python3之MongoDB

1、MongoDB简介

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

主要特点：

MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力），它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段。
Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。

MongoDB工具：

使用于MongoDB管理的工具包括监控工具和GUI

监控：

MongoDB提供了网络和系统监控工具Munin，它作为一个插件应用于MongoDB中。

Gangila是MongoDB高性能的系统监视的工具，它作为一个插件应用于MongoDB中。

基于图形界面的开源工具 Cacti, 用于查看CPU负载, 网络带宽利用率,它也提供了一个应用于监控 MongoDB 的插件。

GUI：

Fang of Mongo – 网页式,由Django和jQuery所构成。
Futon4Mongo – 一个CouchDB Futon web的mongodb山寨版。
Mongo3 – Ruby写成。
MongoHub – 适用于OSX的应用程序。
Opricot – 一个基于浏览器的MongoDB控制台, 由PHP撰写而成。
Database Master — Windows的mongodb管理工具
RockMongo — 最好的PHP语言的MongoDB管理工具，轻量级, 支持多国语言.

2、MongoDB安装

（1）windows平台安装MongoDB

下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community

直接下载安装文件，然后选择安装路径安装即可，安装完成后通过系统服务启动mongdb

（2）linux平台安装MongoDB

# wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel62-4.0.0.tgz
# tar xf mongodb-linux-x86_64-rhel62-4.0.0.tgz
# mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-4.0.0 /usr/local/mongod#echo "export PATH=$PATH:/usr/local/mongodb/bin" >> /etc/profile
# . /etc/profile
#创建数据目录
# mkdir -p /data/db
#启动服务
# mongod

更多安装详细：https://docs.mongodb.com/manual/installation/

3、mongoDB基本操作

（1）创建操作

创建或插入操作将新的文档添加到集合中，如果集合不存在则插入操作将创建该集合

db.collection.insertOne() 插入单个文档

db.collection.insertMany() 插入多个文档

db.collection.insert() 将单个或多个文档插入到集合中

> db.dba.insertOne({item:"card",qty:15})
{"acknowledged" : true,"insertedId" : ObjectId("5b35cabe638a2654f3efaa8f")
}
>
#指定_id插入文档
> db.dba.insertOne({_id:1,item:"python",qty:100})
{ "acknowledged" : true, "insertedId" : 1 }#插入多个文档
> db.dba.insertMany([{_id:2,item:"java",qty:88},{_id:3,item:'javascript',qty:77},{_id:4,item:'django',qty:66}])
{ "acknowledged" : true, "insertedIds" : [ 2, 3, 4 ] }

（2）查询操作

读取操作从集合中检索文档

db.collection.find()

> db.dba.find()  #查询集合所有> db.dba.find({_id:1})  #查询_id为1的文档> db.dba.find({_id:{$gt:2} })  #查询_id大于2的文档

（3）更新操作

db.collection.updateOne() 更新单个文档

db.collection.updateMany() 更新多个文档

db.collection.replaceOne() 替换文档

db.dba.updateOne({item:"python"},{$set:{qty:111}})  #修改item为python的qty为111#将data字段更新为当前日期，如果不存在则创建该字段
db.dba.updateOne({item:"python"},{$currentDate:{data:true}}) #将_id大于2的文档修改qty的值并设置date字段为当前时间
db.dba.updateMany({_id:{$gt:2}},{$set:{qty:"hello"},$currentDate:{date:true}})#将_id为1的字段替换掉
db.dba.replaceOne({_id:1},{_id:1,item:"abc",qty:333,data:2018})

（4）删除操作

db.collection.deleteOne() #删除一条文档

db.collection.deleteMany() #删除多条文档

#删除指定条件的一条文档
db.dba.deleteOne({_id:1})
#删除集合所有文档
db.dba.deleteMany({})#删除_id大于3的文档
db.dba.deleteMany({_id:{$gt:3}})

