mongoDB学习笔记

1.大数据定义：

   数据量级大  byte kb MB GB TB PB ...

   数据种类多 数据维度  例如：人物画像

   数据处理速度快

   数据有价值

问题：①.存储 ？    ②.数据分析？    ③.高并发？

大数据应用领域: 电商（推荐） 广告栏位，交通，医疗

维度优化：

     ①X轴 服务水平拓展

     ②Y轴 业务垂直拆分  SOA

     ③Z轴  对使用群体分区（地域性）（多游戏）

==============================================

NoSQL ：not noly sql 为什么？

  RDBMS：比较擅长 关系、事务 （约束）  快速 写 不擅长

                          基于磁盘存储 速度慢 高效 读写

                         大都数 数据库 都是 单点存储 不支持 水平拓展

  NoSQL：

                       1.schemaless 弱化表结构 没有表结构

                       2.in-memory 基于内存--redis

                       3.支持Cluster 集群 副本集合 分片

                       4.弱化事务 mongoDB不支持事务

                       5.支持脚本 mongodb javascript脚本 redisCluster ruby脚本

       

总结：NoSQL作为 RMDBS 补充 相辅相成。

==============================================

【MongoDB】：

     1.NoSQL数据库  不支持 事务

     2.MongoDB 单条记录 不得超过16M

     3.没有表结构 基于 BSON/json 存储

t_user   (RDBMS) 缺点 ： 磁盘利用率低   IO利用率低

id   name  sex   info     ....

1    张三  null  逗你玩           记录（null值占用空间）

2    李四  null   null

3    王五  false  null

4    赵六  null   null

t_user[] （MongoDB）集合 没有表结构

[

  {id:1,name:"张三",info:"逗你玩"},

  {id:2,name:"李四"},

  {id:3,name:"王五",sex:false},

  {id:4,name:"赵六"},

  {id:5,name:"win7",hobbies:["看电视","打游戏"]},

  {id:6,name:"win8",hobbies:"敲代码"]}

]

MongoDB安装：

     1.将mongodb解压到/usr

     2.创建dbpath

        mkdir  -p /root/data/db

     3.在mongodb文件下启动mongodb

        ./bin/mongod --port 27017 --dbpath /root/data/db/ --journal

    

     4.新建窗口在mongodb文件下连接mongoDB

        ./bin/mongo --port 27017 --host 192.168.100.128

       

数据操作

   >show databases/dbs

   >use 数据库名  切换数据库

   >db  查看

   >db.dropDatabase() 删除数据库

   更多请查看 db.help();

    

  表：

   创建:db.createCollection("表名");

    

  查看：show tables/collections

     ...

    

任务：

  1.权威指南 2,3,4,5,6 章节

  2.了解mongo-java-driver javaAPI 不讲解

 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 

复习：

MongoDB的常见操作

1.创建表/collection

     (1).方式 ：db.createCollection("collectionName");

     (2).隐式： db.'collectionName'.insert(document);

2.查看表： show collections/tables;

3.删除表：db.'collectionName'.drop();

添加：

    db.user.insert/save(json); 

    注意：如果数据表collection不存在就会创建。

    

     id   name   sex   birth ...

     1    zs     null  

     2    ww     男    1990-01-01

    

删除：

db.users.remove({})

根据条件进行删除的命令是：db.user.remove({age:31});  

更新：

      ①:MongoDB中没有更新，事实上是先删除在添加

       var jeo=db.user.findOne({});

      delete jeo.age;

      db.user.update(查询,更新的文档);

      ②修改器 $set ,$inc ,$unset

       db.users.update(query,{$set:{sex:true}}, { "upsert" : true, "multi" : true });

          //将name键删除

       db.users.update(query,{$unset:{name:true}}, { "upsert" : true, "multi" : true });

       附加说明：

        upsert：表示按照查询条件修改数据，如果没有匹配 执行 插入操作

        multi：表示 如果按照条件查询，查到多条记录后是否执行批量修改

       db.t_user.update({name:"win7"},{$inc:{age:1}},{ "upsert" : true, "multi" : true });

