题 ####

这些应用场景产生了”三高”问题：

*  High performance - 对数据库高并发读写的需求。
 *  Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
 *  High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

#### 2.4三高问题解决方式 ####

*  千万级数据量，单机MySQL服务就很香
    
    ![image-20230124152545993][]
 *  上亿数量级，使用MySQL分库分表解决
    
    ![image-20230124152630900][]

分库分表解决存在运维复杂，拓展不方便的问题，那有没有一种更高效、更低成本的技术来解决呢？答案是有的，使用MongoDB就可以很好解决这一问题。

### 3.MongoDB概述 ###

MongoDB是基于分布式文件存储的数据库，是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

#### 3.1MongoDB与MySQL对比 ####

*  结构上

![在这里插入图片描述][fa5e7957ac9846b3b5a44a74546b2e72.png]

*  数据查询上
    
    ![image-20230124152958236][]
 *  术语上
    
    ![image-20230124153018254][]

#### 3.2MongoDB数据模型 ####

MongoDB的最小存储单位就是文档(document)对象。文档(document)对象对应于关系型数据库的行。数据在MongoDB中以 BSON（Binary-JSON）文档的格式存储在磁盘上。BSON和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如定义代码。

BSON数据类型参考列表：

![image-20230124153129932][]

#### 3.3MongoDB特点 ####

*  **高性能**
    
     *  MongoDB提供高性能的数据持久性
     *  对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动
     *  支持索引查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用）
 *  **高可用性**
    
     *  MongoDB提供了复制功能副本集（replica set），提供自动故障转移
 *  **高扩展性**
    
     *  MongoDB提供了水平可扩展性，提供了分片集群功能，能实现服务能力水平扩展，实现海量数据的存储
 *  **丰富的查询支持**
    
     *  MongoDB支持丰富的查询语言，支持读和写操作(CRUD)，比如数据聚合、文本搜索和地理空间查询等
 *  其他特点：如无模式（动态模式）、灵活的文档模型

### 4.MongoDB单机版安装 ###

#### 4.1下载MongoDB安装包 ####

MongoDB下载地址：[https://][https][www.mongodb.com/try/download/community][https]

![image-20230124153524355][]

MongoDB的版本命名规范如：x.y.z；

*  y为奇数时表示当前版本为开发版，如：1.5.2、4.1.13；
 *  y为偶数时表示当前版本为稳定版，如：1.6.3、4.0.10；
 *  z是修正版本号，数字越大越好。

![image-20230124153803123][]

#### 4.2上传解压 ####

*  解压压缩包到指定位置
    
        #解压到刚创建好的目录
        tar -xvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-6.0.4.tgz -C /usr/local
        #重命名
        mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-6.0.4/ ./mongodb
 *  创建目录存放数据和日志文件
    
        #创建单机版数据存放文件夹
        mkdir -p /usr/local/mongodb/single/data/db
        #创建单机版日志存放文件夹
        mkdir -p /usr/local/mongodb/single/log
 *  创建配置文件
    
        vim /usr/local/mongodb/single/mongod.conf
 *  配置文件内容如下
    
        systemLog:
          #MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件
          #The path of the log file to which mongod or mongos should send all diagnostic logging information
          destination: file
          #mongod或mongos应向其发送所有诊断日志记录信息的日志文件的路径
          path: "/usr/local/mongodb/single/log/mongod.log"
          #当mongos或mongod实例重新启动时，mongos或mongod会将新条目附加到现有日志文件的末尾。
          logAppend: true
        storage:
          #mongod实例存储其数据的目录。storage.dbPath设置仅适用于mongod。
          ##The directory where the mongod instance stores its data.Default Value is "/data/db".
          dbPath: "/usr/local/mongodb/single/data/db"
          journal:
            #启用或禁用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。
            enabled: true
        processManagement:
          #启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式。
          fork: true
        net:
          #服务实例绑定的IP，默认是localhost
          bindIp: 192.168.222.135
          #bindIp
          #绑定的端口，默认是27017
          port: 27017

