⑴ 怎麼在webstorm中引入依賴的mongodb模塊為什麼我在
node的require是從當前文件這一輩和父輩目錄里的node_moles目錄來找文件的。你在你這個項目的目錄里用npm install somepackage就行。或者你可以用 npm -g install somepackage，這樣npm會把這個package裝在通用的目錄里。
追問 我在我的項目目錄里使用
npm install somepackage
功能正常了。
請問 npm -g install somepackage 這個是什麼原理，當我使用它後在
C:\Users\deploy\AppData\Roaming\npm\node_moles
里安裝了socket.io 但項目中似乎並沒有引用到它。
是需要在WebStorm里再配置什麼嗎
回答 -g就是告訴npm把package安裝在global目錄里，node在搜索package的時候如果在其他地方找不到，會最後去global目錄裡面找；如果node在別的地方找到了，就不去global目錄了。
⑵ 10個頂級Mongodb GUI工具，以圖形方式管理資料庫
MongoDB是一個面向文檔的資料庫，屬於Nosql資料庫，它使用類似JSON的文檔和schemata。
MongoDB的默認介面是（CLI）命令行，新用戶很難像專業人員那樣處理資料庫。因此，有一些MongoDB管理工具來提供GUI界面以提高生產力。就像phpmyadmin為MySQL/MariaDB資料庫提供基於HTTP網路的GUI界面一樣。但是，此處包含的所有工具都不是基於HTTP的，只有少數工具為MongoDB提供Web界面。以下是使用GUI的比較流行的MongoDB管理工具列表：
要從具有圖形用戶界面的MongoDB開始，MongoDB是最好的方法之一。MongoDB Compass Community由MongoDB開發人員開發，這意味著更高的可靠性和兼容性。它為MongoDB提供GUI mongodb工具，以 探索 資料庫交互；具有完整的CRUD功能並提供可視方式。藉助內置模式可視化，用戶可以分析文檔並顯示豐富的結構。為了監控伺服器的負載，它提供了資料庫操作的實時統計信息。就像MongoDB一樣，Compass也有兩個版本，一個是Enterprise（付費），社區可以免費使用。適用於Linux，Mac或Windows。
NoSQLBooster是MongoDB CLI界面中非常流行的GUI工具。它正式名稱為MongoBooster。NoSQLBooster是一個跨平台，它帶有一堆mongodb工具來管理資料庫和監控伺服器。這個Mongodb工具包括伺服器監控工具，Visual Explain Plan，查詢構建器，SQL查詢，ES2017語法支持等等......它有免費，個人和商業版本，當然，免費版本有一些功能限制。NoSQLBooster也可用於Windows，MacOS和Linux。
ClusterControl是另一個MongoDB工具，具有管理資料庫基礎結構的GUI。它還有兩個版本 - 社區和企業版。不用說，ClusterControl社區版可以免費使用，而企業則是付費的。它不僅限於MongoDB，還支持MySQL，MySQL復制，MySQL NDB集群，Galera集群，MariaDB，PostgreSQL，TimescaleDB，Docker和ProxySQL。
ClusterControl為資料庫基礎架構提供全自動安全性，該基礎架構具有單個圖形用戶界面，可操作和自動化MongoDB和MySQL資料庫環境。它可通過YUM/APT提供回購，適用於Linux平台（RedHat，Centos，Ubuntu或Debian）。
Nosqlclient是一個免費的開源MongoDB管理工具，基於Web的GUI意味著不再需要命令行來管理資料庫。我們可以使用Nosqlclient在MongoDB中插入，刪除或更新數據，而無需使用查詢。它可作為桌面應用程序，Docker和Web應用程序使用。Web使用HTTP為MOngoDB提供基於瀏覽器的界面。
Robo 3T由MongoDB客戶端Studio 3T的開發人員維護和提供。以前，Robo 3T被稱為Robomongo。它也是適用於Windows，MacOS和Linux的跨平台MongoDB GUI管理工具。它具有相同的引擎和環境，是MongoDB shell（3.2）的一部分。
上面提到的Robomong被3T收購並更名為Robot 3T；現在是Studio 3T的一部分。那麼，Studio 3T是什麼？與其他提到的MongoDB管理GUI工具一樣，Studio 3T也是一個基於GUI的工具，用於管理資料庫，但在付費類別中。但是，此工具的30天免費試用版允許用戶在投入資金之前使用並了解其功能。與免費和開源Robot 3T相比，Studio 3T具有更多功能並提供企業支持。與Robo 3T相同，它也適用於Windows，Linux（Ubuntu和CentOS）和MacOS。