       数组的修改：

           db.t_user.update({ name: "win7" },{$set: {address:[]}},false,true);

           db.t_user.update({ name: "win7" },{$push: {address:"北京"}},false,true);

            一次更新多个数据

           db.t_user.update({ name: "win7" },{$push: {address:{$each:["北京","上海"]}}},false,true);

            避免重复插入

           db.user.update({ name: "zs" },{$addToSet: {address:{"$each":["北京","深圳","上地"]}}},false,true);

        删除指定元素 pop/pull

            db.user.update({ name: "zs" },{$pop: {address:1}},false,true);      //1表示弹出第一个元素      -1 表示弹出最后一个元素

            db.user.update({ name: "zs" },{$pull: {address:"北京"}},false,true);//删除指定元素

查询：

     1.查询一条

       document <—— db.user.findOne(查询条件);

     2.查询多条

     DBCursor <—— db.user.find();

                                 db.user.find({});

     3.条件查询

          (1)等值  ==       

                    db.user.find({name:"张三"});

                    db.user.find({name:{$eq:"张三"}});

          (2)且 AND      

                    db.user.find({name:"张三",age:18});

          (3)或 $or/$nor 

                   db.user.find({ "$or" : [{ "name" : "张三" }, { "age" : 20 }] })；

                   db.user.find({ "$nor" : [{ "name" : "zhangsan" }, { "age" : 20 }] })；

          (4) 不等值 > < <= >=  != !  $gt $lt $lte $gte $ne $not

                   ①db.user.find({ "age" : { "$gt" : 15, "$lt" : 30 } })

                   ②db.user.find({ "name" : { "$ne" : "zhangsan" } })

          (5) $in/$nin

                  db.user.find({ "id" : { "$in" : [1, 2, 3] } });

          (6) 数组查询

                  大小查询 $size

                   db.t_fruit.find({ "fruit" : { "$size" : 3 } });                        

                  下标查询

                   db.fruit.find({ "fruit.1" : "apple"});  

                  判断元素是否包含

                   db.fruit.find({ "fruit" :{"$all":["apple","banana"]}});  

          (7) $exists 判断是否有key  1/true表示存在 0/false 表示 不存在

                   db.user.find({"sex":{ "$exists" : 0 }});

          (8) 投影查询 0/false表示显示 1/true 表示不显示

                  db.t_user.find({},{"name":true});

          (9) 查询总记录数

                  db.t_user.count()

                  db.fruit.find({}).count(); 返回符合query查询结果

                  db.fruit.find({}).size();  返回实际的document个数

          (10) 数据分页 skip limit

                  db.fruit.find({ }).skip(1).limit(50);  //查询从第一条开始  查询50条记录

          (11) 排序

                  db.fruit.find({ }).sort({id:1});根据ID升序排列   1表示升序 -1 降序

          (12 )正则搜索

                  db.t_user.find({name:{$regex:"^张三$"}})

          (13)where 查询

                 db.user.find({ "$where" : "function aa(){

                         \r\n   print(this.name);

                         \r\n   if(this.name==\"张三\"){

                              \r\n      return true;\r\n  

                          }

                         \r\n   return false;

                          \r\n}"

                   })

                

                 db.t_user.find({name:{$eq:"张三"},$where:"(this.id<4)?false:true"})

======================================================

索引:

       db.users.ensureIndex({name:1},[options]) _id这个key mongo自动加入索引

       索引创建:db.users.ensureIndex({name:1}) 

                       db.t_user.ensureIndex({ "name" : 1 },{ "name" : "name_index" });

       查看索引：db.t_user.getIndexes();

       删除索引：db.t_user.dropIndex("name_index");  

       索引重建：db.users.reIndex()

       

       唯一索引:db.users.ensureIndex({"username" : 1}, {"unique" : true})//此时不可以为该域添加重复的值

       稀疏索引:db.users.ensureIndex({"name" : 1}, {"unique" : true, "sparse" : true})//主要对null值处理，允许多个null值存在，不认为违反unique

       TTL索引:db.users.ensureIndex({"last_modify" : 1}, {"expireAfterSecs" : 60})//定时清除过期数据 该索引必须建立在日期类型的field上

