【Spring连载】使用Spring Data访问 MongoDB----Template API 查询Documents

你可以使用Query和Criteria类来表达查询。它们的方法名称反映了native MongoDB操作名称，如lt、lte、is和其他名称。Query和Criteria类遵循fluent API风格，因此你可以将多个方法标准和查询链接在一起，同时拥有易于理解的代码。为了提高可读性，静态导入可以避免在创建查询和条件实例时使用“new”关键字。你还可以使用BasicQuery从纯JSON字符串创建Query实例，如下例所示：
例1：从纯JSON字符串创建查询实例

BasicQuery query = new BasicQuery("{ age : { $lt : 50 }, accounts.balance : { $gt : 1000.00 }}");
List<Person> result = mongoTemplate.find(query, Person.class);

一、 查询集合中的Documents

在之前的章节，我们看到了如何在MongoTemplate上使用findOne和findById方法来检索单个文档。这些方法以正确的方式返回单个域对象，或者使用响应式（reactive ）API Mono发出单个元素。我们还可以查询要作为域对象列表返回的documents集合。假设我们在一个集合中有许多具有姓名和年龄的Person对象作为documents存储，并且每个人都有一个带有余额的内嵌的帐户document，我们现在可以使用以下代码运行查询：
使用MongoTemplate查询文档

// ...List<Person> result = template.query(Person.class).matching(query(where("age").lt(50).and("accounts.balance").gt(1000.00d))).all();

所有find方法都将Query对象作为参数。此对象定义用于执行查询的条件和选项。通过使用Criteria对象来指定条件，该对象具有一个名为where的静态工厂方法来实例化新的Criteria。我们建议对org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria.where和Query.query使用静态导入，使查询更具可读性。
查询应该返回符合指定条件的Person对象的List或Flux。本节的剩余部分列出了与MongoDB中提供的运算符相对应的Criteria和Query类的方法。大多数方法返回Criteria对象，为API提供流畅的样式。
Criteria的方法
Criteria类提供了以下方法，所有这些方法都对应于MongoDB中的运算符：

• Criteria all (Object o)使用$all运算符创建一个条件
• Criteria and (String key)将具有指定key的链式Criteria添加到当前Criteria并返回新创建的Criteria
• Criteria andOperator (Criteria…​ criteria)使用$and运算符为所有提供的条件创建and查询
• Criteria andOperator (Collection< Criteria> criteria)使用$and运算符为所有提供的条件创建and查询
• Criteria elemMatch (Criteria c)使用$elemMatch运算符创建条件
• Criteria exists (boolean b)使用$exists运算符创建条件
• Criteria gt (Object o)使用$gt运算符创建条件
• Criteria gte (Object o)使用$gte运算符创建条件
• Criteria in (Object…​ o) 使用$in运算符为varargs参数创建一个条件。
• Criteria in (Collection<?> collection)使用$in运算符并使用集合创建条件
• Criteria is (Object o)使用字段匹配（｛key:value｝）创建条件。如果指定的值是一个document，则字段的顺序和document中的完全相等性很重要。
• Criteria lt (Object o)使用$lt运算符创建条件
• Criteria lte (Object o)使用$lte运算符创建一个条件
• Criteria mod (Number value, Number remainder)使用$mod运算符创建一个条件
• Criteria ne (Object o)使用$ne运算符创建条件
• Criteria nin (Object…​ o)使用$nin运算符创建条件
• Criteria norOperator (Criteria…​ criteria)为所有提供的条件使用$nor运算符创建nor查询
• Criteria norOperator（Collection＜Criteria＞Criteria）为所有提供的条件使用$nor运算符创建nor查询
• Criteria not ()使用$not元运算符创建一个条件，该运算符直接影响后面的子句
• Criteria orOperator (Criteria…​ criteria)为所有提供的条件使用$or运算符创建or查询
• Criteria orOperator (Collection< Criteria> criteria)使用$或运算符为所有提供的条件创建或查询
• Criteria regex (String re)使用$regex创建条件
• Criteria sampleRate (double sampleRate)使用$sampleRate运算符创建条件
• Criteria size (int s)使用$size运算符创建条件
• Criteria type (int t)使用$type运算符创建条件
• Criteria matchingDocumentStructure (MongoJsonSchema schema)使用 $ jsonSchema 运算符为JSON schema criteria创建一个条件。$jsonSchema只能应用于查询的顶层，而不能应用于特定属性。使用schema的properties属性来匹配嵌套字段。
• Criteria bits() 是调用MongoDB bitwise query operators（如$bitsAllClear）的网关。