Mongo Management Studio是一個用於資料庫管理的免費MongoDB GUI工具。它輕巧，界面清晰，易於開發基於MongoDB的項目。它使用nodeJs，Electron框架，MongoDB和AngularJs開發。MMS與MongoDB 3.0/3.2/3.4兼容。
與上述所有MongoDB管理工具一樣，用戶可以輕松安裝它，但免費版僅適用於Windows；而企業和個人則適用於Linux，Windows和MacOS。企業版（Web伺服器）支持MongoDB Web界面HTTP GUI，這意味著我們可以在主伺服器上安裝，之後可以在本地或遠程使用瀏覽器的任何系統上訪問。但是，個人版和免費版只能在已安裝它們的本地系統上使用。
它是面向關系，NoSQL和雲平台的資料庫開發人員的通用集成開發環境（IDE）。因此，支持各種資料庫來開發，訪問，管理和可視化分析數據。
對於MongoDB，Aqua Data Studio使用具有管理和資料庫查詢功能的圖形用戶界面作為管理工具。Aqua Data studio的Visual界面允許用戶瀏覽和修改資料庫結構，包括模式對象和集合，以及維護資料庫安全性。
它提供了一個MongoDB資料庫工具包，包括各種工具，如Visual Analytics，MongoSQL查詢參考，MongoJS查詢分析器，MongoShell MongoShell，FluidShell，查詢和分析工具，網格和數據透視圖，表數據編輯器，導入和導出工具，實體關系建模；Visual Query Builder；比較工具：架構比較，文件比較；SQL 歷史 記錄，Open API腳本環境，集成安全Shell（SSH）和版本控制：Subversion（SVN），Git，CVS，Perforce。
MongoJS查詢分析器Javascript編輯器允許執行JavaScript命令並支持自動完成和語法突出顯示。結果可以在樹層次結構，網格結果和文本中看到。
作為付費產品，Aqua Data Studio的試用版提供14天，具有所有企業功能。所以，如果你正在尋找一些付費產品，那麼你可以在花錢之前免費試用它。它適用於Windows，Linux和MacOS。
這聽起來像phpMyAdmin工具。但是，phpMoAdmin也是PHP編寫的但是可用於MongoDB。它基於Vork PHP框架。很輕巧，易於安裝。它只有115KB的moadmin.php文件，用戶可以放在網站的任何地方開始工作。
它是一個跨平台的MongoDB管理工具，在Open Source許可下發布，使用Electron框架和Angular JS構建。可在GitHub上找到。
以上談到了Windows，Linux和MacOS MongoDB管理客戶端，所以那些正在尋找智能手機和平板電腦的用戶mongoDB管理可以試試Mongolime。它為MongoDB移動客戶端提供了輕松連接和訪問MongoDB伺服器的功能。它具有內置的SSH隧道，可以通過SSL輕松驗證和連接遠程伺服器。MongoLime是免費增值MongoDB客戶端應用程序，支持iOS和Android平台。
使用Node.js，Express和Bootstrap3編寫的基於Web的MongoDB管理界面。它允許連接多個資料庫；查看/添加/刪除資料庫，集合和文檔；預覽音頻/視頻/圖像資產；GridFS支持 - 添加/獲取/刪除難以置信的大文件；在文檔中使用BSON數據類型，Mobile / Responsive - Bootstrap以及更多功能。
⑶ MongoDB 是什麼 能幹嘛
最近在回顧mongodb的相關知識，輸出一篇文章做為MongoDB知識點的總結。
總結的目的在於回顧MongoDB的相關知識點，明確MongoDB在企業級應用中充當的角色，為之後的技術選型提供一個可查閱的信息簡報。
MongoDB是一款為web應用程序和互聯網基礎設施設計的資料庫管理系統。沒錯MongoDB就是資料庫，是NoSQL類型的資料庫
（1）MongoDB提出的是文檔、集合的概念，使用BSON（類JSON）作為其數據模型結構，其結構是面向對象的而不是二維表，存儲一個用戶在MongoDB中是這樣子的。
使用這樣的數據模型，使得MongoDB能在生產環境中提供高讀寫的能力，吞吐量較於mysql等SQL資料庫大大增強。
（2）易伸縮，自動故障轉移。易伸縮指的是提供了分片能力，能對數據集進行分片，數據的存儲壓力分攤給多台伺服器。自動故障轉移是副本集的概念，MongoDB能檢測主節點是否存活，當失活時能自動提升從節點為主節點，達到故障轉移。
（3）數據模型因為是面向對象的，所以可以表示豐富的、有層級的數據結構，比如博客系統中能把「評論」直接懟到「文章「的文檔中，而不必像myqsl一樣創建三張表來描述這樣的關系。
SQL類型的資料庫是正規化的，可以通過主鍵或者外鍵的約束保證數據的完整性與唯一性，所以SQL類型的資料庫常用於對數據完整性較高的系統。MongoDB在這一方面是不如SQL類型的資料庫，且MongoDB沒有固定的Schema，正因為MongoDB少了一些這樣的約束條件，可以讓數據的存儲數據結構更靈活，存儲速度更加快。
MongoDB保留了關系型資料庫即時查詢的能力，保留了索引（底層是基於B tree）的能力。這一點汲取了關系型資料庫的優點，相比於同類型的NoSQL redis 並沒有上述的能力。