#### 4.3安装MongoDB Shell ####

下载地址：https://www.mongodb.com/try/download/shell

![image-20230124164802532][]

*  上传解压
    
        tar -xvf mongosh-1.6.2-linux-x64.tgz -C /usr/local/
        #重命名
        mv mongosh-1.6.2-linux-x64/ mongosh
 *  添加命令到环境变量
    
        vim ~/.bash_profile
    
        #添加值如下
        PATH=$PATH:$HOME/bin:/usr/local/mongodb/bin:/usr/local/mongosh/bin
 *  重新加载环境变量
    
        source ~/.bash_profile

#### 4.4启动MongoDB服务 ####

*  命令
    
        /usr/local/mongodb/bin/mongod -f /usr/local/mongodb/single/mongod.conf
 *  查看是否启动成功
    
        ps -ef|grep mongodb
    
    ![image-20230124160307056][]
 *  开放端口方便windows远程访问
    
        firewall-cmd --zone=public --add-port=27017/tcp --permanent
        firewall-cmd --reload

#### 4.5Shell 连接 MongoDB服务 ####

*  通过mongosh 连接到 MongoDB连接
    
        #默认连接到 mongodb:localhost:27017
        mongosh
        #或者指定ip + port
        mongosh --host=192.168.222.135 --port=27017
 *  查看所有数据库
    
        show databases
 *  退出
    
        test> exit
        #或者按两次 ctrl + c

#### 4.4compass客户端 ####

*  下载MongoDB客户端连接工具 https://www.mongodb.com/try/download/compass

![image-20230124161735146][]

*  运行客户端

![image-20230124171956330][]

## 二、MongoDB CRUD操作 ##

### 1.**数据库操作** ###

*  **查看所有数据库**
    
        show dbs
        或
        show databases
    
    默认数据库说明：
    
     *  ① admin 管理每个数据库用户名密码，权限相关。
     *  ② config 使用分片的时候保存分片相关信息。
     *  ③ local 集合不会被复制，用来存储本地单台服务器的任意集合。
 *  **选择和创建数据库**
    
        use 数据库名称
    
    **注**：如果数据库不存在，则新建，只有插入内容之后，才会真正创建数据库
 *  **查看正在使用的数据库**
    
        db
    
    **注**：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
 *  **删除数据库**
    
        db.dropDatabase()（主要用来删除已经持久化的数据库）

### 2.集合操作 ###

*  显示创建集合
    
        db.createCollection(“name”)
    
    name 表示集合名称
 *  **查看当前数据库中的集合**
    
        show collections
        show tables
 *  **隐示创建集合**
    
        #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
 *  删除集合
    
        db.集合.drop()
        #删除成功返回 true

### 3.文档CRUD ###

#### 3.1新增操作 ####

*  插入单个文档
    
        db.collection.insertOne()
    
        db.sytest.insertOne({
              "name":"sy"})
    
    ![image-20230125142649753][]
 *  插入多个文档
    
        db.collection.insertMany([])
    
        db.sytest.insertMany([{
              "name":"sy"},{
              "name":"zs"}])
    
    ![image-20230125142702854][]

#### 3.2查询操作 ####

先添加数据进 mongoDB 中

db.sytest.insertMany([
       {
         item: "journal", qty: 25, size: {
         h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
       {
         item: "notebook", qty: 50, size: {
         h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
       {
         item: "paper", qty: 100, size: {
         h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
       {
         item: "planner", qty: 75, size: {
         h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
       {
         item: "postcard", qty: 45, size: {
         h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" }
    ]);

*  全部查询
    
        db.collection.find({
              })
 *  条件查询
    
     *  等值查询 \{ : , … \} 只需要在\{\}中添加查询条件即可
        
            db.sytest.find({
                    "name":"sy"})
        
        ![image-20230125143630027][]
     *  in 操作
        
            db.sytest.find( {
                     status: {
                     $in: [ "A", "D" ] } } )
     *  and 操作
        
            db.sytest.find( {
                     status: "A", qty: {
                     $lt: 30 } } )
        