Criteria类还提供了以下用于地理空间查询的方法。

• Criteria within (Circle circle)使用$geoWithin $center操作符创建地理空间条件。
• Criteria within (Box box)使用$geoWithin $box操作创建地理空间条件。
• Criteria withinSphere (Circle circle)使用$geoWithin $center操作符创建地理空间条件。
• Criteria near (Point point)使用$near操作创建地理空间条件
• Criteria nearSphere (Point point)使用$nearSphere $center操作创建地理空间条件。
• Criteria minDistance (double minDistance)使用 $ minDistance 操作创建地理空间条件，与$near一同使用。
• Criteria maxDistance (double maxDistance)使用 $ maxDistance 操作创建地理空间条件，与$near一同使用。

Query类有一些附加的方法，这些方法允许选择某些字段以及对结果进行limit和排序。
Query类的方法

• Query addCriteria (Criteria criteria)，用于向查询添加其他条件
• Field fields ()，用于定义要包含在查询结果中的字段
• Query limit (int limit)用于将返回结果的大小限制为提供的limit （用于分页）
• Query skip（int skip）用于跳过结果中提供的documents数（用于分页）
• Query with (Sort sort)用于为结果提供排序定义
• Query with (ScrollPosition position)用于提供滚动（Scroll）位置（基于Offset或Keyset的分页）以开始或恢复滚动

template API允许直接使用结果投影，使你能够将查询映射到给定的域类型，同时将操作结果投影到另一个域类型，如下所述。

classtemplate.query(SWCharacter.class).as(Jedi.class)

有关结果投影的更多信息，请参阅Spring Data Projections的文档。

二 选择字段

MongoDB支持投影查询返回的字段。投影可以根据字段的名称包括和排除字段（除非明确排除，否则始终包括_id字段）。
例2：选择结果字段

public class Person {@Id String id;String firstname;@Field("last_name")String lastname;Address address;
}
query.fields().include("lastname");              --------1query.fields().exclude("id").include("lastname") --------2query.fields().include("address")                --------3query.fields().include("address.city")           --------41. 通过｛“last_name”：1｝,结果将同时包含_id和last_name。
2. 通过｛“_id”：0，“last_name”：1｝,结果将仅包含last_name 。
3. 通过｛“address”：1｝结果将包含_id和整个地址对象。
4. 通过｛“address.city”：1｝,结果将包含_id和address对象，该address仅包含city字段。

从MongoDB 4.4开始，你可以使用聚合表达式进行字段投影，如下所示:
例3：使用表达式计算结果字段

query.fields().project(MongoExpression.create("'$toUpper' : '$last_name'"))         --------1.as("last_name");                                                     --------2query.fields().project(StringOperators.valueOf("lastname").toUpper())               --------3.as("last_name");query.fields().project(AggregationSpELExpression.expressionOf("toUpper(lastname)")) --------4.as("last_name");1. 使用native表达式。使用的字段名称必须引用数据库document中的字段名称。
2. 指定表达式结果投影到的字段名称。生成的字段名称未映射到域模型。
3. 使用聚合表达式。除了native MongoExpression之外，字段名被映射到域模型中使用的字段名。
4. 将SpEL与AggregationExpression一起使用可以调用表达式函数。字段名称将映射到域模型中使用的字段名称。

