MongoDB结合Spring存储文件(图片、音频等等)
MongoDB 存储图片等文件有两种方式 (该文章针对的是已经可以使用MONGODB整合Spring的用户) 相关阅读: MongoDB备份与恢复 http
MongoDB 存储图片等文件有两种方式
(该文章针对的是已经可以使用MONGODB整合Spring的用户)
相关阅读:
MongoDB备份与恢复
CentOS编译安装MongoDB
CentOS 编译安装 MongoDB与mongoDB的php扩展
CentOS 6 使用 yum 安装MongoDB及服务器端配置
Ubuntu 13.04下安装MongoDB2.4.3
如何在MongoDB中建立新数据库和集合
MongoDB入门必读(概念与实战并重)
《MongoDB 权威指南》(MongoDB: The Definitive Guide)英文文字版[PDF]
1.使用MongoTemplate
/**
* 存储文件
* @param collectionName 集合名
* @param file 文件
* @param fileid 文件id
* @param companyid 文件的公司id
* @param filename 文件名称
*/
public void SaveFile(String collectionName, File file, String fileid, String companyid, String filename) {
try {
DB db = mongoTemplate.getDb();
// 存储fs的根节点
GridFS gridFS = new GridFS(db, collectionName);
GridFSInputFile gfs = gridFS.createFile(file);
gfs.put("aliases", companyid);
gfs.put("filename", fileid);
gfs.put("contentType", filename.substring(filename.lastIndexOf(".")));
gfs.save();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("存储文件时发生错误!!!");
}
}
// 取出文件
public GridFSDBFile retrieveFileOne(String collectionName, String filename) {
try {
DB db = mongoTemplate.getDb();
// 获取fs的根节点
GridFS gridFS = new GridFS(db, collectionName);
GridFSDBFile dbfile = gridFS.findOne(filename);
if (dbfile != null) {
return dbfile;
}
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
}
return null;
}
//抱歉项目案例不能给你,不过这个是向mongodb存取文件的实现代码,,希望能帮助到你。
//由GridFSDBFile 可以得到inputStream,这样你就明白了吧。
2.使用GridFsTemplate
网上找到的第一种方法总结的非常的不好,Spring结合的感觉不够紧密。 谷歌了下参考了下网上的文章。
参考文章
Spring 伪配置
connect-timeout="1000" max-wait-time="1500" auto-connect-retry="true"
socket-keep-alive="true" socket-timeout="1500" slave-ok="true"
write-number="1" write-timeout="0" write-fsync="true" />
Java 伪代码
List
System.out.println("-----------------");
for (GridFSDBFile file: files) {
System.out.println(file);
}
MongoDB 的详细介绍:请点这里
MongoDB 的下载地址:请点这里

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
