java连接MongoDB与MongoDB增删改查详解

来源:互联网 发布:云平台网络架构 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 15:26

1.MongoDB简介

1.1什么是MongoDB

MongoDB 是一个跨平台的,面向文档的数据库,是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散,是类似JSON 的 BSON 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。
MongoDB 的官方网站地址是:http://www.mongodb.org/

XB5$TFG_7XII@7(QD@38STK.png

1.2 MongoDB特点

MongoDB 最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。
具体特点总结如下:
(1)面向集合存储,易于存储对象类型的数据
(2)模式自由
(3)支持动态查询
(4)支持完全索引,包含内部对象
(5)支持复制和故障恢复
(6)使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
(7)自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
(8)支持 Python,PHP,Ruby,Java,C,C#,Javascript,Perl 及 C++语言的驱动程序,社区中也提供了对 Erlang 及.NET 等平台的驱动程序
(9) 文件存储格式为 BSON(一种 JSON 的扩展)

1.3 MongoDB体系结构

MongoDB 的逻辑结构是一种层次结构。主要由:
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)这三部分组成的。逻辑结构是面向用户
的,用户使用 MongoDB 开发应用程序使用的就是逻辑结构。
(1)MongoDB 的文档(document),相当于关系数据库中的一行记录。
(2)多个文档组成一个集合(collection),相当于关系数据库的表。
(3)多个集合(collection),逻辑上组织在一起,就是数据库(database)。
(4)一个 MongoDB 实例支持多个数据库(database)。
文档(document)、集合(collection)、数据库(database)的层次结构如下图:

1.png

下表是MongoDB与MySQL数据库逻辑结构概念的对比
MongoDb 关系型数据库Mysql
数据库(databases) 数据库(databases)
集合(collections) 表(table)
文档(document) 行(row)

2.安装与启动

2.1安装设置

双击“资源”中的“mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.2.10-signed.msi”

2.png

按照提示步骤安装即可。安装完成后,软件会安装在C:\Program Files\MongoDB 目录中。

我们要启动的服务程序就是C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin目录下的mongod.exe,为了方便我们每次启动,我将C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin 设置到环境变量path中。

2.2启动服务

(1)首先打开命令提示符,创建一个用于存放数据的目录
390476C7507B4CAEBE587ACC943443B9.jpg

(2)启动服务
9479F59719B74C2C894B107BCB14B732.jpg

dbpath参数用于指定数据存储目录

启动后效果如下:

88B42389A7C942EEAB39CBA50913FAB2.jpg

我们在启动信息中可以看到,mongoDB的默认端口是27017
41665620D2CE4883AC44CB62682AFF35.jpg
如果我们不想按照默认端口启动,可以通过–port 命令来修改端口

18B5F8E8151F4577B9023EFF9A047862.jpg

2.3登陆系统

我们另外打开命令提示符窗口,如果mongoDB是按默认的端口启动的,并且是部署在本机的。输入命令 mongo 即可登陆系统

89A66C787FC9468EADEE0FD3D234D38A.jpg

从界面输出的信息我们可以得知,它默认连接的是test数据库

如果是要连接远程的mongoDB服务器 ,就输入命令

mongo 远程IP地址
如果远程的mongoDB服务端口不是默认的,需要输入命令

mongo 远程IP地址:端口

输入exit命令可退回到命令提示符

3.基本增删改查操作

3.1选择或创建数据库

使用use 数据库名称即可选择数据库,如果该数据库不存在会自动创建

93AE2961F74B43AB86037543E2551F7A.jpg

3.2插入文档

文档相当于关系数据库中的记录
首先我们定义一个文档变量,格式为变量名称={}; 例如:

45AB75177A034A03AB859B90606EED91.jpg

接下来就是将这个变量存入MongoDB
格式为:
db.集合名称.save(变量);
这里的集合就相当于关系数据库中的表。例如:

D9AE95160D1B4FC7A886820272C54DDE.jpg

这样就在student集合中存入文档。如果这个student集合不存在,就会自动创建。
当然,你也可以不用定义变量,直接把变量值放入save方法中也是可以地。

3.jpg

为了方便后期测试,我们再多加点数据
db.student.save({name:”沙和尚”,sex:”男”,age:25,address:”流沙河路11号”});
db.student.save({name:”唐僧”,sex:”男”,age:35,address:”东土大唐”});
db.student.save({name:”白骨精”,sex:”女”,age:18,address:”白骨洞”});
db.student.save({name:”白龙马”,sex:”男”,age:20,address:”西海”});
db.student.save({name:”哪吒”,sex:”男”,age:15,address:”莲花湾小区”});

3.3查询集合

我们要查询某集合的所有文档,使用find()方法。语法格式为:
db.集合名称.find();
例如,我们要查询student集合中的所有文档:

72326D46C98D4ECBB00287274D19F881.jpg

这里你会发现每条文档会有一个叫_id的字段,这个相当于我们原来关系数据库中表的主键,当你在插入文档记录时没有指定该字段,MongDB会自动创建,其类型是ObjectID类型。
如果我们在插入文档记录时指定该字段也可以,其类型可以使ObjectID类型,也可以是MongoDB支持的任意类型. 例如:

2F5DEBD0E7C546E3BE3C4343D03720F3.jpg

我们再次查询

F7E0FB65DD3E41529350090FCD4F0F35.jpg

如果我想按一定条件来查询,比如我想查询性别为“女”的记录,怎么办?很简单!
只要在find()中添加参数即可,参数也是json格式,如下:

514C8116228C4420A01CC9E568293735.jpg

为了避免游标可能带来的开销,MongoDB还提供了一个叫findOne()的方法,用来返回结果集的第一条记录。

2DB85BCEA62B4DD6B6DE5BE4F50ED230.jpg

性别为男的有很多条,这里只返回了第一条记录。
当我们需要返回查询结果的前几条记录时,可以使用limit方法,例如:

57F1C75425DB4F7A8DA07614E4D9E1E3.jpg

3.4修改文档

我们要想修改记录,可以使用update方法 .
例如:我向将姓名为孙悟空的学员文档中的age字段值改为31,执行下列语句,看会发生什么?
36CAA304CCC049D88A495BA79967B8A1.jpg

再次查询:
55C9A02EB2ED44A2B220A1F4C6CAD933.jpg
哦,悲剧了~~ 原来的孙悟空的文档只剩下_id 和age两个字段了。
那如何保留其它字段值呢?
我们需要使用MongoDB提供的修改器$set 来实现,请看下列代码。

C86FF9B638BC4E699BFD9B8C949E0167.jpg

再次查询,会发现“猪八戒”文档中原有的其它字段还保留下来,而更新age字段也成功了。

3.5删除文档

删除文档使用remove()方法,格式为:
db.集合名称.remove( 条件 );
请慎用remove({}), 它会一条不剩地把你的集合所有文档删的干干净净。
我们现在演示一下,删除name为“哪吒”的记录:

F80CC8F258D74508A78A9E5A58D64A91.jpg

再次查询,会发现哪吒的文档不见了。

4.高级查询

4.1模糊查询

MongoDB的模糊查询是通过正则表达式的方式实现的。格式为:
/模糊查询字符串/
例如,我要查询student集合中address字段中含有“洞”的所有文档,代码如下:

AA830B90F7A545A5B302619D138C12A3.jpg

如果要查询name字段中以“白”开头的,代码如下:

2A1AB3DCE8CB4AA89781728437144A2F.jpg

4.2 Null值处理

如果我们想找出集合中某字段值为空的文档,如何查询呢?其实和我们之前的条件查询是一样的,条件值写为null就可以了。
我们现在集合中的文档都是没有空值的,为了方便测试,现在我们将数据做些修改:
将“唐僧”的address改为空
593EE97342D14CD482653DE8C941B206.jpg

再次查询:

FB7B312610894CD2BF02BC02D0C210DF.jpg

我们会发现不仅会显示“唐僧”这条文档,之前因为修改导致address字段丢失的那条记录也出现了。也就是说,这种查询会查询出该字段为null的以及不存在该字段的文档记录。