@Query(fields=“…”)允许在存储库级别使用表达式字段投影，如MongoDB 基于JSON的查询方法和字段限制中所述。

三、 其他查询选项

MongoDB提供了各种将元信息(如注释[comment]或批处理大小)应用于查询的方法。直接使用Query API，这些选项有几种方法。

3.1 Hints

可以通过两种方式应用索引提示(hint)，使用索引名称或其字段定义。

template.query(Person.class).matching(query("...").withHint("index-to-use"));template.query(Person.class).matching(query("...").withHint("{ firstname : 1 }"));

3.2 游标批大小Cursor Batch Size

游标批大小定义了每个响应批中要返回的文档数量。

Query query = query(where("firstname").is("luke")).cursorBatchSize(100)

3.3 Collations

在集合操作中使用collations是在查询或操作选项中指定Collation实例的问题，如下两个示例所示:

Collation collation = Collation.of("de");Query query = new Query(Criteria.where("firstName").is("Amél")).collation(collation);List<Person> results = template.find(query, Person.class);

3.4 读取首选项Read Preference

可以在要运行的Query对象上直接设置要使用的ReadPreference，如下所示。

template.find(Person.class).matching(query(where(...)).withReadPreference(ReadPreference.secondary())).all();

Query实例上的首选项设置将取代MongoTemplate的默认ReadPreference。

3.5 Comments

查询可以配备注释，这使得它们更容易在服务器日志中查找。

template.find(Person.class).matching(query(where(...)).comment("Use the force luke!")).all();

四、查询Distinct值

MongoDB提供了一个操作，通过对结果documents的查询来获得单个字段的distinct值。结果值不需要具有相同的数据类型，该功能也不限于简单类型。对于检索，为了转换和typing，实际的结果类型确实很重要。以下示例展示了如何查询distinct值：
例4：检索distinct值

template.query(Person.class)  --------1.distinct("lastname")       --------2.all();                     --------31. 查询Person集合。
2. 选择lastname字段的distinct值。字段名称是根据域类型属性声明映射的，并考虑到潜在的@Field注解。
3. 将所有distinct值检索为对象列表（由于未指定明确的结果类型）。

将distinct值检索到对象集合中是最灵活的方法，因为它试图确定域类型的属性值，并将结果转换为所需的类型或映射Document结构。
有时，当所需字段的所有值都固定为某个类型时，直接获得正确类型的集合会更方便，如下例所示：
例5：检索强类型的distinct值

template.query(Person.class)  --------1.distinct("lastname")       --------2.as(String.class)           --------3.all();                     --------41. 查询Person的集合。
2. 选择lastname字段的distinct值。字段名是根据域类型属性声明映射的，同时考虑了潜在的@Field注释。
3. 将检索到的值转换为所需的目标类型——在本例中为String。如果存储的字段包含document，也可以将值映射到更复杂的类型。
4. 以String列表的形式检索所有distinct值。如果无法将类型转换为所需的目标类型，则此方法将抛出DataAccessException。

五、GeoSpatial Queries

MongoDB通过使用$ near、$ within、geoWithin和$nearSphere等运算符来支持GeoSpatial查询。“Criteria”类中提供了特定于地理空间查询的方法。还有一些形状类（Box, Circle 和Point）与地理空间相关的“Criteria”方法一起使用。
在MongoDB事务中使用GeoSpatial查询时需要注意，请参阅事务内部的特殊行为。
要了解如何执行GeoSpatial查询，请考虑以下Venue类（取自集成测试并依赖于MappingMongoConverter）：
Venue.java

@Document(collection="newyork")
public class Venue {@Idprivate String id;private String name;private double[] location;@PersistenceConstructorVenue(String name, double[] location) {super();this.name = name;this.location = location;}public Venue(String name, double x, double y) {super();this.name = name;this.location = new double[] { x, y };}public String getName() {return name;}public double[] getLocation() {return location;}@Overridepublic String toString() {return "Venue [id=" + id + ", name=" + name + ", location="+ Arrays.toString(location) + "]";}
}