=====================================================      

MapReduce数据统计 计算：

db.students.insert({classid:1, age:14, name:'张三'});

db.students.insert({classid:1, age:12, name:'李四'});

db.students.insert({classid:2, age:16, name:'王五'});

db.students.insert({classid:2, age:9, name:'赵六'});

db.students.insert({classid:2, age:19, name:'win7'});

var  map=function() {

     emit(this.classid,{age:this.age,classid:this.classid,name:this.name})

}

var  reduce=function (key,values) {

        var x ={classid:-1,username:[],total:0};

          var total=0;

        values.forEach(function (v) {

               x.classid = v.classid;

               total++;

               x.username.push(v.name);

          });

          x .total=total;

        return x;

}

db.students.mapReduce( map, reduce,{out:"students_res"})

或者

var res = db.runCommand({

     mapreduce:"students",

     map:map,

     reduce:reduce,

     out:"students_res"

});

===========================================

*辅线 Mongo集群管理

    主从：

     Master/slave options (old; use replica sets instead):

          --master              master mode

          --slave               slave mode

          --source arg          when slave: specify master as <server:port>

          --only arg            when slave: specify a single database to replicate

          --slavedelay arg      specify delay (in seconds) to be used when applying master ops to slave

          --autoresync          automatically resync if slave data is stale

     查看主从状况：

       ： rs.help();查看集群状态

    主机：./bin/mongod --port 27017 --dbpath /root/master  --journal  --master

    从机：./bin/mongod --port 27018 --dbpath /root/slave  --journal  --slave --source 192.168.100.128:27017 [--only zpark --autoresync]

    

     查看 slave 必须执行 rs.slaveOk() 允许在secondary节点上执行查询

     可以执行db.isMaster();查看当前服务状态。

     【缺点】：

         1.无法实现 自动的 故障转移 auto_faliover，如果主机宕机，需要关闭slave并且按照master模式启动

         2.无法解决海量数据存储

 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------         

     副本集：（主从 升级版  仅仅解决的是第一问题 ）

     1.在root文件夹创建repl1/repl2/repl3

       2.在mongodb文件下执行启动  

          ./bin/mongod --port 27017  --dbpath /root/repl1 --replSet  r1

          ./bin/mongod --port 27018  --dbpath /root/repl2 --replSet  r1

          ./bin/mongod --port 27019  --dbpath /root/repl3 --replSet  r1

     3.链接任意一台mongo

     var config = {

     _id:"r1",

     members:[

        {_id:0,host:"192.168.17.130:27017"},

        {_id:1,host:"192.168.17.130:27018"},

        {_id:2,host:"192.168.17.130:27019"}]

     }

     //初始化配置文件

           rs.initiate(config);

    

     rs.isMaster() / rs.status();

    

 ①.添加一个副本集

     ./bin/mongod --port 27010  --dbpath /root/repl4 --replSet  r1

     rs.add("192.168.100.128:27010");//添加一个节点

 ②.删除一个副本集：

     rs.remove("192.168.100.128:27010");

 ③.添加仲裁arbiter节点： 该节点只负责选举主节点不负责做数据的存储

     rs.add({_id:3,host:"192.168.17.130:27020",arbiterOnly:true});

       ==》等价rs.addArb("192.168.100.128:27010");

    

     阻止Secondary节点成为Primary 设置该节点的priority=0

        cfg=rs.config();

        cfg.members[1].priority=0

        rs.reconfig(cfg);

 ④.添加一个hidden节点 该节点不会成为primary以及被客户端引用

        cfg=rs.config();

        cfg.members[1].priority=0

        cfg.members[1].hidden=true

        rs.reconfig(cfg);

       

  ⑤.延迟复制节点(延迟节点的优先级必须为0和hidden节点是一样的) 一般都会设置hidden

        cfg=rs.config();

        cfg.members[1].priority=0

        cfg.members[1].slaveDelay=3600//单位是秒

        rs.reconfig(cfg);

   ⑥.SecondaryOnly节点

        Priority为0的节点永远不能成为主节点，所以设置Secondaryonly节点只需要将其priority设置为0.