        ![image-20230125144045474][]
     *  or 操作
        
            db.sytest.find( {
                     $or: [ {
                     status: "A" }, {
                     qty: {
                     $lt: 30 } } ] } )
     *  同时使用AND和OR条件
        
            db.sytest.find( {
                    
                 status: "A",
                 $or: [ {
                     qty: {
                     $lt: 30 } }, {
                     item: /^p/ } ]
            } )
     *  查询只想要返回部分数据字段
        
            db.sytest.find({
                     status: "A", $or: [{
                     qty: {
                     $lt: 30 } }, {
                     item: /^p/ }] },{
                    item:1,size:1,_id:0})
        
        ![image-20230125144844322][]

#### 3.3更新操作 ####

*  全覆盖修改
    
        db.sytest.replaceOne({
              _id:ObjectId("63d0cb9990e0fd6b2a39efbc")},{
              qty:NumberInt(1)})
    
    ![image-20230125194430795][]
 *  局部修改
    
        db.sytest.updateOne({
              _id:ObjectId("63d0cb9990e0fd6b2a39efbc")},{
              $set:{
              qty:222}})
    
    ![image-20230125194759659][]
    
    ![image-20230125194854101][]
 *  更新多个文档
    
        db.sytest.updateMany( 
          {
               "qty": {
               $gt: 100 } },
          {
                
              $set: {
               "size.uom": "in", status: "P" }, 
              $currentDate: {
               lastModified: true }  
          }
        )
    
    ![image-20230125195126386][]
 *  列值增长操作
    
        db.sytest.updateOne({
              _id:ObjectId("63d0cb9990e0fd6b2a39efbc")},{
              $inc:{
              qty:1}})
    
    ![image-20230125195809770][]

#### 3.4删除操作 ####

*  删除一个文档(注意：哪怕条件匹配多个也只删除一个)
    
        db.sytest.deleteOne({
              _id:ObjectId("63d0cb9990e0fd6b2a39efbc")})
    
    ![image-20230125195953473][]
 *  删除多个文档
    
        db.sytest.deleteMany({
              item:"postcard"})
    
    ![image-20230125200129479][]
 *  删除满足条件的文档
    
        db.sytest.remove({
              status:"D"})
    
    ![image-20230125200412068][]

#### 3.5分页操作 ####

*  查询总条数
    
        db.sytest.countDocuments()
 *  带条件查询总条数
    
        db.sytest.countDocuments({
              status:"A"})
    
    ![image-20230125200942233][]
 *  分页查询:使用limit做过滤操作，skip 跳过某些条数
    
        db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
    
     *  每页查询2条
        
            db.sytest.find().limit(2)
        
        ![image-20230125201512482][]

#### 3.6排序操作 ####

*  排序查询
    
        #升序
        db.sytest.find().sort({
              qty:1})
        #降序
        db.sytest.find().sort({
              qty:-1})
 *  注意：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。

#### 3.7模糊查询 ####

*  正则查询
    
        db.集合.find({
              字段:/正则表达式/})
 *  查询名字是z开头的
    
        db.sytest.find({
              name:/^z/})
    
    ![image-20230125202237544][]
 *  查询名字包含s的
    
        db.sytest.find({
              name:/s/})
    
    ![image-20230125202828771][]

## 三、索引 ##

### 1.索引的概述 ###

索引支持在MongoDB中有效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择那些与查询语句匹配的文档。如果一个查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引来限制它必须检查的文档数量。

索引是特殊的数据结构，它以一种易于遍历的形式存储集合数据集的一小部分。MongoDB使用B树数据结构做为索引，索引存储一个或一组特定字段的值，按字段的值排序。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可以通过使用索引中的排序返回排序后的结果。

可以参见官方下图：

![image-20230125203857123][]

db.student.find({
        name:"sy"},{
        _id:0,name:1})

默认的Id索引。在创建集合期间，MongoDB 在\_id字段上创建唯一索引。该索引可以防止客户端插入两个具有相同值的文档。你不能将 \_id字段上的index删除。

索引分类：

*  单字段索引
 *  复合索引
 *  多键索引
 *  地理空间索引
 *  文本索引
 *  Hashed索引

### 2.索引的基本操作 ###

#### 2.1查看索引 ####

*  查看sytest集合中的索引信息
    
        db.sytest.getIndexes()
    
