1. 写在前面的话
嗨，各位Java开发小伙伴！今天咱们来聊聊怎么用Java和MongoDB这对黄金搭档搞事情。MongoDB这个非关系型数据库的灵活特性，配上Java的强类型优势，特别适合需要快速迭代的应用场景。接下来的内容像给朋友唠嗑一样，带大家手把手搞定集合操作和CRUD全流程。
2. 环境准备速览
技术栈：
- MongoDB Server 5.0+
- MongoDB Java Driver 3.12+
- JDK 11+
Maven配置：
<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mongodb-driver-sync</artifactId>
<version>3.12.11</version>
</dependency>
初始化连接：
// 创建MongoClient示例
MongoClient mongoClient = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017");
// 选择目标数据库（不存在自动创建）
MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("shopDB");
3. 集合创建
3.1 自动创建魔法
// 选择集合时会自动创建（首次插入数据时）
MongoCollection<Document> users = database.getCollection("users");
3.2 显式创建集合
try {
// 设置集合选项
CreateCollectionOptions options = new CreateCollectionOptions()
.capped(true)
.sizeInBytes(1024 * 1024); // 固定集合大小
// 创建集合并设置参数
database.createCollection("order_logs", options);
} catch (MongoException e) {
System.err.println("集合创建失败：" + e.getMessage());
}
4. 文档CRUD完整操作指南
4.1 插入操作
单条插入示例：
// 构建用户文档
Document userDoc = new Document()
.append("username", "码农小张")
.append("age", 28)
.append("tags", Arrays.asList("Java", "MongoDB"))
.append("registerDate", new Date());
// 插入操作
users.insertOne(userDoc);
System.out.println("插入成功，文档ID：" + userDoc.get("_id"));
批量插入示例：
List<Document> productList = new ArrayList<>();
productList.add(new Document("name", "无线鼠标").append("price", 99));
productList.add(new Document("name", "机械键盘").append("price", 299));
database.getCollection("products")
.insertMany(productList);
4.2 查询操作
基础查询：
// 查找年龄大于25的用户
Bson filter = Filters.gt("age", 25);
FindIterable<Document> results = users.find(filter);
// 遍历结果集
for (Document doc : results) {
System.out.println("查询到用户：" + doc.toJson());
}
聚合查询实战：
List<Bson> pipeline = Arrays.asList(
Aggregates.match(Filters.gt("price", 100)), // 过滤高价商品
Aggregates.group("$category", Accumulators.sum("total", "$price"))
);
database.getCollection("products")
.aggregate(pipeline)
.forEach(doc -> System.out.println("分类总价：" + doc.toJson()));
4.3 更新操作
更新现有字段：
// 创建过滤器
Bson updateFilter = Filters.eq("username", "码农小张");
// 构建更新操作
Bson updateOperation = Updates.combine(
Updates.set("level", "VIP"),
Updates.inc("age", 1)
);
UpdateResult result = users.updateOne(updateFilter, updateOperation);
System.out.println("修改了" + result.getModifiedCount() + "条记录");
数组操作示例：
// 往tags数组追加元素
Bson arrayUpdate = Updates.addToSet("tags", "Python");
users.updateMany(Filters.empty(), arrayUpdate);
4.4 删除操作的注意事项
条件删除：
// 删除库存为0的商品
Bson deleteCondition = Filters.eq("stock", 0);
DeleteResult delResult = database.getCollection("products")
.deleteMany(deleteCondition);
System.out.println("成功删除" + delResult.getDeletedCount() + "条滞销商品");
5. 事务处理实战
try (ClientSession session = mongoClient.startSession()) {
session.startTransaction();
try {
// 转账操作
database.getCollection("accounts")
.updateOne(session, Filters.eq("name", "账户A"), Updates.inc("balance", -100));
database.getCollection("accounts")
.updateOne(session, Filters.eq("name", "账户B"), Updates.inc("balance", 100));
session.commitTransaction();
} catch (Exception e) {
session.abortTransaction();
System.err.println("交易失败：" + e.getMessage());
}
}
6. 典型应用场景
- 电商平台：用户行为数据存储（点击流、搜索历史）
- 物联网系统：设备状态时序数据存储
- 内容管理：博客文章的多版本存储
- 实时分析：用户画像的快速聚合查询
7. 技术优缺点大盘点
7.1 优势亮点
- 灵活模式：动态调整数据结构
- 扩展性强：分片集群轻松应对海量数据
- 高性能写入：适合日志类高频写入场景
- 丰富查询：支持复杂聚合与地理空间查询
7.2 潜在挑战
- 事务性能：多文档事务存在性能损耗
- 内存消耗：全内存查询对硬件要求高
- 学习曲线：需要掌握BSON语法体系
8. 避坑指南手册
- 索引优化：确保高频查询字段创建索引
- 数据建模：避免过度嵌套（推荐3层以内）
- 连接池：合理配置maxPoolSize（建议50-100）
- 写关注：根据业务选择合适的安全级别
- 版本兼容：注意驱动版本与服务端版本对应关系
9. 全文总结回顾
本文通过代码示例，系统讲解了如何在Java生态中玩转MongoDB的核心操作。从基础的集合创建到复杂的聚合查询，再到企业级事务处理，我们既掌握了基础操作要领，也了解了生产环境中的避坑技巧。记住：好的技术选型=合适的场景+正确的使用方式，MongoDB在灵活数据存储领域依然具有不可替代的优势。
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