MongoDB自身提供了副本集能將數據分布在多台機器上實現冗餘，目的是可以提供自動故障轉移、擴展讀能力。
MongoDB的驅動實現一個寫入語義 fire and forget ，即通過驅動調用寫入時，可以立即得到返回得到成功的結果（即使是報錯），這樣讓寫入的速度更加快，當然會有一定的不安全性，完全依賴網路。
MongoDB提供了Journaling日誌的概念，實際上像mysql的bin-log日誌，當需要插入的時候會先往日誌裡面寫入記錄，再完成實際的數據操作，這樣如果出現停電，進程突然中斷的情況，可以保障數據不會錯誤，可以通過修復功能讀取Journaling日誌進行修復。
MongoDB使用分片技術對數據進行擴展，MongoDB能自動分片、自動轉移分片裡面的數據塊，讓每一個伺服器裡面存儲的數據都是一樣大小。
MongoDB核心伺服器主要是通過mongod程序啟動的，而且在啟動時不需對MongoDB使用的內存進行配置，因為其設計哲學是內存管理最好是交給操作系統，缺少內存配置是MongoDB的設計亮點，另外，還可通過mongos路由伺服器使用分片功能。
MongoDB的主要客戶端是可以交互的js shell 通過mongo啟動，使用js shell能使用js直接與MongoDB進行交流，像使用sql語句查詢mysql數據一樣使用js語法查詢MongoDB的數據，另外還提供了各種語言的驅動包，方便各種語言的接入。
mongomp和mongorestore,備份和恢復資料庫的標准工具。輸出BSON格式，遷移資料庫。
mongoexport和mongoimport，用來導入導出JSON、CSV和TSV數據，數據需要支持多格式時有用。mongoimport還能用與大數據集的初始導入，但是在導入前順便還要注意一下，為了能充分利用好mongoDB通常需要對數據模型做一些調整。
mongosniff,網路嗅探工具，用來觀察發送到資料庫的操作。基本就是把網路上傳輸的BSON轉換為易於人們閱讀的shell語句。
因此，可以總結得到，MongoDB結合鍵值存儲和關系資料庫的最好特性。因為簡單，所以數據極快，而且相對容易伸縮還提供復雜查詢機制的資料庫。MongoDB需要跑在64位的伺服器上面，且最好單獨部署，因為是資料庫，所以也需要對其進行熱備、冷備處理。
因為本篇文章不是API手冊，所有這里對shell的使用也是基礎的介紹什麼功能可以用什麼語句，主要是為了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具體的MongoDB shell語法可以查閱官方文檔。
創建資料庫並不是必須的操作，資料庫與集合只有在第一次插入文檔時才會被創建，與對數據的動態處理方式是一致的。簡化並加速開發過程，而且有利於動態分配命名空間。如果擔心資料庫或集合被意外創建，可以開啟嚴格模式
以上的命令只是簡單實例，假設如果你之前沒有學習過任何資料庫語法，同時開始學sql查詢語法和MongoDB 查詢語法，你會發現哪一個更簡單呢？如果你使用的是java驅動去操作MongoDB，你會發現任何的查詢都像Hibernate提供出來的查詢方式一樣，只要構建好一個查詢條件對象，便能輕松查詢（接下來會給出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成沒問題，也正因為這樣簡潔，完善的查詢機制，深深的愛上了MongoDB。
這里引用的是最新的驅動包，提供了一套新的訪問連接方式
這里只舉例了簡單的鏈接與簡單的MongoDB操作，可見其操作的容易性。使用驅動時是基於TCP套接字與MongoDB進行通信的，如果查詢結果較多，恰好無法全部放進第一伺服器中，將會向伺服器發送一個getmore指令獲取下一批查詢結果。
插入數據到伺服器時間，不會等待伺服器的響應，驅動會假設寫入是成功的，實際是使用客戶端生成對象id，但是該行為可以通過配置配置，可以通過安全模式開啟，安全模式可以校驗伺服器端插入的錯誤。
⑷ Mongodb怎樣進入web控制台
以--httpinterface參數啟動mongodb。
如：
[plain] view plain
mongod --dbpath=/data/server/mongodb/data --fork --logpath=/data/server/mongodb/logs --auth --httpinterface
⑸ MongoDB是一個基於分布式文件存儲的資料庫，為WEB應用提供高性能的數據存儲解決方案；
MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。【感興趣的話點擊此處，了解一下】
關於資料庫的相關內容，可以到億萬克官網進行深入的了解，億萬克集伺服器和存儲等數據中心產品的研發、生產、銷售、服務系統整合於一體，是民族高科技製造企業領導品牌 ，所有產品和技術完全擁有自主知識產權，應用領域涵蓋雲計算、數據中心、邊緣計算、人工智慧、金融、電信、教育、能源等，為客戶提供全方位安全自主可控技術服務保障。
⑹ web前端主要包含了哪些技術
前端前景是很不錯的，像前端這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習前端可以按照路線圖的順序，
