Python | Python交互之mongoDB交互详解

前言

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本篇为mongodb篇，包含实例演示，mongodb高级查询，mongodb聚合管道，python交互等内容。

mongoDB的优势

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• 易扩展
  

• 大数据量,高性能
  

• 灵活的数据模型
  

安装与启动

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安装mongodb：sudo apt-get install -y mongodb-org 安装可视化管理界面：https://robomongo.org/download

查看帮助：mongod –help 启动服务：sudo service mongod start 停止服务：sudo service mongod stop 重启服务：sudo service mongod restart 查看进程：ps ajx|grep mongod

配置文件的位置：/etc/mongod.conf 默认端口：27017 日志的位置：/var/log/mongodb/mongod.log

mongodb数据库操作

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数据库操作

查看当前的数据库：db 查看所有的数据库：show dbs /show databases 切换数据库：use db_name 删除当前的数据库：db.dropDatabase()

集合操作

当集合不存在时，插入任何一条数据集合自动创建。 或者手动创建集合：db.createCollection(name,[options]) 其中options：

参数capped： 默认值为false表示不设置上限,值为true表示设置上限

参数size： 当capped值为true时,需要指定此参数,表示上限大小,当文档达到上限时,会将之前的数据覆盖,单位为字节

当集合存在时： 查看集合：show collections 删除集合：db.集合名称.drop()

mongodb数据类型

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Object ID：文档ID

String： 字符串,最常使用,必须是有效的UTF-8

Boolean： 存储一个布尔值,true或false

Integer： 整数可以是32位或64位,这取决于服务器

Double： 存储浮点值

Arrays： 数组或列表， 多个值存储到一个键

Object： 用于嵌入式的文档， 即一个值为一个文档

Null： 存储Null值

Timestamp： 时间戳,表示从1970-1-1到现在的总秒数

Date： 存储当前日期或时间的UNIX时间格式

注意点：

创建日期语句如下 ：参数的格式为YYYY-MM-DD
                new Date('2017-12-20')

每个文档都有一个属性,为_id,保证每个文档的唯一性
可以自己去设置_id插入文档,如果没有提供,那么MongoDB为每个⽂档提供了一个独特的_id,类型为objectID

objectID是一个12字节的十六进制数：
前4个字节为当前时间戳
接下来3个字节的机器ID
接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
最后3个字节是简单的增量值

mongodb数据操作

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新增

插入数据(字段_id存在就报错)：db.集合名称.insert(document)

插入数据(字段_id存在就更新)：db.集合名称.save(document)

举个栗子：

#插入文档时,如果不指定_id参数,MongoDB会为文档分配一个唯一的ObjectId
db.xianyu.insert({name:"xianyuplus",age:"3"})

#插入文档时,可以指定_id参数
db.xianyu.insert({_id:"10001",name:"xianyuplus",age:"30"})

#更新了上面_id为1001的文档
db.xianyu.save({_id:"10001",name:"xianyuplus",age:"40"})

查询

查询数据：db.集合名称.find()

举个栗子：

db.xianyu.find()

更新

更新数据：db.集合名称.update(<query> ,<update>,{multi: <boolean>})

参数query:查询条件

参数update:更新操作符

参数multi:可选,默认是false,表示只更新找到的第一条记录,值为true表示把满足条件的文档全部更新

举个栗子：

原有内容：
{
    "_id" : ObjectId("5b66f05f1194e110103bc283"),
    "name": "xianyuplus",
    "age": "40"
    }

# 将name为xianyuplus的值替换为xianyuplus1
db.xianyu.update({name:"xianyuplus"},{name:"xianyuplus1"})

操作后内容：
{
    "_id" : ObjectId("5b66f05f1194e110103bc283"),
    "name": "xianyuplus1"
    }

可以看到单单使用update更新数据会导致原有数据被新数据替换，所以我们应该搭配$set使用,指定更新对应的键值。

举个栗子：

原有内容：
{
    "_id" : ObjectId("5b66f05f1194e110103bc283"),
    "name": "xianyuplus",
    "age": "40"
    }
# 将name为xianyuplus的值更新为xianyuplus1
db.xianyu.update({name:"xianyuplus"},{$set:{name:"xianyuplus1"}})

操作后内容：
{
    "_id" : ObjectId("5b66f05f1194e110103bc283"),
    "name": "xianyuplus1",
    "age": "40"
    }

更新多条数据：使用参数multi:true

举个栗子：

# 更新全部数据的name值为xianyuplus1
db.stu.update({},{$set:{name:"xianyuplus1"}},{multi:true})

注意：multi update only works with $ operators 即multi只要和$搭配使用时才能起效。

删除

删除数据：db.集合名称.remove(<query>,{justOne: <boolean>})

参数query:可选,删除的文档的条件

参数justOne:可选,如果设为true或1,则只删除一条,默认fals,表示删除多条

举个栗子：

# 把name值为xianyuplus的数据全部删掉
db.xianyu.remove({name:"xianyuplus"})

mongodb高级查询

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mongodb查询方法

查询文档：db.集合名称.find({条件文档}) 查询一条数据:db.集合名称.findOne({条件文档}) 格式化查询：db.集合名称.find({条件文档}).pretty()

