SpringBoot之MongoTemplate的查询可以怎么耍

2026-06-01 4 花语

本文内容纲要：

-I.基本使用 -0.环境准备 -1.根据字段进行查询 -2.and多条件查询 -3.or或查询 -4.in查询 -5.数值比较 -6.正则查询 -7.查询总数 -8.分组查询 -9.排序 -10.分页 -11.小结 -II.其他 -0.项目 -1.一灰灰Blog -2.声明 -3.扫描关注

学习一个新的数据库，一般怎么下手呢？基本的CURD没跑了，当可以熟练的增、删、改、查一个数据库时，可以说对这个数据库算是入门了，如果需要更进一步的话，就需要了解下数据库的特性，比如索引、事物、锁、分布式支持等

本篇博文为mongodb的入门篇，将介绍一下基本的查询操作，在Spring中可以怎么玩

原文可参看:190113-SpringBoot高级篇MongoDB之查询基本使用姿势

I.基本使用

0.环境准备

在正式开始之前，先准备好环境，搭建好工程，对于这一步的详细信息，可以参考博文:181213-SpringBoot高级篇MongoDB之基本环境搭建与使用

接下来，在一个集合中，准备一下数据如下，我们的基本查询范围就是这些数据

1.根据字段进行查询

最常见的查询场景，比如我们根据查询user=一灰灰blog的数据，这里主要会使用Query+Criteria来完成

@Component publicclassMongoReadWrapper{ privatestaticfinalStringCOLLECTION_NAME="demo"; @Autowired privateMongoTemplatemongoTemplate; /** *指定field查询 */ publicvoidspecialFieldQuery(){ Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")); //查询一条满足条件的数据 Mapresult=mongoTemplate.findOne(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|specialFieldQueryOne:"+result); //满足所有条件的数据 List<Map>ans=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|specialFieldQueryAll:"+ans); } }

上面是一个实际的case，从中可以知道一般的查询方式为:

Criteria.where(xxx).is(xxx)来指定具体的查询条件封装Query对象newQuery(criteria) 借助mongoTemplate执行查询mongoTemplate.findOne(query,resultType,collectionName)

其中findOne表示只获取一条满足条件的数据；find则会将所有满足条件的返回；上面执行之后，删除结果如

query:Query:{"user":"一灰灰blog"},Fields:{},Sort:{}|specialFieldQueryOne:{_id=5c2368b258f984a4fda63cee,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀} query:Query:{"user":"一灰灰blog"},Fields:{},Sort:{}|specialFieldQueryAll:[{_id=5c2368b258f984a4fda63cee,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀},{_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀3},{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0},{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld}]

2.and多条件查询

前面是只有一个条件满足，现在如果是要求同时满足多个条件，则利用org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria#and来斜街多个查询条件

/** *多个查询条件同时满足 */ publicvoidandQuery(){ Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").is("一灰灰blog").and("age").is(18)); Mapresult=mongoTemplate.findOne(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|andQuery:"+result); }

删除结果如下

query:Query:{"user":"一灰灰blog","age":18},Fields:{},Sort:{}|andQuery:{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0}

3.or或查询

and对应的就是or，多个条件中只要一个满足即可，这个与and的使用有些区别,借助org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria#orOperator来实现，传参为多个Criteria对象，其中每一个表示一种查询条件

/** *或查询 */ publicvoidorQuery(){ //等同于db.getCollection(demo).find({"user":"一灰灰blog",$or:[{"age":18},{"sign":{$exists:true}}]}) Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").is("一灰灰blog") .orOperator(Criteria.where("age").is(18),Criteria.where("sign").exists(true))); List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|orQuery:"+result); //单独的or查询 //等同于Query:{"$or":[{"age":18},{"sign":{"$exists":true}}]},Fields:{},Sort:{} query=newQuery(newCriteria().orOperator(Criteria.where("age").is(18),Criteria.where("sign").exists(true))); result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|orQuery:"+result); }

执行后输出结果为

query:Query:{"user":"一灰灰blog","$or":[{"age":18},{"sign":{"$exists":true}}]},Fields:{},Sort:{}|orQuery:[{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld}] query:Query:{"$or":[{"age":18},{"sign":{"$exists":true}}]},Fields:{},Sort:{}|orQuery:[{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld},{_id=5c3b0538e3ac8e8d2d392390,user=二灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld}]

4.in查询

标准的in查询case

/** *in查询 */ publicvoidinQuery(){ //相当于: Queryquery=newQuery(Criteria.where("age").in(Arrays.asList(18,20,30))); List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|inQuery:"+result); }

输出

query:Query:{"age":{"$in":[18,20,30]}},Fields:{},Sort:{}|inQuery:[{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0}]

5.数值比较

数值的比较大小，主要使用的是get,gt,lt,let

/** *数字类型，比较查询> */ publicvoidcompareBigQuery(){ //age>18 Queryquery=newQuery(Criteria.where("age").gt(18)); List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|compareBigQuery:"+result); //age>=18 query=newQuery(Criteria.where("age").gte(18)); result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|compareBigQuery:"+result); } /** *数字类型，比较查询< */ publicvoidcompareSmallQuery(){ //age<20 Queryquery=newQuery(Criteria.where("age").lt(20)); List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|compareSmallQuery:"+result); //age<=20 query=newQuery(Criteria.where("age").lte(20)); result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|compareSmallQuery:"+result); }