0基礎學習前端是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的前端培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：
1. 師資力量雄厚
要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業前端技術性，也許的技術專業前端技術性則絕大多數來自你的技術專業前端教師，一個好的前端培訓機構必須具備雄厚的師資力量。
2. 就業保障完善
實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向前端學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。
3. 學費性價比高
一個好的前端培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的前端教師領導並由前端培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。
希望你早日學有所成。
⑺ eclipse 怎樣配置mongodb
配置步驟：
1、下載並解壓struts2。
2、打開Eclipse，建立一個web項目"Text"。
3、在struts2文件包中，找到struts-2.3.12\apps\struts2-blank.war文件，並將其用解壓軟體解壓出來，例如將其解壓到桌面的「新建文件夾」中。
4、在解壓出的文件中，找到：新建文件夾\WEB-INF\lib\ 下的所有jar包，將其中所有jar包復制到eclipse所建立的Text項目 -- WebContent -- WEB-INF --lib，切記，jar包全部導入到該lib下，不要導錯。
5、在解壓出的文件中，找到：新建文件夾\WEB-INF\src\java\struts.xml，將該文件復制到第二步eclipse中新建的web項目Text下的src中
6、eclipse的Text項目中，打開struts.xml文件，進行修改，只保留如下內容，修改內容用文字描述不方便
7、在解壓出的文件中，找到：新建文件夾\WEB-INF\web.xml ，將該xml文件中的filter內容復制到Eclipse中的web.xml文件中相應位置。
8、eclipse的Text項目中，在WebContent下建立hello.jsp文件，並輸入「HelloWorld!!」，保存。
9、右鍵單擊Text項目，選擇「Run As」--"Run on Server"，運行該項目：
10彈出網站後，會顯示404的錯誤，此時，在地址欄後面輸入「hello」或者"hello.action"，回車後，即可彈出「HelloWorld！！」。
⑻ SpringBoot WebFlux整合MongoDB實現CRUD及分頁功能
環境：Springboot2.5.8
請先閱讀：
Reactor響應式編程（Flux、Mono）基本用法
Spring WebFlux入門實例並整合資料庫實現基本的增刪改查
MongoDB 是由C++語言編寫的，是一個基於分布式文件存儲的開源資料庫系統。
在高負載的情況下，添加更多的節點，可以保證伺服器性能。
MongoDB 旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。
MongoDB 將數據存儲為一個文檔，數據結構由鍵值(key=>value)對組成。MongoDB 文檔類似於 JSON 對象。欄位值可以包含其他文檔，數組及文檔數組。
特點：
Spring框架中包含的原始web框架Spring Web MVC是專門為ServletAPI和Servlet容器構建的。反應式堆棧web框架Spring Web Flux後來在5.0版中添加。它是完全非阻塞的，支持反應流背壓（由消費者控制生產者的速度），並在Netty、Undertow和Servlet 3.1+容器等伺服器上運行。
這兩個web框架都反映了它們的源模塊（Spring Web MVC和Spring Web Flux）的名稱，並在Spring框架中共存。每個模塊都是可選的。應用程序可以使用一個或另一個模塊，在某些情況下，可以同時使用這兩個模塊 — 例如，帶有反應式WebClient的Spring MVC控制器。
配置文件
完畢！！！
Spring Cloud 中斷路器 Circuit Breaker的應用
Spring Cloud Gateway應用詳解1之謂詞
SpringCloud Feign實現原理源分析
SpringCloud Nacos 服務動態配置
SpringCloud Hystrix實現資源隔離應用
SpringCloud zuul 動態網關配置
Spring Cloud全鏈路追蹤SkyWalking及整合Elasticsearch
⑼ 如何啟動MongoDB的WEB界面