  

   ⑦.设置Non-Voting节点：

        cfg=rs.conf();

        cfg.members[0].votes=0;

        rs.reconfig(cfg);

        注意：MongoDB的副本级别最大上限是17个，但最多只能有7个节点具有投票权。所以如果超过7个以后的节点，一般分配为Non-Voting

     副本集状态

         STARTUP：刚加入到复制集中，配置还未加载

         STARTUP2：配置已加载完，初始化状态

        RECOVERING：正在恢复，不适用读

        ARBITER: 仲裁者

        DOWN：节点不可到达

        UNKNOWN：未获取其他节点状态而不知是什么状态，一般发生在只有两个成员的架构，脑裂

        REMOVED：移除复制集

        ROLLBACK：数据回滚，在回滚结束时，转移到RECOVERING或SECONDARY状态

        FATAL：出错。

        PRIMARY：主节点

        SECONDARY：备份节点

         

     【缺点】：海量数据存储        

====================================================          

    分片：配置服务器   路由服务器  shard服务器    

    ./bin/mongod  --port 27017 --dbpath /root/shard1  --journal --shardsvr

    ./bin/mongod  --port 27018 --dbpath /root/shard2  --journal --shardsvr

    

    ./bin/mongod  --port 27019 --dbpath /root/config --journal --configsvr

    ./bin/mongos --port  27020 --configdb  192.168.17.129:27019   

    

    --连接路由服务器

    mongo --port 27020

    use admin

     sh.addShard("192.168.100.128:27017");

     sh.addShard("192.168.100.128:27018");

    sh.enableSharding("zpark");//对zpark数据库分片

     //表示对_id 做分片处理（2选1）

     sh.shardCollection("zpark.t_user1", {"_id" : 1});

     sh.shardCollection("zpark.t_user2", {"_id": "hashed" })

     use zpark;

     插入测试数据

     for(var i=0; i<10000; i++){

          db.t_user1.insert({name:"user"+i, age:i, email:"[e-mail]" })

    }

     for(var i=0; i<10000; i++){

          db.t_user2.insert({name:"user"+i, age:i, email:"[e-mail]" })

    }

   查看状态：db.'collectionName'.stats()

   

==========================================================================

解释：

shard服务器个数决定数据库存储能力（副本集）--至少需要两个shard服务器 即生产环境下至少需要机器（2*3）台

config servers存储shard位置信息（3台）

路由服务器（1台） 伪装成一个MongoDB实例 接收用户发送过来的请求

---

最终版：副本集+分片 搭建mongo的集群

shard1

    ./bin/mongod --port 27017 --dbpath /root/data/shard11 --journal --replSet r1 --shardsvr

    ./bin/mongod --port 27018 --dbpath /root/data/shard12 --journal --replSet r1 --shardsvr

    ./bin/mongod --port 27019 --dbpath /root/data/shard13 --journal --replSet r1 --shardsvr

副本集跑起来

    连接任意一台mongo

     ./bin/mongo --port 27019 --host 192.168.17.130

    var config = {

     _id:"r1",

     members:[

       {_id:0,host:"192.168.17.130:27017"},

       {_id:1,host:"192.168.17.130:27018"},

       {_id:2,host:"192.168.17.130:27019"}]

     }

    rs.initiate(config);

shard2

    ./bin/mongod --port 27020 --dbpath /root/data/shard21 --journal --replSet r2 --shardsvr

    ./bin/mongod --port 27021 --dbpath /root/data/shard22 --journal --replSet r2 --shardsvr

    ./bin/mongod --port 27022 --dbpath /root/data/shard23 --journal --replSet r2 --shardsvr

副本集跑起来

    连接任意一台mongo

./bin/mongo --port 27022 --host 192.168.17.130

    var config = {

     _id:"r2",

     members:[

       {_id:0,host:"192.168.17.130:27020"},

       {_id:1,host:"192.168.17.130:27021"},

       {_id:2,host:"192.168.17.130:27022"}]

     }

    rs.initiate(config);

启动配置服务器：(目前版本3.0.6不支持将配置服务器搭建为副本集，最新版可以)

