从mong 主键ObjectId获取插入时间

原创 已于 2022-04-08 13:50:18 修改 · 797 阅读 · 0 ·
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于 2022-03-16 16:02:40 首次发布
本文介绍如何通过MongoDB的自动生成主键ObjectId解析获取文档的createTime，提供了一种在插入缺少时间信息时利用ObjectId提取时间的方法，适合开发人员快速查阅。

有时候插入mongo的文档,没有记录createTime信息,此时可以通过解析mongo主键ObjecetId获取当前时间,前提是主键是mongo自动生成的

ObjectId 实际上它是由一组十六进制的字符构成，每个字节两位的十六进制数字，总共用了12字节的存储空间,由以下部分组成：

4个字节时间戳（24位中的前８位16进制的数字）。

5个字节的随机数（３字节机器码＋2字节进程id）。

3个字节的基于随机数的计数器。

以ObjectId:‘62318b11a89e5b0043d165c0’为例:

1.打开浏览器

2.F12调出调试 Console

3.输入如下字符串

new Date(Number(parseInt('62318b11a89e5b0043d165c0'.substr(0, 8), 16).toString() + '000'))

即可获得时间信息
在这里插入图片描述

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探花交友mong
最新发布
03-31
<think>好的，我现在需要处理用户关于探花交友项目中使用MongoDB的问题。首先，用户的问题提到了MongoDB在交友应用中的具体应用，比如推荐好友列表、发布和查询动态，以及圈子功能。根据用户提供的引用内容，我需要结合这些信息来组织答案。 首先，我得回顾一下用户提供的四个引用内容。引用1提到了MongoTemplate的使用，以及推荐好友列表和动态处理。引用2讨论了集合的逻辑分类和发布/订阅方案。引用3介绍了MongoDB的基础知识，强调其非关系型特性及BSON格式。引用4则提到Spring Boot连接MongoDB的问题。用户的问题主要集中在探花交友项目中MongoDB的应用场景和具体实现。 接下来，我需要确定如何将这些信息结构化。用户示例中的回答结构包括应用场景、功能实现、技术优势以及问题排查。我需要确保每个部分都涵盖用户提供的引用内容，并正确引用对应的来源。 在应用场景部分，可以提到动态管理和圈子功能，引用1和引用3中的内容。功能实现部分需要说明动态存储的结构，使用MongoTemplate操作数据（引用1），以及推荐算法可能涉及的聚合查询（引用2）。技术优势方面，MongoDB的非关系型结构（引用3）和高效查询能力（引用2）是关键点。问题排查部分需要提到连接问题（引用4），但用户可能更关注应用而非配置，所以可以简要说明。 然后，生成相关问题时要确保问题与MongoDB在交友应用中的使用相关，比如数据模型设计、性能优化、对比关系型数据库等，同时参考提供的引用内容中的关键词，如推荐算法、集群部署、发布订阅模式。 需要检查是否所有引用都被正确使用，并且回答符合用户要求的格式：行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题不涉及数学公式，所以可能不需要。但需要确保LaTeX语法正确，不过这里可能用不上。使用中文回答，结构清晰，分点说明。 最后，确保问题部分提出的问题与内容相关，能够引导进一步讨论，比如关于数据分片、事务处理、数据一致性等，这些都是MongoDB在社交应用中常见的挑战。</think>### 探花交友中的MongoDB应用 在探花交友项目中，MongoDB主要用于处理动态数据、社交关系及圈子功能，具体应用如下： --- #### 1. **核心应用场景** - **动态发布与查询** 用户发布的动态（如文字、图片、地理位置）以BSON格式存储，利用MongoDB的灵活数据结构支持复杂内容[^3]。例如动态文档可能包含字段： ```json { "userId": "123", "content": "今日探花打卡！", "tags": ["交友", "旅行"], "location": { "type": "Point", "coordinates": [116.4, 39.9] } } ``` 通过`mongoTemplate`实现动态的插入与查询[^1]。 - **圈子功能** 通过集合（Collection）分类存储不同圈子（如“摄影爱好者”“游戏组队”），提升查询效率[^2]。例如： ```java @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; // 存储到"photography_circle"集合 mongoTemplate.insert(dynamic, "photography_circle"); ``` - **推荐好友列表** 基于用户行为数据（如共同标签、地理位置），利用MongoDB的聚合管道（`$geoNear`、`$match`）实现邻近用户推荐。 --- #### 2. **技术优势** - **高性能读写** MongoDB的副本集与分片集群支持高并发场景（如动态点赞、评论）[^2]。 - **地理空间索引** 通过`2dsphere`索引快速实现“附近的人”功能： ```java Query query = new Query(Criteria.where("location") .nearSphere(new GeoJsonPoint(116.4, 39.9)) .maxDistance(5000)); // 5公里范围内 ``` - **水平扩展能力** 动态数据量增长时，可通过分片（Sharding）分散存储压力[^2]。 --- #### 3. **问题排查** - **连接配置异常** Spring Boot需正确配置`application.yml`中的MongoDB地址，避免本地连接失败[^4]： ```yaml spring: data: mongodb: uri: mongodb://user:password@cluster0.example.com:27017/dbname ``` ---
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