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从3.6版本开始，MongoDB支持根据提供的 JSON Schema验证documents的集合。在创建集合时，可以定义schema本身以及验证操作和级别，如下例所示：
例1：示例JSON schema

{"type": "object",                                     --------1                   "required": [ "firstname", "lastname" ],              --------2                   "properties": {                                       --------3                   "firstname": {                                      --------4                   "type": "string","enum": [ "luke", "han" ]},"address": {                                        --------5                   "type": "object","properties": {"postCode": { "type": "string", "minLength": 4, "maxLength": 5 }}}}
}1. JSON schema documents总是从根描述整个document。schema是一个schema对象本身，它可以包含描述属性和子文档的嵌入schema对象。
2. required是一个属性，用于描述文档中需要哪些属性。可以选择性地指定它以及其他schema约束。请参阅MongoDB关于[可用关键字](https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/operator/query/jsonSchema/#available-keywords)的文档。
3. properties与描述对象类型的schema对象相关。它包含特定于属性的schema约束。
4. firstname为document中的firstname字段指定约束。这里，它是一个基于字符串的属性元素，声明可能的字段值。
5. address是一个子文档，在其postCode字段中定义值的schema。

你可以通过指定schema document(即，通过使用Document API解析或构建document对象)或使用Spring Data的JSON schema实用程序在org.springframework.data.mongodb.core.schema中构建它来提供schema。MongoJsonSchema是所有JSON模式相关操作的入口点。下面的示例展示了如何使用MongoJsonSchema.builder()来创建JSON schema:
例2：创建JSON schema

MongoJsonSchema.builder()                                                    --------1.required("lastname")                                                    --------2.properties(required(string("firstname").possibleValues("luke", "han")), --------3object("address").properties(string("postCode").minLength(4).maxLength(5))).build();                                                                --------41. 获取一个schema生成器，以使用fluent API配置schema。
2. 如图所示直接配置所需属性，或如第3步所示提供更多详细信息。
3. 配置所需的String类型的firstname字段，只允许使用luke和han值。属性可以是类型化的，也可以是非类型化的。使用JsonSchemaProperty的静态导入使语法稍微紧凑一点，并获取string(…)等入口点。
4. 生成schema对象。

通过gateway接口上的静态方法，已经有一些预定义的强类型schema对象(JsonSchemaObject和JsonSchemaProperty)可用。但是，你可能需要构建自定义属性验证规则，这些规则可以通过builder API创建，如下面的示例所示:

// "birthdate" : { "bsonType": "date" }
JsonSchemaProperty.named("birthdate").ofType(Type.dateType());// "birthdate" : { "bsonType": "date", "description", "Must be a date" }
JsonSchemaProperty.named("birthdate").with(JsonSchemaObject.of(Type.dateType()).description("Must be a date"));

CollectionOptions为集合提供了schema支持的入口点，如下面的示例所示:
使用$jsonSchema创建集合

MongoJsonSchema schema = MongoJsonSchema.builder().required("firstname", "lastname").build();template.createCollection(Person.class, CollectionOptions.empty().schema(schema));

一、生成Schema

建立一个schema可能是一项耗时的任务，如果想快速构建schema，可以使用JsonSchemaCreator。
JsonSchemaCreator及其默认实现生成映射基础设施提供的MongoJsonSchema域外类型元数据。这意味着，要考虑带注解的属性以及潜在的自定义转换。
例4：从域类型生成Json Schema

public class Person {private final String firstname;                   --------1private final int age;                            --------2private Species species;                          --------3private Address address;                          --------4private @Field(fieldType=SCRIPT) String theForce; --------5private @Transient Boolean useTheForce;           --------6public Person(String firstname, int age) {        --------1，2 this.firstname = firstname;this.age = age;}// gettter / setter omitted
}MongoJsonSchema schema = MongoJsonSchemaCreator.create(mongoOperations.getConverter()).createSchemaFor(Person.class);template.createCollection(Person.class, CollectionOptions.empty().schema(schema));

{'type' : 'object','required' : ['age'],                   --------2  'properties' : {'firstname' : { 'type' : 'string' },--------1  'age' : { 'bsonType' : 'int' }      --------2  'species' : {                       --------3  'type' : 'string','enum' : ['HUMAN', 'WOOKIE', 'UNKNOWN']}'address' : {                       --------4  'type' : 'object''properties' : {'postCode' : { 'type': 'string' }}},'theForce' : { 'type' : 'javascript'} --------5}
}1. 简单对象属性被认为是常规属性。
2. 原始类型被认为是必需的属性，
3. 枚举被限制为可能的值。
4. 对象类型属性被检查并表示为嵌套文档。
5. 由转换器转换为代码的字符串类型属性。
6. 在生成schema时忽略@Transient属性。