   ./bin/mongod  --port 27023 --dbpath /root/data/config1 --journal --configsvr

   ./bin/mongod  --port 27024 --dbpath /root/data/config2 --journal --configsvr

   ./bin/mongod  --port 27025 --dbpath /root/data/config3 --journal --configsvr

启动路由：

     //把三台配置服务器添加进路由服务器

   ./bin/mongos --port 27026 --configdb  192.168.17.130:27023,192.168.17.130:27024,192.168.17.130:27025

连接路由服务器

    ./bin/mongo --port 27026

    use admin

    sh.addShard("r1/192.168.17.130:27017,192.168.17.130:27018,192.168.17.130:27019");

    sh.addShard("r2/192.168.17.130:27020,192.168.17.130:27021,192.168.17.130:27022");

    sh.enableSharding("baizhi");//对baizhi数据库分片

    //表示对_id 做分片处理(方式2选1)

    sh.shardCollection("baizhi.t_user", {"_id" : 1});//先由一个副本集存放数据，快满时启用下个副本集

    sh.shardCollection("baizhi.t_address", {"_id": "hashed" });//副本集平均分布

插入测试数据

    for(var i=0; i<10000; i++){

        db.t_user .insert({name:"user"+i, age:i, email:"[e-mail]" })

    }

    for(var i=0; i<10000; i++){

        db.t_address .insert({name:"user"+i, age:i, email:"[e-mail]" })

    }

查看状态：db.user.stats() 

【注意】：集群搭建后，数据库建立索引需通过数据库，不能在代码中建立索引

=========================================================================

SpringData-MongoDB

①.导jar包

     Spring-jar、

     mongo-java-driver-2.14.3.jar

     spring-data-commons-1.12.5.RELEASE.jar

     spring-data-mongodb-1.9.5.RELEASE.jar

②. applicationContext.xml

​
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>< beans xmlns ="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi ="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:context ="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:aop ="http://www.springframework.org/schema/aop"xmlns:mvc ="http://www.springframework.org/schema/mvc"xmlns:tx= "http://www.springframework.org/schema/tx"xmlns:mongo ="http://www.springframework.org/schema/data/mongo"xsi:schemaLocation ="http://www.springframework.org/schema/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/contexthttp://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aophttp://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-4.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/txhttp://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/mvchttp://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-4.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/data/mongohttp://www.springframework.org/schema/data/mongo/spring-mongo-1.0.xsd" ><mongo:mongo host= "192.168.17.130" port= "27026" id ="mongo" /><bean id= "mongoTemplate" class ="org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate" ><constructor-arg index= "0" ref = "mongo"/><constructor-arg index= "1" value = "baizhi"/></bean ></beans >​

③.实体类

package com.baizhi.entity;import java.io.Serializable;import java.util.List;import org.springframework.data.annotation.Id;import org.springframework.data.annotation.PersistenceConstructor;import org.springframework.data.mongodb.core.index.Indexed;import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.DBRef;import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Field;@Document(collection="t_user") //指明存入数据库后对应的文档public class User implements Serializable {@Id//默认情况下，mongo的主键只能是String、BigInteger、ObjectIdprivate String id;//给name字段设置索引，唯一、稀疏索引（针对null）@Indexed(name="name_index",unique=true,sparse=true) //搭建集群后不能在此处设置索引private String name;private int age;@Field(value="u_sex")//给数据库字段起别名private boolean sex;@DBRef(lazy=true)private City address;//使用到的时候，才会给该属性赋值@DBRef(lazy=true)   private List<OrderItem> orderItems;@PersistenceConstructor //数据库利用该构造方法将查询结果封装为对象 （要有set方法）public User(String name, int age, boolean sex) {super();this.name = name;this.age = age;this.sex = sex;}public User() {super();}public String getId() {return id;}public void setId(String id) {this.id = id;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public City getAddress() {return address;}public void setAddress(City address) {this.address = address;}public int getAge() {return age;}public void setAge(int age) {this.age = age;}public List<OrderItem> getOrderItems() {return orderItems;}public void setOrderItems(List<OrderItem> orderItems) {this.orderItems = orderItems;}public boolean isSex() {return sex;}public void setSex(boolean sex) {this.sex = sex;}@Overridepublic String toString() {return "User [id=" + id + ", name=" + name + ", address=" + address+ ", age=" + age + ", orderItems=" + orderItems + "]";}}

