1. 概述
在关于Spring Data Couchbase的第三篇教程中，我们演示了支持跨多个存储桶的Couchbase数据模型所需的配置，并介绍了使用空间视图查询多维数据。
2. 数据模型
除了第一个教程Person中的实体和第二个教程中的Student实体之外，我们还为本教程定义了一个Campus实体：
@Document
public class Campus {
@Id
private String id;
@Field
@NotNull
private String name;
@Field
@NotNull
private Point location;
// standard getters and setters
}
3. 多个Couchbase桶的Java配置
为了在你的项目中使用多个桶，你需要使用2.0.0或更高版本的Spring Data Couchbase模块，并且你需要使用基于Java的配置，因为基于XML的配置仅支持单存储桶桶场景。
这是我们在Maven pom.xml文件中包含的依赖项：
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-couchbase</artifactId>
<version>2.1.1.RELEASE</version>
</dependency>
3.1 定义桶Bucket Bean
在我们的Spring Data Couchbase教程简介中，我们将“tuyucheng”指定为与Spring Data一起使用的默认Couchbase存储桶的名称。
我们将Campus实体存储在“tuyucheng2”桶中。
要使用第二个桶，我们首先必须在Couchbase配置类中为Bucket本身定义一个@Bean：
@Bean
public Bucket campusBucket() throws Exception {
return couchbaseCluster().openBucket("baeldung2", "");
}
3.2 配置模板Bean
接下来，我们为要与此存储桶一起使用的CouchbaseTemplate定义一个@Bean：
@Bean
public CouchbaseTemplate campusTemplate() throws Exception {
CouchbaseTemplate template = new CouchbaseTemplate(
couchbaseClusterInfo(), campusBucket(),
mappingCouchbaseConverter(), translationService());
template.setDefaultConsistency(getDefaultConsistency());
return template;
}
3.3 映射Repository
最后，我们定义一个Couchbase Repository操作的自定义映射，这样Campus实体类将使用新的模板和存储桶，而其他实体类将继续使用默认的模板和存储桶：
@Override
public void configureRepositoryOperationsMapping(RepositoryOperationsMapping baseMapping) {
try {
baseMapping.mapEntity(Campus.class, campusTemplate());
} catch (Exception e) {
//custom Exception handling
}
}
4. 查询空间或多维数据
Couchbase使用一种称为空间视图的特殊类型的视图，为针对二维数据(例如地理数据)运行边界框查询提供原生支持。
边界框查询是一种范围查询，它使用框的最西南[x,y]点作为其startRange参数，使用最西北[x,y]点作为其endRange参数。
Spring Data使用旨在消除误报匹配的算法将Couchbase的原生边界框查询功能扩展到涉及圆形和多边形的查询，并且它还为涉及多于两个维度的查询提供支持。
Spring Data通过一组关键字简化了多维查询的创建，这些关键字可用于定义Couchbase Repository中的派生查询。
4.1 支持的数据类型
Spring Data Couchbase Repository查询支持org.springframework.data.geo包中的数据类型，包括Point、Box、Circle、Polygon和Distance。
4.2 派生查询关键字
除了标准的Spring Data Repository关键字外，Couchbase Repository还支持涉及二维的派生查询中的以下关键字：
- Within,InWithin(采用两个Point参数定义边界框)
- Near,IsNear(以Point和Distance作为参数)
以下关键字可用于涉及两个以上维度的查询：
- Between(用于将单个数值添加到startRange和endRange)
- GreaterThan、GreaterThanEqual、After(用于将单个数值添加到startRange)
- LessThan、LessThanEqual、Before(用于将单个数值添加到endRange)
以下是使用这些关键字的派生查询方法的一些示例：
- findByLocationNear
- findByLocationWithin
- findByLocationNearAndPopulationGreaterThan
- findByLocationWithinAndAreaLessThan
- findByLocationNearAndTuitionBetween
5. 定义Repository
空间视图支持的Repository方法必须使用@Dimensional注解进行修饰，该注解指定设计文档名称、视图名称和用于定义视图键的维度数(如果未另外指定，则默认为2)。
5.1 CampusRepository接口
在我们的CampusRepository接口中，我们声明了两种方法-一种使用传统的Spring Data关键字，由MapReduce视图支持，另一种使用维度Spring Data关键字，由Spatial视图支持：
public interface CampusRepository extends CrudRepository<Campus, String> {
@View(designDocument="campus", viewName="byName")
Set<Campus> findByName(String name);
@Dimensional(dimensions=2, designDocument="campus_spatial",
spatialViewName="byLocation")
Set<Campus> findByLocationNear(Point point, Distance distance);
}
5.2 空间视图
空间视图是作为JavaScript函数编写的，很像MapReduce视图。与由map函数和reduce函数组成的MapReduce视图不同，Spatial视图只包含一个spatial函数，并且可能不会与MapReduce视图共存于同一个Couchbase设计文档中。
对于我们的校园实体，我们将创建一个名为“campus_spatial”的设计文档，其中包含一个名为“byLocation”的空间视图，其函数如下：
function (doc) {
if (doc.location && doc._class == "cn.tuyucheng.taketoday.spring.data.couchbase.model.Campus") {
emit([doc.location.x, doc.location.y], null);
}
}
如本示例所示，当你编写空间视图函数时，emit函数调用中使用的键必须是包含两个或更多值的数组。
5.3 MapReduce视图
为了为我们的Repository提供全面支持，我们必须创建一个名为“campus”的设计文档，其中包含两个MapReduce视图：“all”和“byName”。
这是“all”视图的map函数：
function (doc, meta) {
if(doc._class == "cn.tuyucheng.taketoday.spring.data.couchbase.model.Campus") {
emit(meta.id, null);
}
}
这是“byName”视图的map函数：
function (doc, meta) {
if(doc._class == "cn.tuyucheng.taketoday.spring.data.couchbase.model.Campus" && doc.name) {
emit(doc.name, null);
}
}
6. 总结
我们展示了如何配置你的Spring Data Couchbase项目以支持使用多个存储桶，还展示了如何使用Repository抽象来编写针对多维数据的空间视图查询。
要了解有关Spring Data Couchbase的更多信息，请访问官方Spring Data Couchbase项目站点。
与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。
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