在 MongoDB 中，提供了几个按位的操作符，它们分别为 $bitsAllClear、$bitsAllSet、$bitsAnyClear 和 $bitsAnySet 操作符，这些操作符详细描述如下：
$bitsAllClear 操作符用来匹配数字或二进制值，查询给出的所有位置对应位的二进制值为 0 的文档。例如：
// 查询字段 age 是否在位置 1 和位置 5 有位清除
db.t_01.find({
"age": {
$bitsAllClear:[1,5]
}
})$bitsAllSet 操作符用来匹配数字或二进制值，查询给出的所有位置对应位的二进制值为 1 的文档。例如：
// 查询字段 age 是否具有在位置 1 和位置 5 设置的位 1
db.t_01.find({
"age": {
$bitsAllSet:[1,5]
}
})$bitsAnyClear 操作符用来匹配数字或二进制值，查询给出的一组位置中任意一个位置对应位的二进制值为 0 的文档。例如：
// 查询字段 age 在位置 1 或位置 5 具有位清除的文档
db.t_01.find({
"age": {
$bitsAnyClear:[1,5]
}
})$bitsAnySet 操作符用来匹配数字或二进制值，查询给出的一组位置中任意一个位置对应位的二进制值为 1 的文档。例如：
// 查询字段 age 在位置 1 或位置 5 为 1 的文档
db.t_01.find({
"age": {
$bitsAnySet:[1,5]
}
})下面将介绍怎样使用 Criteria 实现按位查询，Criteria.BitwiseCriteriaOperators 接口定义的按位查询方法如下：
Criteria allClear(int numericBitmask) 使用 $bitsAllClear 创建一个 Criteria，以匹配所有给定的比特位置为空（即0）的文档。
Criteria allClear(String bitmask) 使用 $bitsAllClear 创建一个 Criteria，以匹配所有给定的比特位置为空（即0）的文档。
Criteria allClear(List<Integer> positions) 使用 $bitsAllClear 创建一个 Criteria，以匹配所有给定的比特位置为空（即0）的文档。
Criteria anyClear(int numericBitmask) 使用 $bitsAllClear 创建一个 Criteria，以匹配任何给定的比特位置为空（即0）的文档。
Criteria anyClear(String bitmask) 使用 $bitsAllClear 创建一个 Criteria，以匹配任何给定的比特位置为空（即0）的文档。
Criteria anyClear(List<Integer> positions) 使用 $bitsAllClear 创建一个 Criteria，以匹配任何给定的比特位置为空（即0）的文档。
Criteria allSet(int numericBitmask) 使用 $bitsAllSet 创建一个 Criteria，匹配所有给定的比特位置被设置（即1）的文档。
Criteria allSet(String bitmask) 使用 $bitsAllSet 创建一个 Criteria，匹配所有给定的比特位置被设置（即1）的文档。
Criteria allSet(List<Integer> positions) 使用 $bitsAllSet 创建一个 Criteria，匹配所有给定的比特位置被设置（即1）的文档。
Criteria anySet(int numericBitmask) 使用 $bitsAllSet 创建一个 Criteria，以匹配任何给定的比特位置被设置（即1）的文档。
Criteria anySet(String bitmask) 使用 $bitsAnySet 创建一个 Criteria，以匹配任何给定的比特位置被设置（即1）的文档。
Criteria anySet(List<Integer> positions) 使用 $bitsAnySet 创建一个 Criteria，以匹配任何给定的比特位置被设置（即1）的文档。
下面示例将演示怎样使用 Criteria.BitwiseCriteriaOperators 接口的按位查询方法实现按位查询操作，示例如下：
package com.hxstrive.springdata.mongodb;
import com.hxstrive.springdata.mongodb.entity.Person;
import com.mongodb.client.model.IndexOptions;
import org.bson.Document;
import org.bson.types.Binary;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.util.Base64Utils;
import java.util.Arrays;
import java.util.Base64;
import java.util.List;
/**
* 按位查询
* @author hxstrive.com
*/
@SpringBootTest
class CriteriaDemo7 {
@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;
@BeforeEach
public void init() {
// 删除集合
mongoTemplate.dropCollection(Person.class);
// 准备数据
// 对应年龄的二进制字符串如下：
// 27 ==> 00011011
// 30 ==> 00011110
// 47 ==> 00101111
// 20 ==> 00010100
mongoTemplate.insert(Person.builder().id(100).name("Tom").age(27).email("Tom@sina.com")
.interests(new String[]{ "basketball" })
.coordinates(new Double[]{ 116.424966, 39.936625 })
.build());
mongoTemplate.insert(Person.builder().id(200).name("Helen").age(30).email("Helen@outlook.com")
.interests(new String[]{ "basketball", "badminton" })
.coordinates(new Double[]{ 114.530044, 38.056057 })
.build());
mongoTemplate.insert(Person.builder().id(300).name("Bill").age(47).email("bill@gmail.com")
.interests(new String[]{ "football", "badminton" })
.coordinates(new Double[]{ 114.530044, 38.056057 })
.summary("I am a software engineer and I like Java.")
