Java操作MongoDB：查询条件，过滤、排序、分页​

一、MongoDB与Java的初次约会

第一次接触MongoDB的时候，感觉它就像个叛逆期的少年，不像传统关系型数据库那样规规矩矩。它用文档存储数据，格式自由得像散文，而Java要跟它打交道，就需要一个靠谱的"翻译官" - MongoDB的Java驱动。

现在最常用的就是官方的MongoDB Java Driver了，它就像个称职的秘书，帮我们处理所有与数据库的沟通事宜。先来看看怎么建立这段"友谊"：

// 引入必要的包
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;

public class MongoDBConnector {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接字符串，格式为"mongodb://用户名:密码@主机:端口"
        String connectionString = "mongodb://localhost:27017";
        
        try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(connectionString)) {
            // 获取数据库实例，如果不存在会自动创建
            MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("myDatabase");
            
            // 获取集合(相当于关系型数据库的表)
            MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("users");
            
            System.out.println("成功连接到MongoDB!");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("连接失败: " + e.getMessage());
        }
    }
}

这段代码就像递出了一张名片，Java和MongoDB的友谊小船就此起航。注意那个try-with-resources语句，它确保了我们用完连接后会乖乖关闭，不会造成资源泄漏。

二、查询条件的艺术

查询就像是和MongoDB玩猜谜游戏，你得告诉它你想要什么，它才会把匹配的文档给你。MongoDB的查询条件非常灵活，可以组合出各种复杂的查询条件。

2.1 基本查询

先来看几个简单的查询例子：

// 查询所有文档
collection.find().forEach(document -> System.out.println(document.toJson()));

// 查询特定条件的文档 - 等于条件
Bson filter = Filters.eq("name", "张三");
collection.find(filter).forEach(document -> System.out.println(document.toJson()));

// 组合条件查询 - AND
Bson andFilter = Filters.and(
    Filters.eq("age", 25),
    Filters.eq("city", "北京")
);
collection.find(andFilter).forEach(document -> System.out.println(document.toJson()));

// 组合条件查询 - OR
Bson orFilter = Filters.or(
    Filters.eq("age", 25),
    Filters.eq("age", 30)
);
collection.find(orFilter).forEach(document -> System.out.println(document.toJson()));

2.2 高级查询

MongoDB支持各种高级查询操作符，让查询变得更加强大：

// 范围查询
Bson rangeFilter = Filters.and(
    Filters.gte("age", 20),  // 大于等于20
    Filters.lt("age", 30)    // 小于30
);

// 正则表达式查询
Bson regexFilter = Filters.regex("name", "^张");  // 名字以"张"开头

// 数组查询
Bson arrayFilter = Filters.all("hobbies", Arrays.asList("游泳", "读书"));  // 爱好同时包含游泳和读书

// 元素是否存在查询
Bson existsFilter = Filters.exists("email");  // 查询有email字段的文档

三、过滤、排序和分页三剑客

在实际应用中，我们很少会一次性获取所有数据，通常需要过滤、排序和分页这三板斧来优化查询结果。

3.1 字段过滤

有时候文档包含的字段很多，但我们只需要其中几个，这时候可以使用投影来过滤字段：

// 只返回name和age字段，_id默认返回，可以显式排除
Bson projection = Projections.fields(
    Projections.include("name", "age"),
    Projections.excludeId()
);

collection.find()
    .projection(projection)
    .forEach(document -> System.out.println(document.toJson()));

3.2 排序的艺术

排序可以让结果更加有序，便于前端展示：

// 单字段排序
Bson sort = Sorts.ascending("age");  // 按年龄升序
// 或者
Bson sortDesc = Sorts.descending("createTime");  // 按创建时间降序

// 多字段排序
Bson multiSort = Sorts.orderBy(
    Sorts.descending("score"),  // 先按分数降序
    Sorts.ascending("name")     // 再按姓名升序
);

collection.find()
    .sort(multiSort)
    .forEach(document -> System.out.println(document.toJson()));

3.3 分页处理

分页是大数据量查询的必备技能：

int pageSize = 10;    // 每页10条
int pageNumber = 1;   // 第一页

// 计算跳过的文档数
int skip = (pageNumber - 1) * pageSize;

List<Document> results = collection.find()
    .skip(skip)               // 跳过前N条
    .limit(pageSize)          // 限制返回数量
    .into(new ArrayList<>()); // 转换为List

results.forEach(document -> System.out.println(document.toJson()));

四、综合应用实例

让我们把这些技术组合起来，看一个完整的例子：

public List<User> searchUsers(String keyword, int minAge, int maxAge, 
                            String sortField, boolean ascending, 
                            int page, int size) {
    // 构建查询条件
    List<Bson> conditions = new ArrayList<>();
    
    if (keyword != null && !keyword.isEmpty()) {
        // 关键字搜索：名字或简介包含关键字
        conditions.add(Filters.or(
            Filters.regex("name", ".*" + keyword + ".*", "i"),  // 忽略大小写
            Filters.regex("bio", ".*" + keyword + ".*", "i")
        ));
    }
    
    // 年龄范围条件
    conditions.add(Filters.and(
        Filters.gte("age", minAge),
        Filters.lte("age", maxAge)
    ));
    
    // 组合所有条件
    Bson filter = conditions.isEmpty() ? new Document() : Filters.and(conditions);
    
    // 构建排序
    Bson sort = ascending ? Sorts.ascending(sortField) : Sorts.descending(sortField);
    
    // 计算分页
    int skip = (page - 1) * size;
    
    // 执行查询
    return collection.find(filter)
        .sort(sort)
        .skip(skip)
        .limit(size)
        .map(document -> {
            User user = new User();
            user.setName(document.getString("name"));
            user.setAge(document.getInteger("age"));
            // 其他字段映射...
            return user;
        })
        .into(new ArrayList<>());
}

这个综合例子展示了如何组合各种查询条件、排序和分页来实现一个完整的搜索功能。

五、技术深度探讨

5.1 性能优化建议

索引是王道：为常用查询字段创建索引可以大幅提高查询速度。比如：

// 创建复合索引
collection.createIndex(Indexes.compoundIndex(
    Indexes.ascending("age"),
    Indexes.descending("createTime")
));

批量操作：尽量使用批量操作减少网络往返：

List<WriteModel<Document>> updates = new ArrayList<>();
updates.add(new UpdateOneModel<>(
    Filters.eq("_id", 1),
    Updates.set("status", "active")
));
// 添加更多更新...
collection.bulkWrite(updates);

合理使用投影：只查询需要的字段，减少网络传输量。

5.2 常见陷阱

连接泄漏：忘记关闭MongoClient会导致连接泄漏，记得使用try-with-resources。
大文档问题：单个文档太大(超过16MB)会导致错误，考虑拆分或使用GridFS。
事务使用：虽然MongoDB支持事务，但在分片集群上性能影响较大，谨慎使用。

六、应用场景分析

MongoDB特别适合以下场景：

内容管理系统：文章、评论等半结构化数据存储
用户画像：灵活存储用户的各种属性
物联网数据：设备产生的时序数据
实时分析：配合聚合框架进行数据分析

相比之下，在需要复杂事务或严格数据一致性的场景，传统关系型数据库可能更合适。

七、总结与展望

通过这篇文章，我们系统地学习了如何使用Java操作MongoDB进行查询、过滤、排序和分页。MongoDB的灵活性与Java的严谨性相结合，能够构建出既强大又可靠的应用程序。

未来，随着MongoDB不断进化，它的查询能力会更加强大，与Java的集成也会更加紧密。掌握这些核心技术，你就能在NoSQL的世界里游刃有余了。

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