4.3大于小于

<, <=, >, >= 这个操作符也是很常用的,格式如下
db.collection.find({ “field” : { gt: value } } ); // 大于: field > value  
db.collection.find({ “field” : {
lt: value } } ); // 小于: field < value
db.collection.find({ “field” : { gte: value } } ); // 大于等于: field >= value  
db.collection.find({ “field” : {
lte: value } } ); // 小于等于: field <= value

示例:查询年龄大于等于20岁的学员记录

0BEF7EF7C4514985B336308FA8C571C4.jpg

4.4不等于

不等于使用$ne操作符。
示例:查询sex字段不为“男”的文档

D218732866EA48109096D7F16254FEC7.jpg

4.5判断字段是否存在

判断字段是否存在使用$exists操作符。
示例:查询所有含有address字符的文档。

95A11054351344CC900EE1380EE76C0C.jpg

示例:查询所有不含有address字符的文档。

35E7A5D3031444B69D4C95E43C24BE97.jpg

4.6包含与不包含

包含使用$in操作符。
示例:查询student集合中age字段包含20,25,30的文档

131217B7FB024DF3806755D3549AD8BB.jpg

示例:查询student集合中age字段不包含20,25,30的文档

16E4C11C8DFA4AC49CAD4641204697D7.jpg

4.7统计记录条数

统计记录条件使用count()方法。
示例:查询student集合的文档条数。
6608A9214B114AFE98629867A7B99696.jpg

示例:查询student集合中age字段小于等于20的文档条数。

F2AA10085AB044048ECC3DCB6DEB33F4.jpg

4.8 条件连接–并且

我们如果需要查询同时满足两个以上条件,需要使用andSQLandand:[ { },{ },{ } ]
示例:查询student集合中age大于等于20 并且age小于30的文档

286DBD16D9E946FF84F1E02C5DAC2EA9.jpg

4.9 条件连接–或者

如果两个以上条件之间是或者的关系,我们使用orand的使用方式相同
格式为:$or:[ { },{ },{ } ]
示例:查询student集合中sex为女,或者年龄小于20的文档记录

FF1511A18F534B3199E9EFC9CE4A1CBD.jpg

5.java连接MongoDB

5.1查询文档

5.1.1查询全部记录

(1)创建maven工程mongoDBDemo ,引入依赖。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mongodb-driver</artifactId>
<version>3.4.1</version>
</dependency>
</dependencies>

(2)编写代码,遍历student集合所有数据:
MongoClient client=new MongoClient();//创建连接对象
MongoDatabase database = client.getDatabase("itcastdb");//获取数据库
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");//获取集合
FindIterable<Document> list = collection.find();//获取文档集合
for( Document doc: list){//遍历集合中的文档输出数据
System.out.println("name:"+ doc.getString("name") );
System.out.println("sex:"+ doc.getString("sex") );
System.out.println("age:"+ doc.getDouble("age") );//默认为浮点型
System.out.println("address:"+ doc.getString("address") );
System.out.println("--------------------------");
}

MongoDB的数字类型默认使用64位浮点型数值。{“x”:3.14}或{“x”:3}。对于整型值,可以使用NumberInt(4字节符号整数),{“x”:NumberInt(“3”)} 或NumberLong(8字节符号整数){“x”:NumberLong(“3”)}

5.1.2匹配查询

MongoDB使用BasicDBObject类型封装查询条件,构造方法的参数为key 和value .