.build());
mongoTemplate.insert(Person.builder().id(400).name("Joe").age(20).email("joe@163.com")
.interests(new String[]{ "badminton" })
.coordinates(new Double[]{ 114.364468, 30.650303 })
.summary("I'm a pianist.").build());
// 创建索引
String collectionName = mongoTemplate.getCollectionName(Person.class);
mongoTemplate.getCollection(collectionName).createIndex(
// 为 coordinates 字段创建 2d 类型的索引
new Document("coordinates", "2d"),
// 设置索引名为 idx_coordinates，background 指定索引是否应该在后台创建
new IndexOptions().background(false).name("idx_coordinates"));
}
@Test
public void allClear() {
// 查询 age 中指定的所有位的值为 0 的文档
// 27 ==> 00011011
// 30 ==> 00011110
// 47 ==> 00101111
// 20 ==> 00010100 匹配
Criteria criteria = Criteria.where("age").bits()
.allClear(Arrays.asList(0,1,3));
List<Person> personList = mongoTemplate.query(Person.class)
.matching(Query.query(criteria)).all();
for(Person person : personList) {
System.out.println(person);
}
// 结果：
// Person(id=400, name=Joe, age=20, email=joe@163.com, summary=I'm a pianist., coordinates=[114.364468, 30.650303], interests=[badminton])
// 根据查询结果可知，成功匹配了 age=20 的文档
// 27、30、47 和 20 几个年龄，只有 20 符合条件，注意：位的位置从右向左数，第一位位置为0
// 20 ==> 00010100
// 76543210 位置
}
@Test
public void allClear2() {
// 查询 age 中指定的所有位的值为 0 的文档
// 27 ==> 00011011
// 30 ==> 00011110
// 47 ==> 00101111
// 20 ==> 00010100 匹配
// 将我们需要指定的位的位值设置位 1，我们将第 0、1、3 为设置位1，如下：
// 掩码：00001011 ==> 0x0B
Criteria criteria = Criteria.where("age").bits().allClear(0x0B);
List<Person> personList = mongoTemplate.query(Person.class)
.matching(Query.query(criteria)).all();
for(Person person : personList) {
System.out.println(person);
}
// 结果：
// Person(id=400, name=Joe, age=20, email=joe@163.com, summary=I'm a pianist., coordinates=[114.364468, 30.650303], interests=[badminton])
}
@Test
public void anyClear() {
// 查询 age 中指定的任意位的值为 0 的文档
// 27 ==> 00011011
// 30 ==> 00011110 匹配
// 47 ==> 00101111
// 20 ==> 00010100 匹配
Criteria criteria = Criteria.where("age").bits()
.anyClear(Arrays.asList(0,1,3));
List<Person> personList = mongoTemplate.query(Person.class)
.matching(Query.query(criteria)).all();
for(Person person : personList) {
System.out.println(person);
}
// 结果：
// Person(id=200, name=Helen, age=30, email=Helen@outlook.com, summary=null, coordinates=[114.530044, 38.056057], interests=[basketball, badminton])
// Person(id=400, name=Joe, age=20, email=joe@163.com, summary=I'm a pianist., coordinates=[114.364468, 30.650303], interests=[badminton])
}
@Test
public void allSet() {
// 查询 age 中指定的所有位的值为 1 的文档
// 27 ==> 00011011
// 30 ==> 00011110
// 47 ==> 00101111 匹配
// 20 ==> 00010100
Criteria criteria = Criteria.where("age").bits()
.allSet(Arrays.asList(0,5));
List<Person> personList = mongoTemplate.query(Person.class)
.matching(Query.query(criteria)).all();
for(Person person : personList) {
System.out.println(person);
}
// 结果：
// Person(id=300, name=Bill, age=47, email=bill@gmail.com, summary=I am a software engineer and I like Java., coordinates=[114.530044, 38.056057], interests=[football, badminton])
}
@Test
public void anySet() {
// 查询 age 中指定的所有位的值为 1 的文档
// 27 ==> 00011011 匹配
// 30 ==> 00011110
// 47 ==> 00101111 匹配
// 20 ==> 00010100
Criteria criteria = Criteria.where("age").bits()
.anySet(Arrays.asList(0,5));
List<Person> personList = mongoTemplate.query(Person.class)
.matching(Query.query(criteria)).all();
for(Person person : personList) {
System.out.println(person);
}
// 结果：
// Person(id=100, name=Tom, age=27, email=Tom@sina.com, summary=null, coordinates=[116.424966, 39.936625], interests=[basketball])
// Person(id=300, name=Bill, age=47, email=bill@gmail.com, summary=I am a software engineer and I like Java., coordinates=[114.530044, 38.056057], interests=[football, badminton])
}
}其中，Person 实体代码如下：
package com.hxstrive.springdata.mongodb.entity;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.ToString;
@Data
@ToString
@Builder
public class Person {
/** 用户ID */
private int id;
/** 用户姓名 */
private String name;
/** 年龄 */
private int age;
/** 电子邮件 */
private String email;
/** 个人说明 */
private String summary;
/** 经纬度信息 */
private Double[] coordinates;
/** 个人兴趣 */
private String[] interests;
}
