前言：

基于springboot、MongoTemplate进行练习MongoDB相关查询、聚合等功能学习。

1、项目配置

依赖

Mongodb数据库配置

然后直接引用MongoTemplate，基于springboot的MongoDB就这么吊，没有其他繁琐的xml配置

2、数据准备

3、MongoDB全文搜索查询

创建索引，基于TextCriteria查询

4、借助 ReduceFunction查询统计

数据准备：

通过 reduceFunction 对每个文档数据进行操作，

5、基于Map-Reduce计算

Map-Reduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。

MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(key, value), 遍历 collection 中所有的记录, 将 key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。

6、MongoDB聚合管道

1. $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
2. $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
3. $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
4. $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
5. $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
6. $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
7. $sort：将输入文档排序后输出。
8. $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(）；

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基于mongoTemplate.aggregate(aggregation, "集合名", BasicDBObject.class);

a、分组group、排序sort

b、匹配搜索match、拆分unwind、分组group

c、匹配搜索match、拆分unwind、分组group、重定义project

d、两个集合关联查询 Aggregation.lookup

若 A集合关联B集合

参数： from B集合名

localField A集合存外键的字段

foreignField B集合与A集合关联的字段

as 重新组合成C集合名称

7、位置查询

Circle 、within

Point 、geoNear

总结：学习摘录于官网及网络文章，有示例相似处像原作者致敬，有不足之处欢迎指正交流！！！