详解MongoDB for C#基础入门

笔者这里采用的是mongoDB官网推荐使用.net驱动:

http://mongodb.github.io/mongo-csharp-driver/2.0/getting_started/quick_tour/

有关于MongoDB的安装读者可以参考其他的博客,对于基本的学习来说并不需要进行过多的配置。

创建连接

这一步骤跟ADO.NET连接到数据库的步骤是一样的,ADO.NET是利用SqlConnection连接数据库,而MongoDB则使用MongoClient连接,并在构造函数中将连接字符传递进去,当然可以不传递,那么默认就是连接本地的计算机的默认端口(27017),比如下面的三种连接方式:

var client = new MongoClient();

var client1 = new MongoClient("mongodb://localhost:27017");

var client2 = new MongoClient("mongodb://localhost:27017,localhost:27018,localhost:27019");

获取数据库

为了获取数据库,只需要调用MongoClient对象的GetDatabase方法,并传入数据库名称即可,如果数据库存在则直接返回,否则就创建该数据库并返回,比如下面的这段代码将创建名为“foo”的数据库:

var database = client.GetDatabase("foo");

现在database变量就指向了foo数据库了。

获取链表

虽然叫获取链表,但是实际上就是获取数据库中的表,我们可以通过上面database的GetCollection<TDocument>方法获取,比如下面的代码我们将获取一个名为“bar”的表:

var collection = database.GetCollection<BsonDocument>("bar");

我们传入的泛型参数为BsonDocument,这个是自带的,可以动态的容纳各种格式的数据,当然这里还是建议读者使用POCO。

 插入一个文档

利用collection对象,我们可以将文档插入其中,比如下面的json格式数据:

{
   "name": "MongoDB",
   "type": "database",
   "count": 1,
   "info": {
     x: 203,
     y: 102
   }
}

下面我们利用BsonDocument对象组织上面的JSON格式的数据:

var document = new BsonDocument
{
  {"name","MongoDB"},
  {"type","Database"},
  {"count",1},
  {"info",new BsonDocument{
     {"x",203},
     {"y",102}
    }
  }
};

然后我们利用collection对象的InsertOneAsync将上面的数据插入其中:

collection.InsertOneAsync(doc);

我们都知道Async为后缀的方法都是支持异步的,但是笔者是在控制台项目中演示的所以没有加上这个await,如果读者实在其他的环境中测试的可以根据情况加上。

 插入多个文档

如果需要一次性插入多个文档,我们可以通过InsertManyAsync方法,比如下面的示例我们将插入100条数据:

var documents = Enumerable.Range(0, 100).Select(x => new BsonDocument("counter", x));
collection.InsertManyAsync(documents);

统计文档数量

通过上面的步骤我们已经插入了101条数据,如果在实际开发中我们需要统计数据的数量就可以通过调用CountAsync方法,比如下面的代码:

var count = collection.CountAsync(new BsonDocument());
Console.WriteLine(count.Result);

查询链表

利用Find方法我们可以对链表进行查询,Find方法将返回给我们IFindFluent<TDocument,TProjection>对象,该接口属于链式接口,所以能够提供给我们类似jquery那样的链式变成方式去控制查询操作。

查询链表首条数据

为了获取第一条数据我们可以通过调用FirstOrDefaultAsync方法,该方法会返回第一条数据,如果不存在数据则会返回null,比如下面的代码将会显示链表中的第一条数据:

var firstDoc = collection.Find(new BsonDocument()).FirstOrDefaultAsync();
Console.WriteLine(firstDoc.Result.ToString());

如果读者注意最后的输出,会发现一个_id字段,但是我们并没有插入这个字段,这个字段是mongoDB自动加入的,相信很多人都知道它的作用,这里就不详细解释额。

 查询链表中所有数据

如果想将链表中所有的数据都返回可以在Find操作之后调用ToListAsync方法就可以,将会直接返回List<T>类型的结果,比如下面的这段代码:

var documents = collection.Find(new BsonDocument()).ToListAsync().Result;

针对数量较少的数据情况下,上面这种方式是没有问题,但如果我们需要处理大量的数据,那么我们就不能使用上面的这种方式,就需要利用下面的方式,通过ForEachAsync来完成,因为这个方法会在每条数据返回的时候执行一个回调,从而达到并发处理的目的,比如下面这段代码就演示了如何使用:

collection.Find(new BsonDocument()).ForEachAsync(x => Console.WriteLine(x));

通过条件查询单条数据

我们可以在调用Find方法的时候传入一个过滤条件,从而在链表中查询我们希望的数据,比如下面这个例子我们将查询字段“counter”的值为71的数据:

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("counter", 71);
var document = collection.Find(filter).FirstAsync().Result;
Console.WriteLine(document);