要查找Circle内的位置，你可以使用以下查询:

Circle circle = new Circle(-73.99171, 40.738868, 0.01);
List<Venue> venues =template.find(new Query(Criteria.where("location").within(circle)), Venue.class);

要使用球坐标查找圆内的venues，可以使用以下查询:

Circle circle = new Circle(-73.99171, 40.738868, 0.003712240453784);
List<Venue> venues =template.find(new Query(Criteria.where("location").withinSphere(circle)), Venue.class);

要查找Box内的venues，你可以使用以下查询:

//lower-left then upper-right
Box box = new Box(new Point(-73.99756, 40.73083), new Point(-73.988135, 40.741404));
List<Venue> venues =template.find(new Query(Criteria.where("location").within(box)), Venue.class);

你可使用下列查询查询，以查询邻近某个点的venues:

Point point = new Point(-73.99171, 40.738868);
List<Venue> venues =template.find(new Query(Criteria.where("location").near(point).maxDistance(0.01)), Venue.class);

Point point = new Point(-73.99171, 40.738868);
List<Venue> venues =template.find(new Query(Criteria.where("location").near(point).minDistance(0.01).maxDistance(100)), Venue.class);

要使用球坐标查找点附近的venues，可以使用以下查询:

Point point = new Point(-73.99171, 40.738868);
List<Venue> venues =template.find(new Query(Criteria.where("location").nearSphere(point).maxDistance(0.003712240453784)),Venue.class);

六、Geo-near 查询

MongoDB 4.2删除了对geoNear命令的支持，该命令以前曾用于运行NearQuery。
Spring Data MongoDB 2.2 MongoOperations#geoNear使用$geoNear aggregation而不是geoNear命令来运行NearQuery。
之前在包装器类型中返回的计算距离（使用geoNear命令时的dis）现在嵌入到生成的document中。如果给定的域类型已经包含具有该名称的属性，则将计算的距离命名为具有潜在随机后缀的calculated-distance。
目标类型可能包含一个以返回距离命名的属性，以便将其直接读回域类型，如下所示。

GeoResults<VenueWithDistanceField> = template.query(Venue.class)  --------1.as(VenueWithDistanceField.class)                             --------2.near(NearQuery.near(new GeoJsonPoint(-73.99, 40.73), KILOMETERS)).all();1. 用于标识目标集合和潜在查询映射的域类型。
2. 包含类型为Number的dis字段的目标类型。

MongoDB支持在数据库中查询地理位置，同时计算与给定原点的距离。使用geo-near查询，你可以表达诸如“查找周围10英里内的所有餐厅”之类的查询。为了做到这一点，MongoOperations提供了geoNear(…)方法，该方法以NearQuery作为参数（以及已经熟悉的实体类型和集合），如以下示例所示：

Point location = new Point(-73.99171, 40.738868);
NearQuery query = NearQuery.near(location).maxDistance(new Distance(10, Metrics.MILES));GeoResults<Restaurant> = operations.geoNear(query, Restaurant.class);

我们使用NearQuery builder API来设置查询，以返回10英里内给定Point周围的所有Restaurant实例。这里使用的Metrics枚举实际上实现了一个接口，以便其他度量也可以插入到距离中。度量由乘法器(multiplier)支持，用于将给定度量的距离值转换为native距离。这里显示的样本将认为10是英里。使用其中一个内置指标（英里和公里）会自动触发在查询中设置球形(spherical)标志。如果要避免这种情况，请将double传递到maxDistance(…)中。有关更多信息，请参阅NearQuery和Distance的JavaDoc。
geo-near操作返回一个封装GeoResult实例的GeoResults包装器对象。包装GeoResults 允许访问所有结果的平均距离。单个GeoResult对象携带找到的实体及其与原点的距离。