举个栗子：

# 查询name为xianyuplus的数据
db.xianyu.find({name:"xianyuplus"})

# 查询一条name为xianyuplus的数据
db.xianyu.findOne({name:"xianyuplus"})

mongodb的比较运算符

等于：如上述栗子 大于：$gt ( greater than ) 大于等于：$gte ( greater than equal ) 小于：$lt ( less than ) 小于等于：$lte ( less than equal ) 不等于：$nt ( not equal )

举个栗子：

# 查询age大于20的数据
db.xianyu.find({age:{$gt:20}})

# 查询age大于等于20的数据
db.xianyu.find({age:{$gte:20}})

# 查询age小于20的数据
db.xianyu.find({age:{$lt:20}})

# 查询age小于等于20的数据
db.xianyu.find({age:{$lte:20}})

# 查询age不等于20的数据
db.xianyu.find({age:{$ne:20}})

mongodb逻辑运算符

and：在find条件文档中写入多个字段条件即可 or：使用$or

举个栗子：

#查找name为xianyuplus且age为20的数据
db.xianyu.find({name:"xianyuplus",age:20})

#查找name为xianyuplus或age为20的数据
db.xianyu.find({$or:[{name:"xianyuplus"},{age:20}]})

#查找name为xianyuplus或age大于20的数据
db.xianyu.find({$or:[{age:{$gt:20}},{name:"xianyuplus"}]})

#查找age大于等于20或gender为男并且name为xianyuplus的数据
db.xianyu.find({$or:[{gender:"true"},{age:{$gte:18}}],name:"xianyuplus"})

mongodb范围运算符

使用$in与$nin判断是否在某一范围内

举个栗子：

#查询年龄为18、28的数据
db.xianyu.find({age:{$in:[]18,28}})

mongodb使用正则表达式

使用//或$regex编写正则表达式

举个栗子：

# 查询name以xian开头的数据
db.xianyu.find({name:/^xianyu/})
db.xianyu.find({name:{$regex:'^xianyu'}})

mongodb分页与跳过

查询前n条数据：db.集合名称.find().limit(NUMBER)

跳过n条数据：db.集合名称.find().skip(NUMBER)

举个栗子：

#查询前3条数据
db.xianyu.find().limit(3)

#查询3条后的数据
db.xianyu.find().skip(3)

#skip和limit可以搭配使用,查询4,5,6条数据
db.xianyu.find().skip(3).limit(3)

mongodb自定义查询

使用$where自定义查询,这里使用的是js语法

举个栗子：

//查询age大于30的数据
db.xianyu.find({
    $where:function() {
        return this.age>30;}
})

mongodb投影

投影：在查询结果中只显示你想要看到的数据字段内容。

db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})

想显示的字段设置为1,不想显示的字段不设置,而_id这个字段比较特殊,想要他不显示需要设置_id为0。

#查询结果中只显示name字段，不显示age
db.xianyu.find({},{name:1})

mongodb排序

排序：db.集合名称.find().sort({字段:1,...})

将需要排序的字段设置值：升序为1,降序为-1

举个栗子：

#先按照性别降序排列再按照年龄升序排列
db.xianyu.find().sort({gender:-1,age:1})

mongodb计数

统计数目：db.集合名称.find({条件}).count() db.集合名称.count({条件})

举个栗子：

#查询age为20的数据个数
db.xianyu.find({age:20}).count()
#查询age大于20，且性别为nan的数据个数
db.xianyu.count({age:{$gt:20},gender:true})

mongodb去重

去重：db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})

举个栗子：

#去除家乡相同，且年龄大于18的数据
db.xianyu.distinct('hometown',{age:{$gt:18}})

mongodb管道与聚合

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聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道，每个文档通过一个由多个阶段（stage）组成的管道，可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能，然后经过一系列的处理，输出相应的结果。

用法：db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})

常用管道：

$group： 将集合中的文档分组， 可用于统计结果
$match： 过滤数据， 只输出符合条件的文档
$project： 修改输出文档的结构， 如重命名、 增加、 删除字段、 创建计算结果
$sort： 将输出文档排序后输出
$limit： 限制聚合管道返回的文档数
$skip： 跳过指定数量的文档， 并返回余下的文档
$unwind： 将数组类型的字段进行拆分

常用表达式：表达式："列名"

$sum： 计算总和， $sum:1 表示以一倍计数
$avg： 计算平均值
$min： 获取最小值
$max： 获取最大值
$push： 在结果文档中插入值到一个数组中
$first： 根据资源文档的排序获取第一个文档数据
$last： 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

聚合之$group

group:将文档进行分组以便于统计数目

用法：_id表示分组依据,_id:"$字段名"

举个栗子：

#按照hometown分组，并计数
db.xianyu.aggregate({$group:{_id:"$hometown", count:{$sum:1}}})

#将集合中所有的内容分为一组，统计个数
db.xianyu.aggregate({$group:{_id:null, count:{$sum:1}}})

