一站式SpringBoot for NoSQL Study Tutorial 开发教程学习手册

SpringBoot2.0 + NoSQL使用教程,项目名称:“SpringBoot2NoSQL”

项目地址:

https://gitee.com/475660/SpringBoot2NoSQL

项目介绍

All in one一站式SpringBoot for NoSQL开发教程学习手册。

含SpringBoot2.0 +:

  1. Redis
  2. Ehcache
  3. MongoDB
  4. ElasticSearch
  5. Cassandra
  6. CouchBase
  7. Solr
  8. Neo4j
  9. Gemfire

共10种常用NoSQL数据库操作、工具类、演示代码。用于整理日常常用的开发模式,一是作为开发笔记以备我自己日后使用,二是分享出来供大家参考。

重点介绍Redis、MongoDB、ElasticSeach、Cassandra四种数据库,因为它们是各自领域的领先者(分别是KV缓存、文档数据库、搜索数据库、列数据库)。

另还准备新开一个项目用于介绍Hadoop家族的大数据开发,将命名为“SpringBoot2Hadoop”

Redis for SpringBoot 开发介绍

内容:

  • SpringBoot配置、控制器、Repository Crud;
  • string、list、set、zset、hash操作;
  • 同步、异步操作;
  • 管道批处理;
  • 分布式对象操作:对象桶Object Bucket、二进制流Binary Stream、原子类型、发布订阅、HyperLogLog分布式基数估计算法等;分布式锁;
  • 分布式集合操作:哈希、多值哈希、集合、排序集合、队列(双端、阻塞、有界、公平、延迟、优先)
  • 性能测试、内存监控
  • 注意:在启动SpringBoot前要先启动Redis服务。
application.properties配置:
# Redis
# Redis数据库索引(默认为0)
spring.redis.database=0
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
#spring.redis.password=123
# 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
spring.redis.pool.max-active=60
# 连接池中的最大空闲连接
spring.redis.pool.max-idle=30
# 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
spring.redis.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最小空闲连接
spring.redis.pool.min-idle=0 #redisson配置
#redis链接地址
spring.redisson.address=redis://127.0.0.1:6379
...

因为我们还使用了Redisson作为客户端,还需RedissonConfig

@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redisson")
@Configuration
public class RedissonConfig{
...

Spring官方默认支持Lettuce、Jedis客户端,Redis官方的推荐客户端是Redisson,因为Redison提供了诸多分布式的集合工具(这对单机到分布式的扩展非常有益)以及优异的性能,所以非常值得使用Redisson客户端。Spring Boot是一个平台,不必受限于它。我们在代码中配置Redisson连接的模式是单机模式,如想配置集群模式和哨兵模式,请参考官方wiki: https://github.com/redisson/redisson/wiki/

模型Model:

见xy.SpringBoot2NoSQL.model.Redis.User

public class User implements Serializable{

    private String login;
private String fullName;
...

这完全是一个简单POJO java类.使用登录名(login)作为关键字段。

数据层repository:

xy.SpringBoot2NoSQL.repository.Redis.ObjectRepository

以及

xy.SpringBoot2NoSQL.repository.Redis.UserRepository

分别是Object类型转换操作的数据类,和泛型User数据操作。 CRUD操作是RedisTemplate中提供了几个常用的单例对象:

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两者都是扩展自org.springframework.data.redis.core.ValueOperations<K, V> ,全面满足Redis的5大数据结构外,还提供了如地理位置、计数估计HyperLogLog操作。如:

private @Nullable ValueOperations<K, V> valueOps;//KV操作
private @Nullable ListOperations<K, V> listOps;//列表
private @Nullable SetOperations<K, V> setOps;//无排序集合
private @Nullable ZSetOperations<K, V> zSetOps;//计分排序集合
private @Nullable GeoOperations<K, V> geoOps;//用于地理位置
private @Nullable HyperLogLogOperations<K, V> hllOps;//基数估值
...
@Override
public ValueOperations<K, V> opsForValue() { if (valueOps == null) {
valueOps = new DefaultValueOperations<>(this);
}
return valueOps;
}
...
@Override
public ZSetOperations<K, V> opsForZSet() { if (zSetOps == null) {
zSetOps = new DefaultZSetOperations<>(this);
}
return zSetOps;
}
...