七、GeoJSON 支持

MongoDB支持地理空间数据的GeoJSON和简单的(遗留的)坐标对。这些格式既可以用于存储数据，也可以用于查询数据。请参阅MongoDB手册关于GeoJSON支持的部分，了解相关要求和限制。

八、域类中的GeoJSON类型

在域类中使用GeoJSON类型很简单。 org.springframework.data.mongodb.core.geo包含GeoJsonPoint、GeoJsonPolygon等类型。这些类型是对现有的org.springframework.data.geo类型的扩展。下面的例子使用了GeoJsonPoint:

public class Store {String id;/*** { "type" : "Point", "coordinates" : [ x, y ] }*/GeoJsonPoint location;
}

如果GeoJSON对象的坐标表示纬度和经度对，那么经度在前纬度在后。
因此，GeoJsonPoint将getX()作为经度，将getY()作为纬度。

九、存储库查询方法中的GeoJSON 类型

使用GeoJSON类型作为存储库查询参数，在创建查询时强制使用$geometry操作符，如下面的示例所示:

public interface StoreRepository extends CrudRepository<Store, String> {List<Store> findByLocationWithin(Polygon polygon);  --------1}/** {*   "location": {*     "$geoWithin": {*       "$geometry": {*         "type": "Polygon",*         "coordinates": [*           [*             [-73.992514,40.758934],*             [-73.961138,40.760348],*             [-73.991658,40.730006],*             [-73.992514,40.758934]*           ]*         ]*       }*     }*   }* }*/
repo.findByLocationWithin(                              --------2new GeoJsonPolygon(new Point(-73.992514, 40.758934),new Point(-73.961138, 40.760348),new Point(-73.991658, 40.730006),new Point(-73.992514, 40.758934)));                 --------3/** {*   "location" : {*     "$geoWithin" : {*        "$polygon" : [ [-73.992514,40.758934] , [-73.961138,40.760348] , [-73.991658,40.730006] ]*     }*   }* }*/
repo.findByLocationWithin(                              --------4new Polygon(new Point(-73.992514, 40.758934),new Point(-73.961138, 40.760348),new Point(-73.991658, 40.730006)));1. 使用commons类型的存储库方法定义允许使用GeoJSON和遗留格式调用它。
2. 使用GeoJSON类型来使用$geometry运算符。
3. 请注意，GeoJSON多边形需要定义一个闭合环。
4. 使用遗留格式$polygon运算符。

十、度量和距离计算

MongoDB $geoNear运算符允许使用GeoJSON点或遗留坐标对。

NearQuery.near(new Point(-73.99171, 40.738868)){"$geoNear": {//..."near": [-73.99171, 40.738868]}
}

NearQuery.near(new GeoJsonPoint(-73.99171, 40.738868)){"$geoNear": {//..."near": { "type": "Point", "coordinates": [-73.99171, 40.738868] }}
}

尽管语法不同，但无论集合中的目标Document使用何种格式，这两种格式服务器都可以接受。
在距离计算上存在巨大差异。使用遗留格式操作类地球球体上的Radians，而GeoJSON格式使用Meters。
为了避免麻烦，请确保将Metric设置为所需的测量单位，以确保正确计算距离。
换句话说：
假设你有5个Documents，如下所示：

{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796a5"),"name" : "Penn Station","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [  -73.99408, 40.75057 ] }
}
{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796a6"),"name" : "10gen Office","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.99171, 40.738868 ] }
}
{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796a9"),"name" : "City Bakery ","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.992491, 40.738673 ] }
}
{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796aa"),"name" : "Splash Bar","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.992491, 40.738673 ] }
}
{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796ab"),"name" : "Momofuku Milk Bar","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.985839, 40.731698 ] }
}