讓我們構建一個簡單的EmployeeManager Web服務，我們將使用它來演示與MongoDB連接的HATEOAS。為了引導我們的應用程序，我們將使用Spring Initializr。我們將使用Spring HATEOAS和Spring Data MongoDB作為依賴項。你應該看到類似下圖2所示的內容。圖2 ：引導應用程序配置完成後，下載zip並將其作為Maven項目導入你喜歡的IDE中。首先，讓我們配置application.properties。要獲得MongoDB連接，spring.data.mongodb.host=//Mongoserverhost
spring.data.mongodb.port=//Mongoserverport
spring.data.mongodb.username=//Loginuser
spring.data.mongodb.password=//Password
spring.data.mongodb.database=//Databasename
一般來說，如果所有內容都是全新安裝的，並且你沒有更改或修改任何Mongo屬性，則只需提供一個資料庫名稱（已經通過GUI創建了一個資料庫名稱）。
spring.data.mongodb.database=EmployeeManager
另外，為了啟動Mongo實例，作者創建了一個.bat，它指向安裝文件夾和數據文件夾。它是這樣的："C:ProgramFilesMongoDBServer3.6inmongod"--dbpathD:-datadb
現在，我們來快速創建模型。這里有兩個模型，員工模型和部門模型。檢查它們，確保有沒有參數、getter、setter、equals方法和hashCode生成的構造函數。（不用擔心，所有代碼都在GitHub上，你可以稍後查看它：https://github.com/theFaustus/EmployeeManager。）
publicclassEmployee{
privateStringemployeeId;
privateStringfirstName;
privateStringlastName;
privateintage;
}
publicclassDepartment{
privateStringdepartment;
privateStringname;
privateStringdescription;
privateList<Employee>employees;
}
現在我們已經完成了模型的製作，讓我們來創建存儲庫，以便來測試持久性。存儲庫如下所示：
extendsMongoRepository<Employee,String>{
}
extendsMongoRepository<Department,String>{
}
如上所示，這里沒有方法，因為大家都知道Spring Data中的中心介面被命名為Repository，在其之上是CrudRepository，它提供了處理模型的基本操作。在CrudRepository之上，我們有PagingAndSortingRepository，它為我們提供了一些擴展功能，來簡化分頁和排序訪問。在我們的案例中，最重要的是MongoRepository，它用於嚴格處理我們的Mongo實例。因此，對於我們的案例來說，除了那些現成的方法外，我們不需要任何其他方法，但是僅出於學習目的，作者在這里要提到的是你可以添加其他查詢方法的兩種方法：
- 「惰性」（查詢創建）：此策略將嘗試通過分析查詢方法的名稱並推斷關鍵字（例如findByLastnameAndFirstname）來構建查詢。
- 編寫查詢：這里沒有什麼特別的。例如，只用@Query注釋你的方法，然後自己編寫查詢。你也可以在MongoDB中編寫查詢。下面是基於JSON的查詢方法的示例：
- 至此，我們已經可以測試我們持久性如何工作。我們只需要對模型進行一些調整即可。通過調整，作者的意思是我們需要注釋一些東西。Spring Data MongoDB使用MappingMongoConverter將對象映射到文檔，下面是我們將要使用的一些注釋：
- @Id ：欄位級別注釋，指出你的哪個欄位是身份標識。
- @Document ：類級別的注釋，用於表示該類將被持久化到資料庫中。
- @DBRef ：描述參考性的欄位級別注釋。
- 注釋完成後，我們可以使用CommandLineRunner獲取資料庫中的一些數據，CommandLineRunner是一個介面，用於在應用程序完全啟動時（即在run（）方法之前）運行代碼段。在下面，你可以看一下作者的Bean配置。
- 我們已經創建了一些模型，並對它們進行了持久化。現在，我們需要一種與他們交互的方式。如上所說，所有代碼都可以在GitHub上找到，因此作者在這里將僅向我們展示一個域服務（介面和實現）。介面如下：
- 介面的實現如下：
- 這里沒有什麼特別的要注意的，下面我們將繼續討論最後一個難題——控制器！你可以在下面看到員工資源的控制器實現。
- 因此，對於上面實現的所有方法，我們將自己定位在Richardson成熟度模型的第二級，因為我們使用了HTTP動詞並實現了CRUD操作。現在，我們有了與數據進行交互的方法，並且可以使用Postman，我們可以如下圖3所示檢索資源，或者可以如下圖4所示添加新資源。
