如何让mongo 字典collection中数据直接映射为java对象

在使用Spring Data MongoDB时,若collection中存储的字典数据包含内嵌对象或数组,取出时这些数据可能被解析成HashMap。解决办法是在内嵌对象的json结构中增加_class属性,指定其为对应java对象的全名。

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在开发过程中,使用spring-data-mongo时,遇到这样的一个很尴尬得问题。建立一个collection来存放字典数据,如系统得配置参数,启动初始化的功能。将各种各样的数据直接存在mongo当中,存进去的时候没有任何问题,但是当取出的时候,如果字典的某个字段时一个内嵌的对象或者数组,那么数组中的对象,或者内嵌对象会被解析成HashMap返回。解决方式是,在内嵌对象对应的json数据结构深度加一个_class 属性 属性值为 java对象的带包全名,如java.lang.String 值类型为字符串。

将CSV文件的数据导入MongoDB是一个常见的需求,特别是在处理结构化数据并将其迁移到NoSQL数据库时。以下是详细的步骤指南: ### 步骤一:准备环境 1. **安装MongoDB** 确保已经成功安装了MongoDB,并能够正常启动其服务。 2. **下载mongoimport工具** `mongoimport`是MongoDB自带的一个命令行工具,用于从JSON、CSV等格式的文件中批量插入文档到MongoDB集合中。 3. **确认Python及Pandas库(如果需要预处理)** 如果你需要对CSV文件做更复杂的预处理工作,则可以考虑用Python读取和清洗数据,再插入MongoDB。这需要用到pandas库。 ### 步骤二:直接使用mongoimport导入CSV 假设有一个名为`data.csv`的文件路径为`/path/to/data.csv`, 其内容第一列为_id字段: ```bash mongoimport --db yourDatabaseName --collection yourCollectionName --type csv --file /path/to/data.csv --headerline ``` 这里需要注意的是: - `-db`: 指定目标数据库名称; - `-collection`: 指定要存入的目标集合名; - `-type csv`: 明确指出输入源是csv型的文件; - `-file path_to_file`: 提供完整的文件路径; - `-headerline`: 表示CSV的第一行包含列标题信息,默认会自动映射成对应的键值对;如果没有表头则去掉此选项并在后续指定字段列表。 #### 示例命令 对于一个简单的用户记录表格(`users.csv`),它有三列分别是id,name,email: ```bash mongoimport -d mytestdb -c users -f id,name,email -t csv ./users.csv ``` 其中-f 参数指定了每条记录应该关联的具体字段。 ### 步骤三 (可选): 使用Python脚本进行高级操作 如果你觉得单纯地通过`mongoimport`不够灵活或者想要进一步验证/转换某些特殊格式的数据项的话,你可以编写一段简短的python代码来做这件事: ```python from pymongo import MongoClient import pandas as pd client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['your_database_name'] collection = db['your_collection'] # 加载CSV文件进入DataFrame对象 df = pd.read_csv('/path/to/file.csv') # 将每一行转成字典形式然后逐个添加进集合里 for record in df.to_dict("records"): collection.insert_one(record) ``` 这种方法允许你在保存之前修改任何必要的地方,例如解析日期字符串或将文本编码转换为你所期望的形式等等... ### 结论 无论是采用哪种方式取决于个人喜好以及项目的特定需求。如果是简单快速的任务推荐直接利用官方提供的实用程序完成任务; 对于那些涉及较多业务逻辑的情况建议采取编程语言如Python辅助完成这项工作。
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