示例:查询student集合中name为猪八戒的文档

//构建查询条件
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("name", "猪八戒");
FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合
//....遍历集合

5.1.3模糊查询

构建模糊查询条件是通过正则表达式的方式来实现的
(1)完全匹配Pattern pattern = Pattern.compile(“^name);2Patternpattern=Pattern.compile(.name”);
(3)左匹配Pattern pattern = Pattern.compile(“^name.*$”);
(4)模糊匹配Pattern pattern = Pattern.compile(“^.name.$”);
示例:模糊查询student集合中address 中含有洞的文档记录
//模糊查询:like %洞%
Pattern queryPattern = Pattern.compile("^.*洞.*$");
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("address", queryPattern);
FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集合
//....遍历集合

5.1.4大于小于

在MongoDB提示符下条件json字符串为{ age: { $lt :20 } } ,对应的java代码也是BasicDBObject 的嵌套。
示例:查询student集合中age小于20的文档记录
//查询年龄小于20的
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lt",20));
FindIterable<Document> list = collection.find(bson);//获取文档集
//....遍历集合

5.1.5条件连接–并且

示例:查询年龄大于等于20并且小于30的文档记录
//查询年龄大于等于20的
BasicDBObject bson1=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$gte",20));
//查询年龄小于30的
BasicDBObject bson2=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lt",30));
//构建查询条件and
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("$and", Arrays.asList(bson1,bson2) );

5.1.6条件连接–或者

示例:查询年龄小于等于20或者性别为女的文档记录
BasicDBObject bson1=new BasicDBObject("age", new BasicDBObject("$lte",20));
BasicDBObject bson2=new BasicDBObject("sex", "女");
//构建查询条件or
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("$or", Arrays.asList( bson1, bson2 ) );

5.2增加文档

我们使用insertOne方法来插入文档。
示例:添加文档记录–名称:铁扇公主 性别:女 年龄:28 地址:芭蕉洞
//获取连接
MongoClient client=new MongoClient();
//得到数据库
MongoDatabase database = client.getDatabase("itcastdb");
//得到集合封装对象
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");
Map<String, Object> map=new HashMap();
map.put("name", "铁扇公主");
map.put("sex", "女");
map.put("age", 35.0);
map.put("address", "芭蕉洞");
Document doc=new Document(map);
collection.insertOne(doc);//插入一条记录
//collection.insertMany(documents);//一次性插入多条文档

5.3删除文档

示例:将名称为铁扇公主的文档删除
//获取连接
MongoClient client=new MongoClient();
//得到数据库
MongoDatabase database = client.getDatabase("itcastdb");
//得到集合封装对象
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");
BasicDBObject bson=new BasicDBObject("name", "铁扇公主");
collection.deleteOne(bson);//删除记录(符合条件的第一条记录)
//collection.deleteMany(bson);//删除符合条件的全部记录

5.4修改文档

示例:将红孩儿的地址修改为“南海”
//获取连接
MongoClient client=new MongoClient();
//得到数据库
MongoDatabase database = client.getDatabase("itcastdb");
//得到集合封装对象
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student");

//修改的条件
BasicDBObject bson= new BasicDBObject("name", "红孩儿");
//修改后的值
BasicDBObject bson2 = new BasicDBObject("$set",new BasicDBObject("address", "南海"));
//参数1:修改条件 参数2:修改后的值
collection.updateOne(bson, bson2);
//collection.updateMany(filter, update);//修改符合条件的所有记录
updateMany方法用于修改符合条件的所有记录
updateOne方法用于修改符合条件的第一条记录

6.MongoDB连接池

6.1代码实现

MongoClient 被设计为线程安全的类,也就是我们在使用该类时不需要考虑并发的情况,这样我们可以考虑把MongoClient 做成一个静态变量,为所有线程公用,不必每次都销毁。这样可以极大提高执行效率。实际上,这是MongoDB提供的内置的连接池来实现的。
首先我们先创建一个“管理类”,相当于我们原来的BaseDao

package cn.itcast.demo;
import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.MongoClientOptions;
import com.mongodb.MongoClientOptions.Builder;
import com.mongodb.WriteConcern;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;

public class MongoManager {

private static MongoClient mongoClient=null;//对mongoClient初始化private static void init(){     mongoClient=new MongoClient();  }public static MongoDatabase getDatabase(){    if(mongoClient==null){        init();    }       return mongoClient.getDatabase("itcastdb");}