    ![image-20230125205255904][]

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。

#### 2.2创建索引 ####

*  给qty建立索引(对应的值1表示升序，-1表示降序)
    
        db.sytest.createIndex({
              qty:1})
    
    ![image-20230125205640003][]

#### 2.3创建复合索引 ####

*  按照item升序，按照status降序建立索引(Compound索引)
    
        db.sytest.createIndex({
              userid:1,nickname:-1})
    
    ![image-20230125210135308][]

#### 2.4删除索引 ####

*  具体索引删除
    
     *  db.collection.dropIndex(index)
     *  删除索引qty
        
            db.sytest.dropIndex({
                    qty:1})
        
        ![image-20230125210645797][]
 *  删除全部索引
    
     *  db.collection.dropIndexes()
     *  删除sytest中全部索引
        
            db.sytest.dropIndexes()
        
        ![image-20230125210823668][]
     *  注意：\_id 索引是不会被删除的

### 3.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。

#### 3.1explain ####

*  查看某条查询执行计划
    
     *  db.collection.find(query,options).explain(options)
     *  根据name:sy来查询一条信息\*\*(关键点看： “stage” : “COLLSCAN”, 表示全集合扫描)\*\*
        
            db.sytest.find({
                    "name":"sy"}).explain()
        
            sy> db.sytest.find({
                    "name":"sy"}).explain()
            {
                    
              explainVersion: '1',
              queryPlanner: {
                    
                namespace: 'sy.sytest',
                indexFilterSet: false,
                parsedQuery: {
                     name: {
                     '$eq': 'sy' } },
                queryHash: '64908032',
                planCacheKey: '64908032',
                maxIndexedOrSolutionsReached: false,
                maxIndexedAndSolutionsReached: false,
                maxScansToExplodeReached: false,
                winningPlan: {
                    
                  stage: 'COLLSCAN',
                  filter: {
                     name: {
                     '$eq': 'sy' } },
                  direction: 'forward'
                },
                rejectedPlans: []
              },
              command: {
                     find: 'sytest', filter: {
                     name: 'sy' }, '$db': 'sy' },
              serverInfo: {
                    
                host: 'rabbit1@localhost',
                port: 27017,
                version: '6.0.4',
                gitVersion: '44ff59461c1353638a71e710f385a566bcd2f547'
              },
              serverParameters: {
                    
                internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
                internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
                internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
                internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
                internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
                internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
                internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
                internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600
              },
              ok: 1
            }
        
        ![image-20230125211640519][]

#### 3.2建立索引后观察 ####

*  给name建立索引\*\*(关键点看： “stage” : “IXSCAN” ,基于索引的扫描)\*\*
    
        db.sytest.createIndex({
              name:1})
    
        sy> db.sytest.createIndex({
              name:1})
        name_1
        sy> db.sytest.find({
              "name":"sy"}).explain()
        {
              
          explainVersion: '1',
          queryPlanner: {
              
            namespace: 'sy.sytest',
            indexFilterSet: false,
            parsedQuery: {
               name: {
               '$eq': 'sy' } },
            queryHash: '64908032',
            planCacheKey: 'A6C0273F',
            maxIndexedOrSolutionsReached: false,
            maxIndexedAndSolutionsReached: false,
            maxScansToExplodeReached: false,
            winningPlan: {
              
              stage: 'FETCH',
              inputStage: {
              
                stage: 'IXSCAN',
                keyPattern: {
               name: 1 },
                indexName: 'name_1',
                isMultiKey: false,
                multiKeyPaths: {
               name: [] },
                isUnique: false,
                isSparse: false,
                isPartial: false,
                indexVersion: 2,
                direction: 'forward',
                indexBounds: {
               name: [ '["sy", "sy"]' ] }
              }
            },
            rejectedPlans: []
          },
          command: {
               find: 'sytest', filter: {
               name: 'sy' }, '$db': 'sy' },
          serverInfo: {
              
            host: 'rabbit1@localhost',
            port: 27017,
            version: '6.0.4',
            gitVersion: '44ff59461c1353638a71e710f385a566bcd2f547'
          },
          serverParameters: {
              
            internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
            internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
            internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
            internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
            internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
            internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
            internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
            internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600
          },
          ok: 1
        }
    