输出

query:Query:{"age":{"$gt":18}},Fields:{},Sort:{}|compareBigQuery:[{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0}] query:Query:{"age":{"$gte":18}},Fields:{},Sort:{}|compareBigQuery:[{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0}] query:Query:{"age":{"$lt":20}},Fields:{},Sort:{}|compareSmallQuery:[{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0}] query:Query:{"age":{"$lte":20}},Fields:{},Sort:{}|compareSmallQuery:[{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0}]

6.正则查询

牛逼高大上的功能

/** *正则查询 */ publicvoidregexQuery(){ Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").regex("^一灰灰blog")); List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|regexQuery:"+result); }

输出

query:Query:{"user":{"$regex":"^一灰灰blog","$options":""}},Fields:{},Sort:{}|regexQuery:[{_id=5c2368b258f984a4fda63cee,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀},{_id=5c3afacde3ac8e8d2d392389,user=一灰灰blog2,desc=帅气逼人的码农界老秀2},{_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀3},{_id=5c3afafbe3ac8e8d2d39238b,user=一灰灰blog4,desc=帅气逼人的码农界老秀4},{_id=5c3afb0ae3ac8e8d2d39238c,user=一灰灰blog5,desc=帅气逼人的码农界老秀5},{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0},{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld}]

7.查询总数

统计常用，这个主要利用的是mongoTemplate.count方法

/** *查询总数 */ publicvoidcountQuery(){ Queryquery=newQuery(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")); longcnt=mongoTemplate.count(query,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|cnt"+cnt); }

输出

query:Query:{"user":"一灰灰blog"},Fields:{},Sort:{}|cnt5

8.分组查询

这个对应的是mysql中的group查询，但是在mongodb中，更多的是通过聚合查询，可以完成很多类似的操作，下面借助聚合，来看一下分组计算总数怎么玩

/* *分组查询 */ publicvoidgroupQuery(){ //根据用户名进行分组统计，每个用户名对应的数量 //aggregate([{"$group":{"_id":"user","userCount":{"$sum":1}}}]) Aggregationaggregation=Aggregation.newAggregation(Aggregation.group("user").count().as("userCount")); AggregationResults<Map>ans=mongoTemplate.aggregate(aggregation,COLLECTION_NAME,Map.class); System.out.println("query:"+aggregation+"|groupQuery"+ans.getMappedResults()); }

注意下，这里用Aggregation而不是前面的Query和Criteria，输出如下

query:{"aggregate":"__collection__","pipeline":[{"$group":{"_id":"$user","userCount":{"$sum":1}}}]}|groupQuery[{_id=一灰灰blog,userCount=5},{_id=一灰灰blog2,userCount=1},{_id=一灰灰blog4,userCount=1},{_id=二灰灰blog,userCount=1},{_id=一灰灰blog5,userCount=1}]

9.排序

sort，比较常见的了，在mongodb中有个有意思的地方在于某个字段，document中并不一定存在，这是会怎样呢？

/** *排序查询 */ publicvoidsortQuery(){ //sort查询条件，需要用with来衔接 Queryquery=Query.query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")).with(Sort.by("age")); List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|sortQuery"+result); }

输出结果如下，对于没有这个字段的document也被查出来了

query:Query:{"user":"一灰灰blog"},Fields:{},Sort:{"age":1}|sortQuery[{_id=5c2368b258f984a4fda63cee,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀},{_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀3},{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld},{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0}]

10.分页

数据量多的时候，分页查询比较常见，用得多就是limit和skip了

/** *分页查询 */ publicvoidpageQuery(){ //limit限定查询2条 Queryquery=Query.query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")).with(Sort.by("age")).limit(2); List<Map>result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|limitPageQuery"+result); //skip()方法来跳过指定数量的数据 query=Query.query(Criteria.where("user").is("一灰灰blog")).with(Sort.by("age")).skip(2); result=mongoTemplate.find(query,Map.class,COLLECTION_NAME); System.out.println("query:"+query+"|skipPageQuery"+result); }

输出结果表明，limit用来限制查询多少条数据，skip则表示跳过前面多少条数据

query:Query:{"user":"一灰灰blog"},Fields:{},Sort:{"age":1}|limitPageQuery[{_id=5c2368b258f984a4fda63cee,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀},{_id=5c3afaf4e3ac8e8d2d39238a,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀3}] query:Query:{"user":"一灰灰blog"},Fields:{},Sort:{"age":1}|skipPageQuery[{_id=5c3b003ee3ac8e8d2d39238f,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,sign=helloworld},{_id=5c3afb1ce3ac8e8d2d39238d,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=18.0},{_id=5c3b0031e3ac8e8d2d39238e,user=一灰灰blog,desc=帅气逼人的码农界老秀6,age=20.0}]

11.小结

上面给出的一些常见的查询姿势，当然并不全面，比如我们如果需要查询document中的部分字段怎么办？比如document内部结果比较复杂，有内嵌的对象或者数组时，嵌套查询可以怎么玩？索引什么的又可以怎么利用起来，从而优化查询效率？如何通过传说中自动生成的_id来获取文档创建的时间戳？

先留着这些疑问，后面再补上

II.其他

0.项目

工程：spring-boot-demo module:mongo-template 相关博文:181213-SpringBoot高级篇MongoDB之基本环境搭建与使用

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3.扫描关注

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