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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
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);
}