这里我们需要通过Builders的静态对象Filter中的各种条件方法来构造条件,然后在调用Find方法的将其传入即可。

 通过条件查询多条数据

我们也可以获取多条数据,比如下面这个例子,我们将搜索出所有“counter”的值大于50的数据:

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Gt("counter", 50);
var document = collection.Find(filter).ForEachAsync(x => Console.WriteLine(x));

当然我们也可以给定一个范围,比如50到70之间:

var filterBuilder = Builders<BsonDocument>.Filter;
var filter = filterBuilder.Gt("counter", 50) & filterBuilder.Lt("counter", 70);
collection.Find(filter).ForEachAsync(x => Console.WriteLine(x));

对数据排序

下面我们将在查询的基础之上加上排序,排序只需要在在调用Sort方法时传入对应的参数即可,比如下面的例子,我们将对链表先进行查询,然后排序:

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Exists("counter");
var sort = Builders<BsonDocument>.Sort.Descending("counter");
var documnt = collection.Find(filter).Sort(sort).FirstAsync().Result;

对字段投射

许多时候我们并不需要文档中的所有数据,这就好比在SQL中我们都会只把我们需要的数据select出来,而不会把表中的所有字段的数据都拿出来,自然MongoDB也可以让我这样做,我们只需要跟过滤和排序一样利用Projection构造器来构造然后传递给Project方法中就可以了,下面这个例子中我们将排除“_id”字段:

var projection = Builders<BsonDocument>.Projection.Exclude("_id");
var document = collection.Find(new BsonDocument()).Project(projection).FirstAsync().Result;
Console.WriteLine(document);

更新文档

MongoDB拥有很多更新操作,下面我们将会介绍几个简单的并且常用的更新操作。

如果我们需要更新一个对象(如果条件不匹配那么可能是0条),可以使用UpdateOneAsync方法,并执行过滤条件和需要更新到的文档,比如下面我们将“counter”为1的数据中的“counter”更新为110:

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Eq("counter", 1);
var updated = Builders<BsonDocument>.Update.Set("counter", 110);
var result = collection.UpdateOneAsync(filter, updated).Result;

如果我们需要批量的更新,我们可以调用UpdateManyAsync即可。比如我们需要将“counter”小于10的数据中的“counter”累加100,那么我们就可以像下面这样来写:

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Lt("counter", 10);
var updated = Builders<BsonDocument>.Update.Inc("counter", 100);
var result = collection.UpdateManyAsync(filter, updated).Result;

删除文档

作为基础部分这也是最后一个部分了,利用上面的过滤,然后调用DeleteOneAsync或DeleteManyAsync方法就可以了,比如下面的列子就是删除“counter”大于100的所有数据:

var filter = Builders<BsonDocument>.Filter.Gt("counter", 100);
var resut = collection.DeleteManyAsync(filter).Result;

到此为止,MongoDB的基础部分就结束了。希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 教大家8天学通MongoDB——第一天 基础入门篇

    关于mongodb的好处,优点之类的这里就不说了,唯一要讲的一点就是mongodb中有三元素:数据库,集合,文档,其中"集合" 就是对应关系数据库中的"表","文档"对应"行". 一: 下载 上MongoDB官网 ,我们发现有32bit和64bit,这个就要看你系统了,不过这里有两点注意: ①:根据业界规则,偶数为"稳定版"(如:1.6.X,1.8.X),奇数为"开发版"(如:1.7.X

  • mongodb基础入门_动力节点Java学院整理

    关于mongodb的好处,优点之类的这里就不说了,唯一要讲的一点就是mongodb中有三元素:数据库,集合,文档,其中"集合" 就是对应关系数据库中的"表","文档"对应"行". 一: 下载 上MongoDB官网,我们发现有32bit和64bit,这个就要看你系统了,不过这里有两点注意: ①:根据业界规则,偶数为"稳定版"(如:1.6.X,1.8.X),奇数为"开发版"(如:1.7.X,

  • 详解MongoDB for C#基础入门

    笔者这里采用的是mongoDB官网推荐使用.net驱动: http://mongodb.github.io/mongo-csharp-driver/2.0/getting_started/quick_tour/ 有关于MongoDB的安装读者可以参考其他的博客,对于基本的学习来说并不需要进行过多的配置. 创建连接 这一步骤跟ADO.NET连接到数据库的步骤是一样的,ADO.NET是利用SqlConnection连接数据库,而MongoDB则使用MongoClient连接,并在构造函数中将连接字符

  • 详解mongoDB主从复制搭建详细过程

    详解mongoDB主从复制搭建详细过程 实验目的搭建mongoDB主从复制 主 192.168.0.4 从 192.168.0.7 mongodb的安装 1: 下载mongodb www.mongodb.org 下载最新的stable版 查看自己服务器 适合哪个种方式下载(wget 不可以的 可以用下面方式下载) wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.5.tgz curl -O -L https

