2. 用例搭建
我们的用例包含一个模型类、一个仓库接口和一个服务类。此外，我们还会创建测试类来验证功能。
2.1. 创建模型类
先创建模型类，基于汽车的几个属性：
@Document
public class Car {
private String name;
private String brand;
public Car(String brand) {
this.brand = brand;
}
// getters and setters
}
省略了ID属性，因为示例中不需要。添加了带brand参数的构造函数方便测试。
2.2. 定义仓库接口
定义空仓库接口：
public interface CarRepository extends MongoRepository<Car, String> {
}
虽然模型没声明ID，但MongoDB会生成默认唯一ID，仍可通过findById()访问。
2.3. 定义服务类
服务类将通过多种方式使用Spring Data仓库接口：
@Service
public class CountCarService {
@Autowired
private CarRepository repo;
}
后续章节会基于这个类扩展示例。
2.4. 准备测试
所有测试都基于服务类，先做基础配置避免重复代码：
public class CountCarServiceIntegrationTest {
@Autowired
private CountCarService service;
Car car1 = new Car("B-A");
@Before
public void init() {
service.insertCar(car1);
service.insertCar(new Car("B-B"));
}
}
每次测试前执行初始化，确保测试环境一致。car1定义在init()外以便后续测试使用。
3. 使用 CrudRepository
MongoRepository继承自CrudRepository，提供基础功能包括count()方法。
3.1. count() 方法
仓库无需额外方法，直接在服务中调用：
public long getCountWithCrudRepository() {
return repo.count();
}
测试验证：
@Test
public void givenAllDocs_whenCrudRepositoryCount_thenCountEqualsSize() {
List<Car> all = service.findCars();
long count = service.getCountWithCrudRepository();
assertEquals(count, all.size());
}
确保count()结果与集合文档总数一致。关键点：计数操作比列出所有文档更高效——小集合差别不大，但大集合可能导致OutOfMemoryError。踩坑提醒：千万别用拉取全集合的方式计数！
3.2. 用 Example 对象过滤
CrudRepository的count()有重载版本，接受Example对象：
public long getCountWithExample(Car item) {
return repo.count(Example.of(item));
}
只需填充对象属性，Spring自动生成查询。测试验证：
@Test
public void givenFilteredDocs_whenExampleCount_thenCountEqualsSize() {
long all = service.findCars()
.stream()
.filter(car -> car.getBrand().equals(car1.getBrand()))
.count();
long count = service.getCountWithExample(car1);
assertEquals(count, all);
}
4. 使用 @Query 注解
通过@Query注解实现计数：
@Query(value = "{}", count = true)
Long countWithAnnotation();
必须指定value，否则Spring会尝试从方法名解析查询。空查询{}匹配所有文档，设置count=true启用计数投影。
测试验证：
@Test
public void givenAllDocs_whenQueryAnnotationCount_thenCountEqualsSize() {
List<Car> all = service.findCars();
long count = service.getCountWithQueryAnnotation();
assertEquals(count, all.size());
}
4.1. 按属性过滤
扩展示例，按brand过滤：
@Query(value = "{brand: ?0}", count = true)
public long countBrand(String brand);
value使用MongoDB风格查询，?0占位符对应方法参数。调用countBrand("A")相当于执行{brand: "A"}查询。
5. 编写派生查询方法
派生查询方法是不带@Query注解的仓库方法，Spring通过方法名自动解析查询。
Long countByBrand(String brand);
方法名自动生成查询：统计brand属性匹配参数值的文档。
服务层调用：
public long getCountBrandWithQueryMethod(String brand) {
return repo.countByBrand(brand);
}
测试验证：
@Test
public void givenFilteredDocs_whenQueryMethodCountByBrand_thenCountEqualsSize() {
String filter = "B-A";
long all = service.findCars()
.stream()
.filter(car -> car.getBrand().equals(filter))
.count();
long count = service.getCountBrandWithQueryMethod(filter);
assertEquals(count, all);
}
适用场景：少量查询时简单高效，但查询过多时维护成本高。
6. 使用 Criteria 构建动态查询
需要更灵活查询时，用Criteria配合Query对象。执行查询需MongoTemplate，可直接注入服务：
@Autowired
private MongoTemplate mongo;
创建动态计数方法：
public long getCountBrandWithCriteria(String brand) {
Query query = new Query();
query.addCriteria(Criteria.where("brand")
.is(brand));
return mongo.count(query, Car.class);
}
优势：完全控制投影生成，适合动态查询场景。
6.1. 用 Example 对象过滤
Criteria也支持Example对象：
public long getCountWithExampleCriteria(Car item) {
Query query = new Query();
query.addCriteria(Criteria.byExample(item));
return mongo.count(query, Car.class);
}
既保持属性过滤的简洁性，又支持动态查询构建。
7. 总结
本文探讨了Spring Data MongoDB中实现文档计数的多种方式：
- 基础计数：直接使用
CrudRepository.count() - 注解查询：通过
@Query注解控制计数逻辑 - 派生方法：利用方法名自动生成查询
- 动态查询：结合
Criteria和MongoTemplate实现灵活计数
核心要点：
- 避免通过拉取全集合计数（性能陷阱！）
- 简单场景用派生方法或
Example对象 - 复杂查询优先考虑
Criteria动态构建
所有示例代码均经过测试验证，完整源码可在GitHub获取。