}

然后我们创建一个StudentDao

package cn.itcast.demo;
import org.bson.Document;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
/**
* 学员数据访问层
* @author Administrator
*
*/
public class StudentDao {

public void save(String name,String sex,double age,String address){    MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();    MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("student2");    Document docment=new Document();    docment.put("name", name);    docment.put("sex", sex);            docment.put("age", age);    docment.put("address", address);    collection.insertOne(docment);}   

}

我们现在做个测试,循环插入2万条数据,看看执行时间是多长时间

package cn.itcast.demo;
import java.util.Date;
public class TestPool {

public static void main(String[] args) {    long startTime = new Date().getTime();//开始时间    StudentDao studentDao=new StudentDao();    for(int i=0;i<20000;i++){        studentDao.save("测试"+i, "男", 25.0, "测试地址"+i);    }    long endTime = new Date().getTime();//完成时间    System.out.println("完成时间:"+(endTime-startTime)+"毫秒");}

}

经过测试:所用毫秒数为3589

6.2参数设置

我们在刚才的代码基础上进行连接池参数的设置
修改MongoManager的init方法

//对mongoClient初始化
private static void init(){
//连接池选项
Builder builder = new MongoClientOptions.Builder();//选项构建者
builder.connectTimeout(5000);//设置连接超时时间
builder.socketTimeout(5000);//读取数据的超时时间
builder.connectionsPerHost(30);//每个地址最大请求数
builder.writeConcern(WriteConcern.NORMAL);//写入策略,仅抛出网络异常
MongoClientOptions options = builder.build();
mongoClient=new MongoClient("127.0.0.1",options);

}

再次进行测试:所用的毫秒1544

下面是写入策略。
WriteConcern.NONE:没有异常抛出
WriteConcern.NORMAL:仅抛出网络错误异常,没有服务器错误异常
WriteConcern.SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;并等待服务器完成写操作。
WriteConcern.MAJORITY: 抛出网络错误异常、服务器错误异常;并等待一个主服务器完成写操作。
WriteConcern.FSYNC_SAFE: 抛出网络错误异常、服务器错误异常;写操作等待服务器将数据刷新到磁盘。
WriteConcern.JOURNAL_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;写操作等待服务器提交到磁盘的日志文件。
WriteConcern.REPLICAS_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常;等待至少2台服务器完成写操作。

7.综合案例-《网站点击日志分析组件》

7.1需求分析

《花生二手车》交易网站日访问IP高达2万+ ,每秒点击频率在2000次左右。为了能够对访问用户的行为做进一步的分析,产品部提出需求,用户每次点击浏览二手车都要记录该用户ID、访问IP、访问时间、点击车型、点击商品ID、价格等信息。

61E59E387F204169B74690B1C363A0C2.jpg

7.2数据库设计

浏览日志browseLog
字段名称 字段类型 字段含义
userid 字符 用户ID
ip 字符 访问IP
browseTime 时间 访问时间
model 字符 点击车型
goodsid 字符 点击商品ID
price 数值 价格
remark 字符 备注

7.3日志写入

(1)创建工程sitelog ,在pom.xml中引入依赖。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.mongodb</groupId>
<artifactId>mongodb-driver</artifactId>
<version>3.4.1</version>
</dependency>
</dependencies>

(2)在src/main/resources 添加配置文件sitelog.properties
host=127.0.0.1
port=27017

这个配置文件用于配置主机地址和端口

(3)创建包com.huasheng.sitelog,建立Config 类,用于读取配置文件

package com.huasheng.sitelog;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;
/**
* 配置类
* @author Administrator
*
*/
public class Config {

static{             try {        Properties p=new Properties();        InputStream input=Config.class.getResourceAsStream("/sitelog.propertis");        p.load(input);        host=p.getProperty("host");        port=Integer.parseInt( p.getProperty("port"));        input.close();    } catch (IOException e) {        e.printStackTrace();    }//加载       }   private static String host;//主机地址private static int port;//端口public static String getHost() {    return host;}public static int getPort() {    return port;}   

}

(4)创建管理类

package com.huasheng.sitelog;

import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.MongoClientOptions;
import com.mongodb.MongoClientOptions.Builder;
import com.mongodb.ServerAddress;
import com.mongodb.WriteConcern;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;