使用GeoJSON从[-73.99171, 40.738868]获取400米半径内的所有Documents：
例6：使用GeoJSON的GeoNear

{"$geoNear": {"maxDistance": 400, "num": 10,"near": { type: "Point", coordinates: [-73.99171, 40.738868] },"spherical":true, "key": "location","distanceField": "distance"}
}Returning the following 3 Documents:{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796a6"),"name" : "10gen Office","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.99171, 40.738868 ] }"distance" : 0.0                --------3
}
{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796a9"),"name" : "City Bakery ","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.992491, 40.738673 ] }"distance" : 69.3582262492474   --------3
}
{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796aa"),"name" : "Splash Bar","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.992491, 40.738673 ] }"distance" : 69.3582262492474   --------3
}1. 以米为单位到中心点的最大距离。
2. GeoJSON总是在一个球体上操作。
3. 以米为单位到中心点的距离。

现在，当使用遗留坐标对时，如前所述，是对Radians进行操作。因此，我们在构造$geoNear命令时使用 Metrics#KILOMETERS。Metric可确保距离乘数设置正确。
例7：具有遗留坐标对的GeoNear

{"$geoNear": {"maxDistance": 0.0000627142377,     --------1"distanceMultiplier": 6378.137,     --------2"num": 10,"near": [-73.99171, 40.738868],"spherical":true,                   --------3"key": "location","distanceField": "distance"}
}Returning the 3 Documents just like the GeoJSON variant:{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796a6"),"name" : "10gen Office","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.99171, 40.738868 ] }"distance" : 0.0                       --------4
}
{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796a9"),"name" : "City Bakery ","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.992491, 40.738673 ] }"distance" : 0.0693586286032982        --------4
}
{"_id" : ObjectId("5c10f3735d38908db52796aa"),"name" : "Splash Bar","location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -73.992491, 40.738673 ] }"distance" : 0.0693586286032982        --------4
}1. 与中心点的最大距离（弧度）。
2. 距离乘数，所以我们得到千米作为结果距离。
3. 确保我们对2d_sphere索引进行操作。
4. 与中心点的距离（千米）-乘以1000以匹配GeoJSON中的的米。

十一、全文检索

自MongoDB的2.6版本以来，你可以使用$text运算符运行全文查询。TextQuery和TextCriteria中提供了特定于全文查询的方法和操作。在进行全文搜索时，请参阅MongoDB reference以了解其行为和限制。
在实际使用全文搜索之前，必须正确设置搜索索引。有关如何创建索引结构的更多详细信息，请参见文本索引。以下示例展示了如何设置全文搜索：

db.foo.createIndex(
{title : "text",content : "text"
},
{weights : {title : 3}
}
)

搜索coffee cake的查询可以定义并运行如下:
例8：全文查询

Query query = TextQuery.queryText(new TextCriteria().matchingAny("coffee", "cake"));List<Document> page = template.find(query, Document.class);

使用TextQuery.sortByScore根据权重按相关性排序结果。
例9：全文查询-按分数排序

Query query = TextQuery.queryText(new TextCriteria().matchingAny("coffee", "cake")).sortByScore() .includeScore(); List<Document> page = template.find(query, Document.class);1. 使用score属性根据相关性对结果进行排序，这会触发.sort({'score': {'$meta': 'textScore'}})。
2. 使用TextQuery.includeScore()将计算出的相关性包含在结果Document中。

你可以通过在搜索词前加上“-”或使用notMatching来排除搜索词，如下例所示(注意，这两行具有相同的效果，因此是冗余的):

// search for 'coffee' and not 'cake'
TextQuery.queryText(new TextCriteria().matching("coffee").matching("-cake"));
TextQuery.queryText(new TextCriteria().matching("coffee").notMatching("cake"));

TextCriteria.matching按原样接受所提供的搜索词。因此，你可以通过将phrases放在双引号之间（例如"coffee cake"）或使用TextCriteria.phrase来定义。以下示例展示了定义phrase的两种方法：