    ![image-20230125212040072][]

#### 3.3回表查询 ####

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。

*  查询name：sy 的信息
    
        db.sytest.find({
              name:"sy"},{
              name:1,_id:0}).explain()
        {
              
          explainVersion: '1',
          queryPlanner: {
              
            namespace: 'sy.sytest',
            indexFilterSet: false,
            parsedQuery: {
               name: {
               '$eq': 'sy' } },
            queryHash: '4B1D5B79',
            planCacheKey: 'A40C523D',
            maxIndexedOrSolutionsReached: false,
            maxIndexedAndSolutionsReached: false,
            maxScansToExplodeReached: false,
            winningPlan: {
              
              stage: 'PROJECTION_COVERED',
              transformBy: {
               name: 1, _id: 0 },
              inputStage: {
              
                stage: 'IXSCAN',
                keyPattern: {
               name: 1 },
                indexName: 'name_1',
                isMultiKey: false,
                multiKeyPaths: {
               name: [] },
                isUnique: false,
                isSparse: false,
                isPartial: false,
                indexVersion: 2,
                direction: 'forward',
                indexBounds: {
               name: [ '["sy", "sy"]' ] }
              }
            },
            rejectedPlans: []
          },
          command: {
              
            find: 'sytest',
            filter: {
               name: 'sy' },
            projection: {
               name: 1, _id: 0 },
            '$db': 'sy'
          },
          serverInfo: {
              
            host: 'rabbit1@localhost',
            port: 27017,
            version: '6.0.4',
            gitVersion: '44ff59461c1353638a71e710f385a566bcd2f547'
          },
          serverParameters: {
              
            internalQueryFacetBufferSizeBytes: 104857600,
            internalQueryFacetMaxOutputDocSizeBytes: 104857600,
            internalLookupStageIntermediateDocumentMaxSizeBytes: 104857600,
            internalDocumentSourceGroupMaxMemoryBytes: 104857600,
            internalQueryMaxBlockingSortMemoryUsageBytes: 104857600,
            internalQueryProhibitBlockingMergeOnMongoS: 0,
            internalQueryMaxAddToSetBytes: 104857600,
            internalDocumentSourceSetWindowFieldsMaxMemoryBytes: 104857600
          },
          ok: 1
        }
    
    ![image-20230125213729392][]

## 四、SpringBoot整合MongoDB ##

### 1.模仿实现知乎文字评论点赞功能 ###

*  单个文章信息

![image-20230331142435778][]

*  文字评论信息

![在这里插入图片描述][63e5c353e62742fc9480254ef2c1f709.png]

### 2.需要实现功能点分析 ###

*  基本增删改查
 *  根据文章id查询评论信息
 *  用户评论点赞

### 3.表结构设计 ###

*  问题文章表设计
    
    <table> 
     <thead> 
      <tr> 
       <th>字段名称</th> 
       <th>字段说明</th> 
       <th>字段类型</th> 
       <th>说明</th> 
      </tr> 
     </thead> 
     <tbody> 
      <tr> 
       <td>id</td> 
       <td>文章id</td> 
       <td>String</td> 
       <td>每一个文章标识</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>title</td> 
       <td>文章标题</td> 
       <td>String</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>content</td> 
       <td>文章内容</td> 
       <td>String</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>nickname</td> 
       <td>发布人名称</td> 
       <td>String</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>totalLikeCount</td> 
       <td>总点赞数</td> 
       <td>Int32</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>totalReplyCount</td> 
       <td>总评论数</td> 
       <td>Int32</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>createDatetime</td> 
       <td>文章发布时间</td> 
       <td>Date</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
     </tbody> 
    </table>
 *  评论表设计
    