/**
* Mongo数据库连接管理类
* @author Administrator
*
*/
public class MongoManager {

private static MongoClient mongoClient=null;//初始化private static void  init(){    //创建一个选项构造器    Builder builder = new MongoClientOptions.Builder();    builder.connectTimeout(5000);//设置连接超时时间    builder.socketTimeout(5000);//读取数据的超时时间    builder.connectionsPerHost(30);//设置每个地址最大连接数    builder.writeConcern(WriteConcern.NORMAL);//设置写入策略  ,只有网络异常才会抛出    //得到选项封装    MongoClientOptions options = builder.build();           mongoClient=new MongoClient(new ServerAddress(Config.getHost(), Config.getPort()),options);     }public static MongoDatabase getDatabase(){    if(mongoClient==null){        init();    }           return mongoClient.getDatabase("itcastdb");}   

}

(5)日志工具类

package com.huasheng.sitelog;
import java.util.Map;
import org.bson.Document;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;

/**
* 站点日志数据工具类
* @author Administrator
*
*/
public class SiteLogUtil {

/** * 写入日志 * @param logname 日志名称 * @param map 日志数据 */public static void save(String logname,Map<String, Object> map){    MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();    MongoCollection<Document> collection = database.getCollection(logname);    Document doc=new Document(map);         collection.insertOne(doc);}

}

(6)编写测试代码

Map map=new HashMap();
map.put("userid", "8888");
map.put("ip", "188.188.200.2");
map.put("browseTime", new Date());
map.put("model", "大众");
map.put("goodsid", "123123");
map.put("price", 15.3);
map.put("remark", "八成新,贱卖了");
SiteLogUtil.save("browseLog", map);//存入日志

7.4日志查询

7.4.1条件查询

(1)在SiteLogUtil类中添加方法

/**
* 按条件查询
* @param logName
* @param map
* @return
*/

public static FindIterable<Document> list(String logName,Map<String, Object> map){
MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection(logName);
BasicDBObject bson=new BasicDBObject(map);//构建查询条件
return collection.find(bson);

}`

(2)编写测试代码

Map<String, Object> map =new HashMap();
map.put("userid", "8888");
FindIterable<Document> list = SiteLogUtil.list("browseLog", map);
String json = JSON.serialize(list);
System.out.println(json);

7.4.2分页查询

(1)在SiteLogUtil类中添加方法

/**
* 分页查询日志
* @param logName 日志名称
* @param map 条件
* @param pageIndex 页码
* @param pageSize 页大小
* @return
*/
public static Map<String,Object> listPage(String logName,Map<String, Object> map,int pageIndex,int pageSize){
MongoDatabase database = MongoManager.getDatabase();
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection(logName);
BasicDBObject bson=new BasicDBObject(map);//构建查询条件
FindIterable<Document> find = collection.find(bson);
int skip= (pageIndex-1)*pageSize;
find.skip( skip);//跳过记录数
find.limit(pageSize);//一页查询记录数
//{ total:x,rows:[] }
long count = collection.count(bson);
Map<String,Object> m=new HashMap();
m.put("total", count);
m.put("rows", find);
return m;
}

(2)添加测试数据
for(int i=0;i<1000;i++){

Map<String, Object> map=new HashMap();map.put("userid", "900"+i);//用户IDmap.put("ip", "121.211.112.212");map.put("browseTime", new Date());//浏览时间map.put("model", "大众"+i);//型号map.put("goodsid", "123456");//商品IDmap.put("price", 11.8);//价格map.put("remark", "八成新,快来买吧");SiteLogUtil.save("browseLog", map);

}

(3)编写测试代码:

Map<String, Object> map=new HashMap();
map.put("goodsid", "123456");
Map<String, Object> m = SiteLogUtil.listPage("browseLog", map, 2, 10);
String json = JSON.serialize(m);
System.out.println(json);

使用Maven 的package命令进行打包。
创建WEB工程,引入jar包,调用此方法即可实现日志查询。代码略。

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