// search for phrase 'coffee cake'
TextQuery.queryText(new TextCriteria().matching("\"coffee cake\""));
TextQuery.queryText(new TextCriteria().phrase("coffee cake"));

你可以通过在TextCriteria上使用相应的方法来设置$ caseSensitive和$diacriticSensitive 的flags。请注意，这两个可选标志是在MongoDB 3.2中引入的，除非显式设置，否则不会包含在查询中。

十二、Query by Example

“Query by Example”可用于Template API级运行example查询。
以下片段展示了如何通过example进行查询：
类型化Example查询

Person probe = new Person();
probe.lastname = "stark";Example example = Example.of(probe);Query query = new Query(new Criteria().alike(example));
List<Person> result = template.find(query, Person.class);

默认情况下，Example是有严格类型的。这意味着映射的查询具有包含的类型匹配，将其限制为探测可分配的类型。例如，当坚持使用默认类型键（_class）时，查询具有诸如（_class : { $in : [ com.acme.Person] }）之类的限制。
通过使用UntypedExampleMatcher，可以绕过默认行为并跳过类型限制。因此，只要字段名称匹配，几乎任何域类型都可以用作创建引用的探针（probe），如下例所示：
例10：非类型化的示例查询

class JustAnArbitraryClassWithMatchingFieldName {@Field("lastname") String value;
}JustAnArbitraryClassWithMatchingFieldNames probe = new JustAnArbitraryClassWithMatchingFieldNames();
probe.value = "stark";Example example = Example.of(probe, UntypedExampleMatcher.matching());Query query = new Query(new Criteria().alike(example));
List<Person> result = template.find(query, Person.class);

当在ExampleSpec中包含null值时，Spring Data Mongo使用内嵌式document匹配，而不是点表示法(dot notation)属性匹配。这样做会强制内嵌document中的所有属性值和属性顺序进行精确的document 匹配。
如果你将不同的实体存储在单个集合中或选择不编写类型提示（hints），UntypedExampleMatcher可能是你的正确选择。
此外，请记住，使用@TypeAlias需要对MappingContext进行立即初始化。为此，请配置initialEntitySet，以确保读取操作的别名解析正确。
Spring Data MongoDB提供了对不同匹配选项的支持：
StringMatcher 选项

Matching	Logical result
DEFAULT (case-sensitive)	{“firstname” : firstname}
DEFAULT (case-insensitive)	{“firstname” : { $regex: firstname, $options: ‘i’}}
EXACT (case-sensitive)	{“firstname” : { $ regex: /^firstname$/}}
EXACT (case-insensitive)	{“firstname” : { $ regex: /^firstname$/, $options: ‘i’}}
STARTING (case-sensitive)	{“firstname” : { $regex: /^firstname/}}
STARTING (case-insensitive)	{“firstname” : { $regex: /^firstname/, $options: ‘i’}}
ENDING (case-sensitive)	{“firstname” : { $ regex: /firstname$/}}
ENDING (case-insensitive)	{“firstname” : { $ regex: /firstname$/, $options: ‘i’}}
CONTAINING (case-sensitive)	{“firstname” : { $regex: /.firstname./}}
CONTAINING (case-insensitive)	{“firstname” : { $regex: /.firstname./, $options: ‘i’}}
REGEX (case-sensitive)	{“firstname” : { $regex: /firstname/}}
REGEX (case-insensitive)	{“firstname” : { $regex: /firstname/, $options: ‘i’}}

十三、查询一个集合以匹配JSON Schema

你可以使用schema来查询任何集合中与JSON schema定义的给定结构匹配的文档，如下例所示：
例11：查询与$jsonSchema匹配的文档

MongoJsonSchema schema = MongoJsonSchema.builder().required("firstname", "lastname").build();template.find(query(matchingDocumentStructure(schema)), Person.class);

请参考JSON Schema一节了解更多关于Spring Data MongoDB的schema支持。