    <table> 
     <thead> 
      <tr> 
       <th>字段名称</th> 
       <th>字段说明</th> 
       <th>字段类型</th> 
       <th>说明</th> 
      </tr> 
     </thead> 
     <tbody> 
      <tr> 
       <td>id</td> 
       <td>评论id</td> 
       <td>String</td> 
       <td>每一个评论标识</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>content</td> 
       <td>评论内容</td> 
       <td>String</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>publishTime</td> 
       <td>评论发布日期</td> 
       <td>Date</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>userId</td> 
       <td>评论人id</td> 
       <td>String</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>nickname</td> 
       <td>评论人名称</td> 
       <td>String</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>likeCount</td> 
       <td>点赞数</td> 
       <td>Int32</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>replyCount</td> 
       <td>回复数</td> 
       <td>Int32</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>parentId</td> 
       <td>上级id</td> 
       <td>String</td> 
       <td>""表示第一层</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>articleId</td> 
       <td>文章id</td> 
       <td>String</td> 
       <td></td> 
      </tr> 
     </tbody> 
    </table>

### 4.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（mongodb-driver和jdbc驱动一样，比较原生，我不做讲解了，直接用spring家族现成产品）。

官网主页：

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

### 5.搭建springboot项目 ###

#### 5.1引入pom依赖 ####

<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>

#### 5.2创建application.yml ####

spring:
      data:
        mongodb:
          host: 192.168.222.128
          database: articleData
          port: 27017
          #也可以使用uri连接
          #uri: mongodb://192.168.222.128:27017/articleData

### 6.功能实现 ###

##### 6.1新增文章 #####

##### 6.2文章点赞 #####

##### 6.3评论文章 #####

##### 6.4评论评论 #####

##### 6.5给评论点赞 #####

##### 6.6查看文章的直接评论 #####

##### 6.7查询评论下的评论 #####

| 文章id | String | |

### 4.SpringDataMongoDB ###

官网主页：

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

### 5.搭建springboot项目 ###

#### 5.1引入pom依赖 ####

#### 5.2创建application.yml ####

### 6.功能实现 ###

##### 6.1新增文章 #####

##### 6.2文章点赞 #####

##### 6.3评论文章 #####

##### 6.4评论评论 #####

##### 6.5给评论点赞 #####

##### 6.6查看文章的直接评论 #####

##### 6.7查询评论下的评论 #####

[image-20230124151929748]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/f616e762fd474307b08abf25e95fec76.png
[image-20230124152233833]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/ec0d71b7835c445591b8bfdbc1014c38.png
[image-20230124152545993]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/d8b258ca68f44b3196c1ae2545c38bb4.png
[image-20230124152630900]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/4435f2e5cc25418a954ea9f7e69f3963.png
[fa5e7957ac9846b3b5a44a74546b2e72.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/217782e7bff041fdbc8f05f031890761.png
[image-20230124152958236]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/561f9d4fbf3e48b18cc0c00624247d48.png
[image-20230124153018254]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/5b2db9f55bd54f9c9e6e6af92a5d1fe6.png
[image-20230124153129932]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/3c12e587de3c470eb64ee5056be5b2d2.png
[https]: https://www.mongodb.com/try/download/community
[image-20230124153524355]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/46a65432a96d4357847f09edb6b169ac.png
[image-20230124153803123]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/ea501c0a6405495ab5b5be2a39177450.png
[image-20230124164802532]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/35240928e02c440aa76086eaf8af39cf.png
[image-20230124160307056]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/50c03a37ee374230ae1493ef36772ba3.png
[image-20230124161735146]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/e4a5c36a86f8452b931a0145f76abf37.png
[image-20230124171956330]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/e0fc511cdb864f9bac8ef78e3331d283.png
[image-20230125142649753]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/dd0f86265b0c4f30bf6dd10bfb6e5c7c.png
[image-20230125142702854]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/da3247d8fd7e4523a18fa3f6d07af4a0.png
[image-20230125143630027]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/968a0b17b8cc4bcb9821609286487728.png
[image-20230125144045474]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/29/08f4cc09f2de4b3588f4a59b7a6601f3.png
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