_id属性使用可以转换为ObjectId的类型，如String，映射到{ type : ‘object’ }，除非有更具体的信息可以通过@MongoId注解获得。
表1：特殊Schema生成规则

Java	Schema Type	Notes
Object	type : object	with properties if metadata available.
Collection	type : array	-
Map	type : object	-
Enum	type : string	with enum property holding the possible enumeration values.
array	type : array	simple type array unless it’s a byte[]
byte[]	bsonType : binData	-

上面的示例演示了如何从非常精确的类型源派生schema。在域模型中使用多态元素可能导致Object和泛型<T>类型的模式表示不准确，它们很可能表示为{ type : ‘object’ }，而没有进一步的说明。MongoJsonSchemaCreator.property(…)允许定义额外的细节，比如在呈现schema时应该考虑的嵌套文档类型。
例5：为属性指定其他类型

class Root {Object value;
}class A {String aValue;
}class B {String bValue;
}
MongoJsonSchemaCreator.create().property("value").withTypes(A.class, B.class) --------1

{'type' : 'object','properties' : {'value' : {'type' : 'object','properties' : {                       --------1 'aValue' : { 'type' : 'string' },'bValue' : { 'type' : 'string' }}}}
}1. 给定类型的属性被合并到一个元素中。

MongoDB的schema-free方法允许在一个集合中存储不同结构的文档。它们可以被建模为具有公共基类。无论选择哪种方法，MongoJsonSchemaCreator.merge(…)都可以帮助满足将多个schema合并为一个schema的需要。
例6：将多个Schemas合并到单个Schema定义中

abstract class Root {String rootValue;
}class A extends Root {String aValue;
}class B extends Root {String bValue;
}MongoJsonSchemaCreator.mergedSchemaFor(A.class, B.class) --------1

{'type' : 'object','properties' : {                                  --------1'rootValue' : { 'type' : 'string' },'aValue' : { 'type' : 'string' },'bValue' : { 'type' : 'string' }}}
}1. 给定类型的属性(及其继承的属性)被组合到一个schema中。

具有相同名称的属性需要引用相同的JSON schema才能进行组合。下面的示例展示了由于数据类型不匹配而无法自动合并的定义。在这种情况下，一个ConflictResolutionFunction必须提供给MongoJsonSchemaCreator。

class A extends Root {String value;
}class B extends Root {Integer value;
}

二、加密字段

MongoDB 4.2字段级加密允许直接加密单个属性。
设置JSON Schema时，可以将属性封装在加密的属性中，如下例所示。
例7：通过Json Schema进行客户端字段级加密

MongoJsonSchema schema = MongoJsonSchema.builder().properties(encrypted(string("ssn")).algorithm("AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512-Deterministic").keyId("*key0_id")).build();

如果不想手动定义加密字段，可以利用@Encrypted注解，如下面的代码片段所示。
例8：通过Json Schema进行客户端字段级加密

@Document
@Encrypted(keyId = "xKVup8B1Q+CkHaVRx+qa+g==", algorithm = "AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512-Random")   --------1
static class Patient {@Id String id;String name;@Encrypted   --------2String bloodType;@Encrypted(algorithm = "AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512-Deterministic")  --------3Integer ssn;
}1. 将为encryptMetadata设置默认的加密设置。
2. 使用默认加密设置的加密字段。
3. Encrypted字段覆盖默认加密算法。

@Encrypted注解支持通过SpEL表达式解析keyIds。为此，需要提供额外的环境元数据(通过MappingContext)。

@Document
@Encrypted(keyId = "#{mongocrypt.keyId(#target)}")
static class Patient {@Id String id;String name;@Encrypted(algorithm = "AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512-Random")String bloodType;@Encrypted(algorithm = "AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512-Deterministic")Integer ssn;
}MongoJsonSchemaCreator schemaCreator = MongoJsonSchemaCreator.create(mappingContext);
MongoJsonSchema patientSchema = schemaCreator.filter(MongoJsonSchemaCreator.encryptedOnly()).createSchemaFor(Patient.class);

mongocrypt.keyId函数是通过EvaluationContextExtension定义的，如下面的代码片段所示。提供自定义扩展提供了计算keyIds的最灵活的方法。

public class EncryptionExtension implements EvaluationContextExtension {@Overridepublic String getExtensionId() {return "mongocrypt";}@Overridepublic Map<String, Function> getFunctions() {return Collections.singletonMap("keyId", new Function(getMethod("computeKeyId", String.class), this));}public String computeKeyId(String target) {// ... lookup via target element name}
}

三、JSON Schema类型