  • 详解linux正则表达式(基础正则表达式+扩展正则表达式)

    正则表达式应用非常广泛,例如:php,Python,java等,但在linux中最常用的正则表达式的命令就是grep(egrep),sed,awk等,换句话 说linux三剑客要想能工作的更高效,就一定离不开正则表达式的配合. 1.什么是正则表达式? 简单的说,正则表达式就是为处理大量的字符串而定义的一套规则和方法.通过定义的这些特殊符号的辅助,系统管理员就可以快速过滤.替换或者输出需要的字符串.linux正则表达式一般以行为单位处理的. 2.为什么要学正则表达式 在企业工作中,我们每天做的li

  • 鸿蒙开发之处理图片位图操作的方法详解(HarmonyOS鸿蒙开发基础知识)

    位图操作开发指导 图操作就是指对PixelMap图像进行相关的操作,比如创建.查询信息.读写像素数据等. 1.创建位图对象PixelMap // 指定初始化选项创建 PixelMap pixelMap2 = PixelMap.create(initializationOptions); // 从像素颜色数组创建 int[] defaultColors = new int[] {5, 5, 5, 5, 6, 6, 3, 3, 3, 0}; PixelMap.InitializationOption

  • 详解Java数据库连接JDBC基础知识(操作数据库:增删改查)

    一.JDBC简介 JDBC是连接java应用程序和数据库之间的桥梁. 什么是JDBC? Java语言访问数据库的一种规范,是一套API. JDBC (Java Database Connectivity) API,即Java数据库编程接口,是一组标准的Java语言中的接口和类,使用这些接口和类,Java客户端程序可以访问各种不同类型的数据库.比如建立数据库连接.执行SQL语句进行数据的存取操作. JDBC代表Java数据库连接. JDBC库中所包含的API任务通常与数据库使用: 连接到数据库 创

  • 详解MongoDB范围片键和哈希片键

    01 片键 MongoDB的片键决定了集合中存储的数据在集合中的分布情况,具体的方法是使用片键值的范围来对集合中的数据进行分区.举个例子: 假如我们以年龄age来作为片键,那么age的范围理论上是0~80,此时,MongoDB会为我们定义age的四个范围区间,他们分别是:0~20,20~40,40~60,60~80,每个范围都是一个chunk,这样我们写入数据之后,数据里面的数据块就有: chunk1:  age  0~20 chunk2:  age  20~40 chunk3:age  40~

  • 详解MongoDB的角色管理

    NO.1 MongoDB内建角色 内建角色的种类和特点? 想要了解内建角色,还是少不了下面这张图,在MongoDB中,用户的权限是通过角色绑定的方法来分配的.把某个角色绑定在某个用户上,那么这个用户就有这个角色对应的权限了. MongoDB 4.0中的内建角色类型如下: 这里对上面的内建角色所拥有的权限做以说明: 数据库用户角色: read:用于读取所有非系统集合,以及下面三个系统集合: system.indexes.system.js以及system.namesp readWrite:拥有re

  • 详解MongoDB中的日志模块

    今天简单研究了一下MongoDB里面的日志模块,写篇文章记录下. 01 MongoDB日志组件种类及日志等级 每种数据库都有自己的日志模块,MongoDB也不例外,通常情况下,一个数据库的日志中,记录的是数据库的连接信息.存储信息.网络信息.索引信息以及查询信息等.从MongoDB3.0版本开始,MongoDB在日志中引入了日志等级和日志组件的概念,作为DBA来讲,关注的最多的应该是慢查询日志和连接日志. 在MongoDB中,我们可以通过下面的命令,来获取所有的日志组件种类和对应的日志等级: d

  • 详解MongoDB的条件查询和排序

    目录 find 方法 条件组合 比较操作符 IN 查询 限制返回结果条数和跳过数据 排序 总结 find 方法 查询的基本格式是db.collection.find({条件}),其中条件是可选的,类似于 MySQL 的 WHERE 条件一样.示例如下: // 查找全部文档 db.collection.find({}); // 查找指定条件的文档 db.collection.find({key: value}); // 查找昵称为岛上码农的用户 db.users.find({nickname: '

  • 详解Java并发编程基础之volatile

    目录 一.volatile的定义和实现原理 1.Java并发模型采用的方式 2.volatile的定义 3.volatile的底层实现原理 二.volatile的内存语义 1.volatile的特性 2.volatile写-读建立的happens-before关系 3.volatile的写/读内存语义 三.volatile内存语义的实现 1.volatile重排序规则 2.内存屏障 3.内存屏障示例 四.volatile与死循环问题 五.volatile对于复合操作非原子性问题 一.volati

随机推荐