使用Nosql Manager for MongoDB 管理工具
1.管理工具 模糊查询
模糊查询条件包含在 ‘/’之间2.java 连接MongoDB，条件查询 2.1 连接MongoDB服务，并创建连接数据库对象。 // 连接到 mongodb 服务MongoClient mongoClient = new MongoClient( "127.0.0.1" , 27017 );// 连接到数据库MongoDatabase mongoDatabase = mongoClient.getDatabase("articledb"); System.out.println("Connect to database successfully");MongoCollection collection = mongoDatabase.getCollection("article");MongoCollection collection_txt = mongoDatabase.getCollection("article_txt"); 2.2 添加查询条件
//模糊查询条件Pattern pattern = Pattern.compile(".*atimo.cn.*", Pattern.CASE_INSENSITIVE);query.put("url", pattern);//对应表字段名MongoCursor cursor = collection.find(query).skip(0).limit(20).iterator();//添加查询条件分页条件 2.3 遍历查询结果
while (cursor.hasNext()) {Article act = new Article();//查询出的结果转换成jsonObject,然后进行封装或者直接返回给前端处理。我这是封装成对象了JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject( cursor.next().toJson().toString());System.out.println(jsonObject.getString("url")); act.setTitle(jsonObject.getString("title"));// act.setUrl(jsonObject.getString("url"));// unm++; System.out.println(unm+"--->"+act); //存入redis jedis.lpush("sohu",JSON.toJSONString(act));} 从Redis取出，遍历
1 String sohu = jedis.rpop("sohu");2 JSONObject o = (JSONObject) JSONObject.parse(sohu);3 Article article = JSONObject.toJavaObject(o, Article.class);4 System.out.println(article.toString()); 从队列单个取出，转换为实体
2.3 游标超时 解决办法 https://blog.csdn.net/u013066244/article/details/82658912
3.使用管理工具写查询语句(统计数量)
数据示例/* 1 */{ "_id" : ObjectId("5badab52ad56c95900632572"), "artId" : "5ba36b831f535ce7e4814859", "content" : "一看那些细节就知道是245旗舰版", "comTime" : ISODate("2018-06-09T11:32:38Z"), "_class" : "com.guoxin.module.article.entity.Comment"}/* 2 */{ "_id" : ObjectId("5badab52ad56c95900632573"), "artId" : "5ba36b831f535ce7e4814859", "content" : "他这个是旗舰版的吧(只有旗舰版的座椅才是这个样子的)。旗舰版的动力是180KW，不是小编你说的150KW", "comTime" : ISODate("2018-06-04T01:16:28Z"), "_class" : "com.guoxin.module.article.entity.Comment"}/* 3 */{ "_id" : ObjectId("5badab52ad56c95900632574"), "artId" : "5ba36b831f535ce7e4814859", "content" : "银行职员往外跑吗？这么自由？", "comTime" : ISODate("2018-05-29T07:12:09Z"), "_class" : "com.guoxin.module.article.entity.Comment"} 统计所有artId出现的次数，这里的 artId 字段是另外一个表的主键 id
db.comment.aggregate([{$group : {_id : "$artId", count : {$sum : 1}}}])查询artId出现的次数统计，comment为数据库名，使用aggregate函数
统计结果为
{ "_id" : "5bc91e3ead56c90b4680814b", "count" : 900 }{ "_id" : "5bb37536ad56c91a9feac8b4", "count" : 1173 }{ "_id" : "5bb36aaaad56c91a9feac8b1", "count" : 1089 }{ "_id" : "5bb36aaaad56c91a9feac8b0", "count" : 1026 }{ "_id" : "5bb3304ead56c91a9feac896", "count" : 589 }{ "_id" : "5bb314e2ad56c91a9feac87e", "count" : 535 }{ "_id" : "5bb3115ead56c91a9feac87c", "count" : 670 }{ "_id" : "5bb3115ead56c91a9feac87b", "count" : 582 }{ "_id" : "5bb30ddaad56c91a9feac87a", "count" : 544 }{ "_id" : "5bb30ddaad56c91a9feac877", "count" : 587 }{ "_id" : "5bb30ddaad56c91a9feac876", "count" : 719 }{ "_id" : "5bb306d2ad56c91a9feac871", "count" : 586 } 统计出每个Id在表中出现的次数。
3.1 扩展 ，查询统计数量在500以上的数据 db.comment.aggregate([{$group : {_id : "$artId", count : {$sum : 1}}},{$match:{count:{$gt:500}}}]) 加匹配条件即可。查询统计数量在200~500之间的 db.comment.aggregate([{$group : {_id : "$artId", count : {$sum : 1}}},{$match:{count:{$gt:300}}},{$match:{count:{$gt:200}}}]) 注：artId为统计字段名