在RedisTemplate中,已经提供了一个工厂方法:opsForValue()。这个方法会返回一个默认的操作类。另外,我们可以直接通过注解@Resource(name = “redisTemplate”)来进行注入。

控制器controller:

见xy.SpringBoot2NoSQL.controller.Redis.RedisDataController

@RestController
@RequestMapping("/redis")
public class RedisDataController { @Autowired
ObjectRepository objRepository;
@Autowired
StringStringRepository stringStringRepository; @RequestMapping("/add/{name}")
public String getRecognition(@PathVariable("name") String name){
User user = new User(name,name);
objRepository.save(user); return "add success.";
} @RequestMapping("/user/{name}")
public User getUser(@PathVariable("name") String name){
return (User)objRepository.get(name); }
}

具体代码不再赘述。 另外,提供了Redisson的控制器:

xy.SpringBoot2NoSQL.controller.Redis.RedissonController

RedissonController演示了同步\异步操作、分布式集合(哈希、多值哈希、集合、排序集合、队列)、本地缓存、对象桶Object Bucket、二进制流Binary Stream、原子类型、发布订阅、HyperLogLog分布式基数估计算法、累加器、元素淘汰、事件监听、分布式锁、异步批量操作等。

比如本地缓存操作:

    @RequestMapping("/getLocalCachedMap/{name}/{key}")
public String getLocalCachedMap(@PathVariable("name") String name,@PathVariable("key") String key){ LocalCachedMapOptions<Object, Object> options = LocalCachedMapOptions.defaults()
.evictionPolicy(LocalCachedMapOptions.EvictionPolicy.LFU)
.cacheSize(100)
.syncStrategy(LocalCachedMapOptions.SyncStrategy.UPDATE) //同步缓存
.timeToLive(10, TimeUnit.SECONDS)
.maxIdle(10, TimeUnit.SECONDS); RLocalCachedMap<Object, Object> map = redisson.getLocalCachedMap(name,options);
map.put(key, "测试值");
String result = (String)map.get(key);
return result;
}
运行效果

Bucket对象桶操作:

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批量操作:

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有界阻塞队列操作:

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Ehcache for SpringBoot 开发介绍

application.properties配置:
# ehcache
spring.cache.type=ehcache
spring.cache.ehcache.config=classpath:ehcache.xml

ehcache.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
updateCheck="false"
>
<diskStore path="myCache.ehcache"/>
<defaultCache
eternal="true"
maxElementsInMemory="1000"
overflowToDisk="true"
diskPersistent="true"
timeToIdleSeconds="0"
timeToLiveSeconds="600"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU" /> <!-- 这里的 users 缓存空间是为了下面的 demo 做准备 -->
<!-- maxElementsInMemory :cache 中最多可以存放的元素的数量。如果放入cache中的元素超过这个数值,有两种情况:
1、若overflowToDisk的属性值为true,会将cache中多出的元素放入磁盘文件中。
2、若overflowToDisk的属性值为false,会根据memoryStoreEvictionPolicy的策略替换cache中原有的元素。--> <cache
name="users"
eternal="true"
maxElementsInMemory="1000"
overflowToDisk="true"
diskPersistent="true"
timeToIdleSeconds="0"
timeToLiveSeconds="300"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU" />
</ehcache>
模型Model:

见xy.SpringBoot2NoSQL.model.User 这完全是一个简单POJO java类.使用登录名(login)作为关键字段。

public class User implements Serializable{

    private String login;
private String fullName;
...
数据服务层Service:

见xy.SpringBoot2NoSQL.service.Ehcache.UserService

演示简单直接,并没有repository。 getUser() 方法演示了缓存根据配置存在于JVM堆、堆外、磁盘持久化的各种情况。

控制器controller:

见xy.SpringBoot2NoSQL.controller.Ehcache.EhcacheDataController

运行效果

运行控制器操作:

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持久化到本地磁盘:

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MongoDB for SpringBoot 开发介绍

application.properties配置:
# MONGODB
spring.data.mongodb.host=127.0.0.1
spring.data.mongodb.port=27017
spring.data.mongodb.database=test
模型Model:

见xy.SpringBoot2NoSQL.model.Mongo.Person

@Document
public class Person {
@Id
private String id;
private String name;
private Integer age;
@Field("locs")
private Collection<Location> locations = new LinkedHashSet<Location>();
@DBRef
Department department;

@Document是org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document的注解。

@Id是定义主键。

@Field("locs")是定义文档内部对象,在这里是Collection

@DBRef是链接到外表,Department是链接的表,有点像关系数据库的Inner Join,以Department的id关联。

数据层repository:

见xy.SpringBoot2NoSQL.repository.Mongo.PersonRepository

继承MongoRepository<T, TD>接口,其中T为仓库保存的bean类,TD为该bean的唯一标识的类型,一般为ObjectId。之后在service中注入该接口就可以使用,无需实现里面的方法,spring会根据定义的规则自动生成。

import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
import org.springframework.data.mongodb.repository.Query;
import xy.SpringBoot2NoSQL.model.Mongo.Person;
import java.util.List; public interface PersonRepository extends MongoRepository<Person, String> { Person findByName(String name); @Query("{'age': { '$lt' : ?0}}")
List<Person> withQueryFindByAge(Integer age); Page<Person> findAll(Pageable pageable); }

自定义查询方法,还可以使用格式为“findBy+字段名+方法后缀”,方法传进的参数即字段的值,此外还支持分页查询,通过传进一个Pageable对象,返回Page集合。 如查询大于age的数据:

   public Page<Product> findByAgeGreaterThan(int age,Pageable page) ;

也可以使用mongodb原生查询语句,使用@Query注解,如:

    @Query("{'age': { '$lt' : ?0}}")
List<Person> withQueryFindByAge(Integer age); //大于
{"age" : {"$gt" : age}}
//小于
{"age" : {"$lt" : age}}
//之间
findByAgeBetween(int from, int to)
{"age" : {"$gt" : from, "$lt" : to}}
//非空
findByFirstnameNotNull()
{"age" : {"$ne" : null}}
//模糊查询
findByFirstnameLike(String name)
{"age" : age} ( age as regex)
//非
findByFirstnameNot(String name)
{"age" : {"$ne" : name}}
控制器controller:

见xy.SpringBoot2NoSQL.controller.Mongo.MongoDataController

@RestController
@RequestMapping("/mongo")
public class MongoDataController { @Autowired
PersonRepository personRepository;
@Autowired
DepartmentRepository departmentRepository; @RequestMapping("/persons/{name}")
public Person getPerson(@PathVariable("name") String name){
return personRepository.findByName(name);
} @GetMapping("findAll")
public List<Person> getUserList() {
List<Person> userInfoList = personRepository.findAll();
return userInfoList;
} @GetMapping("insert")
public Person insert(Long id, String username, String password) {
Person user = new Person("test2",22);
return personRepository.insert(user);
} @DeleteMapping("/colleagues/{name}")
public ResponseEntity<String> deleteColleague(@PathVariable String name){
Person person = personRepository.findByName(name);
if(person!=null) {
personRepository.delete(person);
return new ResponseEntity<>(HttpStatus.ACCEPTED);
}
return new ResponseEntity<>(HttpStatus.BAD_REQUEST);
}
...

具体CRUD不再赘述。

运行效果

保存操作:

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保存结果:

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Query查询:

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ElasticSearch for SpringBoot 开发介绍

application.properties配置:
# elasticsearch
#节点名字,默认elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
# 节点地址,多个节点用逗号隔开
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300
#spring.data.elasticsearch.local=false
spring.data.elasticsearch.repositories.enable=true
模型Model:

见xy.SpringBoot2NoSQL.model.ElasticSearch.Product

@Document(indexName = "book",type = "book" , shards = 1, replicas = 0,  refreshInterval = "-1")
public class Product {
@Id
private String id;
private String name;
...

Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储,还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。

在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing),不过在索引之前,我们需要明确数据应该存储在哪里。 在Elasticsearch中,文档归属于一种类型(type),这里是Classname(即book),而这些类型存在于索引(index)中,我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库:

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),每一个索引可以包含多个类型(types)(表),每一个类型包含多个文档(documents)(行),然后每个文档包含多个字段(Fields)(列,比如name、age...)。文档中的所有字段都会被索引(拥有一个倒排索引),只有这样他们才是可被搜索的。注意:传统数据库为特定列增加一个索引,一般使用B-Tree索引,Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构。

数据层repository:

见xy.SpringBoot2NoSQL.repository.ElasticSearch.SampleProductRepository

public interface SampleProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product,String> {
List<Product> findByName(String name);
List<Product> findByDescription(String description);
List<Product> findByName(String name, Pageable pageable);
List<Product> findByNameAndId(String name, String id);
}

通过继承ElasticsearchRepository来完成基本的CRUD及分页操作的,和普通的JPA没有什么区别。ElasticsearchRepository继承了ElasticsearchCrudRepository extends PagingAndSortingRepository。

另外还可以使用ElasticSearchTemplate,ElasticSearchTemplate更多是对ESRepository的补充,里面提供了一些更底层的方法,主要是一些查询相关的,同样是构建各种SearchQuery条件。比如我们经常需要往ElasticSearch中插入大量的测试数据来完成测试搜索,一条一条插肯定是不行的,ES提供了批量插入数据的功能——bulk。 JPA的save方法也可以save(List)批量插值,但适用于小数据量,要完成超大数据的插入就要用ES自带的bulk了,可以迅速插入百万级的数据。 在ElasticSearchTemplate里也提供了对应的方法。

控制器controller:

用于CRUD操作:

xy.SpringBoot2NoSQL.controller.ElasticSearch.ESDataController

用于查询操作:

xy.SpringBoot2NoSQL.controller.ElasticSearch.ESSearchController

其中matchQuery、fuzzyQuery、termsQuery等查询的区别可见:

@GetMapping("searchProduct/{key}/{value}/{searchtype}")
public Page<Product> searchProduct(@PathVariable String key,@PathVariable String value, @PathVariable String searchtype) {
Page<Product> products = null; if (searchtype.equals("matchQuery")) {
products = sampleProductRepository.search(ESSearchUtil.matchQuery(key, value), PageRequest.of(0, 5));
} if (searchtype.equals("matchPhraseQuery")) {
products = sampleProductRepository.search(ESSearchUtil.matchPhraseQuery(key, value), PageRequest.of(0, 5));
} if (searchtype.equals("fuzzyQuery")) {
products = sampleProductRepository.search(ESSearchUtil.fuzzyQuery(key, value), PageRequest.of(0, 5));
} if (searchtype.equals("termsQuery")) {
products = sampleProductRepository.search(ESSearchUtil.termsQuery(key, value), PageRequest.of(0, 5));
} return products;
}

组合查询:

public QueryBuilder getBoolQuery() {

    return QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", "测试产品1"))
//.mustNot(QueryBuilders.termQuery("enabled", true));
.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery("enabled", true));
}
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Cassandra for SpringBoot 开发介绍

内容
  • SpringBoot配置、控制器、Repository Crud;
  • 使用前需要先建表,建表的脚本见“脚本”》“Cassandra”》“建库脚本.txt”
  • 注意:如果是3.9版本的Win64的DataStax-DDC版本安装后,是无法启动服务的,需要修改配置文件,配置cdcrawdirectory类似如下: cdcrawdirectory: "你的cdcraw目录" ,如果是2.X版不存在这个问题。
  • 注意:在启动SpringBoot前必须先启动Cassandra服务。
配置:

cassandra.properties

#cassandra.properties
cassandra.contactpoints=127.0.0.1
cassandra.port=9042
cassandra.keyspace=mydb

