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查询MongoDB GridFS元数据(Java)

MongoDB GridFS 是 MongoDB 的一个组件,用于存储大型文件,如图像、音频和视频文件。它的主要特点是可以在客户端进行读取和写入操作,并且支持元数据查询。

GridFS 的元数据包括文件名和文件大小等基本信息,也包括了文件分块和分块偏移量等高级信息。这些信息可以在客户端通过 MongoDB 的驱动程序或命令行工具进行查询。

以下是查询 MongoDB GridFS 元数据(Java)的代码示例:

代码语言:java
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import org.bson.Document;
import org.bson.conversions.Bson;

import com.mongodb.MongoClient;
import com.mongodb.MongoClientURI;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.client.model.Aggregates;
import com.mongodb.client.model.Filters;

import java.util.Arrays;

import static com.mongodb.client.model.Filters.eq;

// ...
public class GridFSMetadataExample {
    public static void main(String[] args) {
        String connectionString = "mongodb+srv://username:password@cluster0.mongodb.net/test?retryWrites=true&w=majority";
        MongoClient mongoClient = new MongoClient(new MongoClientURI(connectionString));
        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("test");
        MongoCollection<Document> gridFS = database.getCollection("gridfs");

        // 查询所有文件
        Aggregates.match(new Document("files", new Document("$exists", true)));
        Aggregates.project(new Document("_id", 1)
                .append("filename", 1)
                .append("filesize", 1)
                .append("uploadDate", 1));
        Aggregates.unwind("$files");

        gridFS.aggregate(Arrays.asList(Aggregates.project(new Document("file", "$files.file"))));

        // 查询文件元数据
        Bson match = Aggregates.match(new Document("files", new Document("$exists", true)));
        Bson unwind = Aggregates.unwind("$files");
        Bson project = Aggregates.project(new Document("_id", 1)
                .append("filename", 1)
                .append("filesize", 1)
                .append("uploadDate", 1));

        Document result = gridFS.aggregate(Arrays.asList(match, unwind, project)).get(0);
        System.out.println(result.toJson());

        mongoClient.close();
    }
}

这个示例查询了所有文件,并返回了每个文件的元数据,包括文件名、文件大小和上传日期。请注意,这个示例使用了 MongoDB 的 Aggregates 操作,这是一种非常强大的操作,可以处理各种复杂的查询和聚合需求。

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