4、python使用MongoDB

（1）安装MongoDB驱动程序

pip install pymongo

（2）链接MongoDB

client=pymongo.MongoClient(host='localhost',port=27017)
#或者
client=pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

（3）指定数据库

db=client.dba
#或者
db=client['dba']

（4）指定集合

collection=db.dba
#或者
collection=db['dba']

（5）插入数据

#插入数据单条数据
student={'_id':1,'name':'python','age':200,
}
#result=collection.insert(student)
#print(result)  #返回一个InsertOneResult实例
#插入多条数据
suudentany=[{'_id':2,'name':'java','age':300},{'_id':3,'name':'javascript','age':400},{'_id':4,'name':'c++','age':500}
]
#result=collection.insert_many(suudentany)
#print(result)
#print(result.inserted_ids) #显示插入数据id列表

（6）查询数据

result=collection.find_one({'name':'python'}) #查询单条数据
print(type(result))  #返回字典类型
print(result)
#查询多条数据，需要迭代读取
resultall=collection.find()
for i in resultall:print(i)

过滤查询匹配的文档

resultfiter=collection.find({'age':{'$gt':300}})  #查询age大于300的文档
for i in resultfiter:print(i)#
{'_id': 3, 'name': 'javascript', 'age': 400}
{'_id': 4, 'name': 'c++', 'age': 500}

比较符号还有：$lt小于、$gt大于、$lte小于等于、$gte大于等于、$ne不等于、$in在范围内、$nin不在范围内

另外还可以用正则匹配$regex

result=collection.find({'name':{'$regex':'^p.*'}}) #匹配以P开头的name

其他功能符号：$exists属性是否存在、$type类型判断、$mod数字余数、$text文本查询、$shere条件查询

更多详细用法可以在MongoDB官网找到：https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/

（7）计数

要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法

count=collection.find().count()
#或者统计符合条件的数据
count=collection.find({'age':20}).count()

（8）排序

排序时，直接调用sort()方法，并在其中传入排序的字段及升降序标志即可

pymongo.ASCENDING为升序，pymongo.DESCENDING为降序

results=collection.find().sort('name',pymongo.ASCENDING)

（9）偏移

如只想去某几个元素，可以利用skip()方法偏移位置来忽略前面的元素

results=collection.find().sort('name',pymongo.ASCENDING).skip(2) #只取第三个及后面的元素

另外还可以使用limit()方法指定要取的结果个数

results=collection.find().sort('name',pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)  #只取两个结果

（10）更新

可以使用update()方法来更新数据，但此方法不够安全可以使用$set它只更新存在文档内存在的字段

result=collection.update({'name':'python'},{'date':8})
#上面方法不安全，它会将除了_id和要更新的数据外的其他字段会被删除
#使用$set会比较安全
result=collection.update({'name':'python'},{'$set':{'date':12}})

官方推荐使用update_one()和update_many()方法，来严格控制影响的字段，它需要使用$类型的操作字符来作为字典的键名

result=collection.update_one({'_id':3},{'$set':{'name':'javascript'}})
print(result)
print(result.matched_count,result.modified_count) #打印匹配的数据条数和影响的数据条数#updata_many()会将所有符合条件的数据都更新
result=collection.update_many({'date':{'$gt':2}},{'$inc':{'data':10}})  #将所有date值大于2的文档加上10

（11）删除

删除可以使用的方法有remove()符合条件的数据都会被删除，delete_one()值删除符合条件的第一条和delete_many()删除所有符合条件的

result=collection.delete_one({'name':'java'})
result1=collection.delete_many({'data':{'$gt':20}})

（12）其他操作

pyMongo还提供了一些组合方法：

find_one_and_delete() 查找后删除

find_one_and_replace() 查找后替换

find_one_and_update() 查找后更新

create_index() 在集合上创建索引

create_indexes() 在集合上创建一个或多个索引

drop_index() 删除此集合上的索引

更多集合操作方法：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html

pymongo的API文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/index.html

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangxinqi/p/9242687.html