package com.baizhi.entity;import java.io.Serializable;import org.springframework.data.annotation.Id;import org.springframework.data.annotation.PersistenceConstructor;import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;@Document(collection="t_orderitem")public class OrderItem implements Serializable {@Idprivate String id;private String name;private int count;@PersistenceConstructorpublic OrderItem(String name, int count) {super();this.name = name;this.count = count;}public String getId() {return id;}public void setId(String id) {this.id = id;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public int getCount() {return count;}public void setCount(int count) {this.count = count;}@Overridepublic String toString() {return "OrderItem [id=" + id + ", name=" + name + ", count=" + count+ "]";}}

④测试代码

package com.baizhi.test;import java.util.Arrays;import java.util.List;import org.junit.Before;import org.junit.Test;import org.springframework.context.ApplicationContext;import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;import org.springframework.data.domain.Sort;import org.springframework.data.domain.Sort.Direction;import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update;import com.baizhi.entity.City;import com.baizhi.entity.OrderItem;import com.baizhi.entity.User;import com.mongodb.Mongo;public class Demo {private Mongo mongo;private MongoTemplate mongoTemplate;@Beforepublic void before(){ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:applicationContext.xml");mongo = (Mongo) ac.getBean("mongo");mongoTemplate = (MongoTemplate) ac.getBean("mongoTemplate");}@Testpublic void test8(){for (int i = 0; i < 10000; i++) {User user = new User("a"+i,i,true);user.setAddress(null);user.setOrderItems(null);mongoTemplate.insert(user);}}@Testpublic void test(){User user = new User("张三",18,true);mongoTemplate.insert(user);System.out.println(user);}@Testpublic void test1(){User user = mongoTemplate.findById("58c8e2696f5799eb36d4e83e", User.class);System.out.println(user);}@Testpublic void testSave(){double[] a = new double[]{1.1,2.2};User user=new User("马腾",18,false);City city = new City("北京",a);user.setAddress(city);List<OrderItem> orderItems=Arrays.asList(new OrderItem("hadoop权威指南", 1),new OrderItem("MongoDB权威指南",1));user.setOrderItems(orderItems);//先保存地址、订单项  再保存用户mongoTemplate.save(city);for (OrderItem orderItem : orderItems) {mongoTemplate.save(orderItem);}mongoTemplate.save(user);}@Testpublic void testQueryUserById(){User user = mongoTemplate.findById("58c8e5376f57cac13e322036", User.class);//获取的是代理对象@DBRef(lazy=true)List<OrderItem> orderItems = user.getOrderItems();for (OrderItem orderItem : orderItems) {System.out.println(orderItem);}}@Testpublic void testQueryAll(){List<User> users = mongoTemplate.findAll(User.class);for (User user : users) {System.out.println(user);}}@Testpublic void testQuery(){Query query = new Query();Criteria criteria = new Criteria("name");criteria.is("刘备");query.addCriteria(criteria);List<User> find = mongoTemplate.find(query, User.class);System.out.println(find);}@Testpublic void testQueryByPage(){Query query = new Query();query.skip(5);query.limit(10);List<User> list = mongoTemplate.find(query, User.class);for (User user : list) {System.out.println(user);}}@Testpublic void testQueryByOrder(){Query query = new Query();Sort sort = new Sort(Direction.ASC,"age");query.with(sort);List<User> list = mongoTemplate.find(query, User.class);for (User user : list) {System.out.println(user);}}@Testpublic void testRemove(){Query query = new Query();Criteria criteria = new Criteria("name");criteria.is("张三");query.addCriteria(criteria);mongoTemplate.remove(query, User.class);}@Testpublic void testUpdateMulit(){Query query = new Query();Criteria criteria = new Criteria("sex");criteria.is(false).and("age").gte(25);/*Criteria criteria = new Criteria("name");criteria.is("赵六");*/query.addCriteria(criteria);Update update = new Update();update.set("age", 31);mongoTemplate.upsert(query, update, User.class);}}