CassandraConfig类

@Configuration
@PropertySource(value = { "classpath:cassandra.properties" })
@EnableCassandraRepositories(basePackages = "xy.SpringBoot2NoSQL.repository.Cassandra")
public class CassandraConfig extends AbstractCassandraConfiguration {
@Autowired
private Environment environment; @Override
protected String getKeyspaceName() {
return environment.getProperty("cassandra.keyspace");
} @Override
@Bean
public CassandraClusterFactoryBean cluster() {
...
} @Override
@Bean
public CassandraMappingContext cassandraMapping() throws ClassNotFoundException {
...
} }
模型Model:
@Table
public class Customer { @PrimaryKey
private String id;
private String firstname;
...
get、set
...

@Table定义了一个持久化的 Cassandra表,@PrimaryKey指定了主键字段,PrimaryKey是Cassandra中用于获取一行数据的key依据。 可以把Cassandra的数据结构理解为Map<PrimaryKey,SortedMap<ColumnKey,Value>>

主要语句是:

CREATE TABLE customer(
id text PRIMARY KEY,...

是不是有点像关系数据库? 如果想设置自增的key,可以用SERIAL替代text

数据层repository:
public interface CustomerRepository extends CassandraRepository<Customer, String> {

@Query(value="SELECT * FROM customer WHERE firstname=?0")
public List<Customer> findByFirstname(String firstname); @Query("SELECT * FROM customer WHERE age > ?0")
public List<Customer> findCustomerHasAgeGreaterThan(int age); @AllowFiltering
public List<Customer> findByLastname(String lastname); @AllowFiltering
public List<Customer> findByAgeGreaterThan(int age);
}

和CrudRepository的使用和扩展一样,增删改查一应俱全了,不再赘述。 CassandraRepository<Customer, String>继承于org.springframework.data.repository的CrudRepository<T, ID> 其中ID是primary key的类型,支持单一的key,如果是复合主键(compound primary key),则需要使用{@link MapId}手动定义键值使用。 @AllowFiltering用于扩展查询,他的作用是不使用@Query注解,而直接使用字段名来查询,还支持大于、小于等操作,但@Query还是来的更直观一些。

控制器controller:
@RestController
@RequestMapping("/cassandra")
public class CassandraController { Logger logger = LogManager.getLogger(getClass()); @Autowired
CustomerRepository customerRepository; @RequestMapping("/add")
public String add(){
customerRepository.deleteAll();
Customer cust_1 = new Customer("Test1", "Test1", "Test1", 20);
Customer cust_2 = new Customer("Test2", "Test2", "Test2", 25);
customerRepository.save(cust_1);
customerRepository.save(cust_2); return "ok";
}...

增删改查操作不再赘述。

运行效果

范围查询:

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根据Id查询:

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CouchBase for SpringBoot 开发介绍

application.properties配置:
#Couchbase
spring.couchbase.bootstrap-hosts=127.0.0.1
spring.couchbase.bucket.name=mydb
spring.couchbase.bucket.password=123456
spring.data.couchbase.auto-index=true
模型Model:

见xy.SpringBoot2NoSQL.model.Couchbase.Customer

数据层repository:

见xy.SpringBoot2NoSQL.repository.Couchbase.CouchbaseCustomerRepository

控制器controller:

见xy.SpringBoot2NoSQL.controller.Couchbase.CouchbaseController

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Solr for SpringBoot 开发介绍

application.properties配置:
spring.data.solr.host=http://localhost:8983/solr
模型Model:

见xy.SpringBoot2NoSQL.model.Solr.Customer

数据层repository:

见xy.SpringBoot2NoSQL.repository.Solr.SolrCustomerRepository

控制器controller:

见xy.SpringBoot2NoSQL.controller.Solr.SolrController

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Neo4j for SpringBoot 开发介绍

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Gemfire for SpringBoot 开发介绍

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Hadoop家族 for SpringBoot 开发介绍

准备另开一个项目,不在此工程(SpringBoot2NoSQL)中,新项目将命名为“SpringBoot2Hadoop”

“SpringBoot2NoSQL”项目地址:

https://gitee.com/475660/SpringBoot2NoSQL

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