聚合之$project

project：修改输入文档的结构,如：重命名,增加、删除字段等

举个栗子：

#按照hometown分组，并计数
#分组输出，只显示count字段
 db.xianyu.aggregate(
        {$group:{_id:"$hometown", count:{$sum:1}}},
        {$project:{_id:0,count:1}}
 )

聚合之$match

match:用于过滤数据,只输出符合条件的文档,功能和find类似,但是match是管道命令，能将结果交给后一个管道，但是find不可以。

举个栗子：

#查询age大于20
#按照hometown分组，并计数
#分组输出，只显示count字段
 db.xianyu.aggregate(
        {$match:{age:{$gte:20}}},
        {$group:{_id:"$hometown", count:{$sum:1}}},
        {$project:{_id:0,count:1}}
 )

聚合之$sort

sort:将输入文档排序后输出

举个栗子:

#查询age大于20
#按照hometown分组，并计数
#分组输出，只显示count字段
#按照计数升序排序
 db.xianyu.aggregate(
        {$match:{age:{$gte:20}}},
        {$group:{_id:"$hometown", count:{$sum:1}}},
        {$project:{_id:0,count:1}},
        {$sort:{count:1}}
 )

聚合之$limit与$skip

limit:限制聚合管道返回的文档数

skip:跳过指定数量的文档数,返回剩下的文档

举个栗子：

#查询age大于20
#按照hometown分组，并计数
#按照计数升序排序
#跳过前一个文档,返回第二个
 db.xianyu.aggregate(
        {$match:{age:{$gte:20}}},
        {$group:{_id:"$hometown", count:{$sum:1}}},
        {$sort:{count:1}},
        {$skip:1},
        {$limit:1}
 )

聚合之$unwind

unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条， 每条包含数组中的一个值

db.集合名称.aggregate({$unwind:'$字段名称'})

举个栗子：

db.xianyu.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})
db.xianyu.aggregate({$unwind:'$size'})
输出：
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "t-shirt", "size" : "L" }

聚合使用注意事项

• $group对应的字典中有几个键，结果中就有几个键
  

• 分组依据需要放到_id后面
  

• 取不同的字段的值需要使用$,$gender,$age
  

• 取字典嵌套的字典中的值的时候$_id.country
  

• 能够同时按照多个键进行分组
  

  {$group:{_id:{country:"$字段",province:"$字段"}}}

mongodb索引

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用法：db.集合.ensureIndex({属性:1})，1表示升序， -1表示降序

创建唯一索引:db.集合.ensureIndex({"属性":1},{"unique":true}) 创建唯一索引并消除： db.集合.ensureIndex({"属性":1},{"unique":true,"dropDups":true})

建立联合索引：db.集合.ensureIndex({属性:1,age:1}) 查看当前集合的所有索引：db.集合.getIndexes() 删除索引：db.集合.dropIndex('索引名称')

mongodb数据备份与恢复

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mongodb数据备份

备份：mongodump -h dbhost -d dbname -o dbdirectory

-h： 服务器地址,也可以指定端口号
-d： 需要备份的数据库名称
-o： 备份的数据存放位置,此目录中存放着备份出来的数据

mongodb数据恢复

恢复：mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory

-h： 服务器地址
-d： 需要恢复的数据库实例
--dir： 备份数据所在位置

mongodb与python交互

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安装与导入

安装：pip install pymongo 导入模块：from pymongo import MongoClient

实例化

实例化对象以链接数据库,连接对象有host,port两个参数。

from pymongo import MongoClient
class clientMongo:
    def __init__(self):
      client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)
      #使用[]括号的形式选择数据库和集合
      self.cliention = client["xianyu"]["xianyuplus"]

插入数据

插入单条数据：返回ObjectId

def item_inser_one(self):
  ret = self.cliention.insert({"xianyu":"xianyuplus","age":20})
  print(ret)

插入多条数据：

def item_insert_many(self):
  item_list = [{"name":"xianyuplus{}".format(i)} for i in range(10000)]
  items = self.cliention.insert_many(item_list)

查询数据

查询单条数据：

def item_find_one(self):
  ret = self.cliention.find_one({"xianyu":"xianyuplus"})
  print(ret)

查询多条数据：

def item_find_many(self): ret = self.cliention.find({"xianyu":"xianyuplus"}) for i in ret: print(i)

更新数据

更新一条数据：

def item_update_one(self):
  self.cliention.update_one({"xianyu":"xianyuplus"},{"$set":{"xianyu":"xianyu"}})

更新全部数据：

def item_update(self):
  self.cliention.update_many({"xianyu":"xianyuplus"},{"$set":{"xianyu":"xianyu"}})

删除数据

删除一条数据：

def item_delete_one(self):
  self.cliention.delete_one({"xianyu":"xianyuplus"})

删除符合条件的数据：

def item_delete_many(self):
  self.cliention.delete_many({"xianyu":"xianyuplus"})

尾言

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以上就是关于mongodb的一些用法，重点部分还是mongo高级查询以及聚合管道，一定要review几遍才记得住，本篇是python数据库交互的最后一篇，希望对你有所帮助。

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