- 圖3 ：檢索JSON中的部門列表
- 圖4：JSON中添加新員工
@Query("{'firstname':?0}")
List<Employee>findByTheEmployeesFirstname(Stringfirstname);
@(,){
return(args)->{
employeeRepository.deleteAll();
departmentRepository.deleteAll();
Employeee=employeeRepository.save(newEmployee("Ion","Pascari",23));
departmentRepository.save(newDepartment("ServiceDepartment","ServiceRocks!",Arrays.asList(e)));
for(Departmentd:departmentRepository.findAll()){
LOGGER.info("Department:"+d);
}
};
}
{
EmployeesaveEmployee(Employeee);
EmployeefindByEmployeeId(StringemployeeId);
voiddeleteByEmployeeId(StringemployeeId);
voipdateEmployee(Employeee);
booleanemployeeExists(Employeee);
List<Employee>findAll();
voiddeleteAll();
}
@{
@Autowired
private;
@Override
publicEmployeesaveEmployee(Employeee){
returnemployeeRepository.save(e);
}
@Override
(StringemployeeId){
returnemployeeRepository.findOne(employeeId);
}
@Override
publicvoiddeleteByEmployeeId(StringemployeeId){
employeeRepository.delete(employeeId);
}
@Override
publicvoipdateEmployee(Employeee){
employeeRepository.save(e);
}
@Override
publicbooleanemployeeExists(Employeee){
returnemployeeRepository.exists(Example.of(e));
}
@Override
publicList<Employee>findAll(){
returnemployeeRepository.findAll();
}
@Override
publicvoiddeleteAll(){
employeeRepository.deleteAll();
}
}
@RestController
@RequestMapping("/employees")
publicclassEmployeeController{
@Autowired
;
@RequestMapping(value="/list/",method=RequestMethod.GET)
publicHttpEntity<List<Employee>>getAllEmployees(){
List<Employee>employees=employeeService.findAll();
if(employees.isEmpty()){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}else{
returnnewResponseEntity<>(employees,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.GET)
publicHttpEntity<Employee>getEmployeeById(@PathVariable("id")StringemployeeId){
EmployeebyEmployeeId=employeeService.findByEmployeeId(employeeId);
if(byEmployeeId==null){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
}else{
returnnewResponseEntity<>(byEmployeeId,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/",method=RequestMethod.POST)
publicHttpEntity<?>saveEmployee(@RequestBodyEmployeee){
if(employeeService.employeeExists(e)){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.CONFLICT);
}else{
Employeeemployee=employeeService.saveEmployee(e);
URIlocation=ServletUriComponentsBuilder.fromCurrentRequest().path("/employees/employee/{id}")
.buildAndExpand(employee.getEmployeeId()).toUri();
HttpHeadershttpHeaders=newHttpHeaders();
httpHeaders.setLocation(location);
returnnewResponseEntity<>(httpHeaders,HttpStatus.CREATED);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.PUT)
publicHttpEntity<?>updateEmployee(@PathVariable("id")Stringid,@RequestBodyEmployeee){
EmployeebyEmployeeId=employeeService.findByEmployeeId(id);
if(byEmployeeId==null){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
}else{
byEmployeeId.setAge(e.getAge());
byEmployeeId.setFirstName(e.getFirstName());
byEmployeeId.setLastName(e.getLastName());
employeeService.updateEmployee(byEmployeeId);
returnnewResponseEntity<>(employeeService,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.DELETE)
publicResponseEntity<?>deleteEmployee(@PathVariable("id")StringemployeeId){
employeeService.deleteByEmployeeId(employeeId);
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}
@RequestMapping(value="/employee/",method=RequestMethod.DELETE)
publicResponseEntity<?>deleteAll(){
employeeService.deleteAll();
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}
}
⑽ python爬蟲環境准備之mongodb
MongoDB 是由C++語言編寫的，是一個基於分布式文件存儲的開源資料庫系統。 在高負載的情況下，添加更多的節點，可以保證伺服器性能。 MongoDB 旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。 MongoDB 將數據存儲為一個文檔，數據結構由鍵值(key=>value)對組成。MongoDB 文檔類似於 JSON 對象。
www.mongodb.org/downloads
首先下載 brew官網中的mongodb規則，
下載成功時會有如下類似字眼：
在這里，我們安裝mongodb的4.4版本，可使用如下命令安裝：
安裝成功後會有如下類似提示：
根據提示可知道，後台運行mongodb的方式：
停止後台服務：
前台運行的方式如下：
查看運行中的mongodb：
由以上可知道，已在運行中。
配置文件，/usr/local/etc/mongod.conf
日誌目錄：/usr/local/var/log/mongodb
數據目錄：/usr/local/var/mongodb
可以直接在命令行下進入shell交互窗口
以json數組形式導出kk庫的col集合的所有數據到mon.json文件中
以json數組的形式把mon.json裡面的數據導入到kk庫的 kcol集合中
查詢中有一些特殊的操作符需要注意：
概括下查詢相關的操作符 1.常規的比較查詢操作符
2.常規的查詢操作符
3.元數據查詢操作符
4.聚合操作符
說明： 第一條命令，是往集合中添加一條數據；
第二條命令，是往集合中添加多條數據，insertMany的參數是數組形式；
說明： 第一條命令，是把值為1的x更改為值加3，x=4
第二條命令，是把所有值為1的x更改為值加3，x=4
第三條命令，是把值為1的x更改y，改的是key，值不變
更新相關的操作符
說明： 第一個命令是刪除ac值為d的數據
第二個命令是刪除ac值為a開頭的數據，這里使用了mongo 的關鍵詞「$regex」，意思後面的值是正則表達式
最後一個是刪除collection下面的所有數據
安裝成功後：
運行結果如下：