MongoDB期末考试

概述

在现代的数据科学和业务环境中，数据处理和存储已经成为一个不可或缺的部分。MongoDB是一个被广泛使用的文档型数据库，它提供了灵活的数据模型和强大的查询能力，使得开发者能够轻松地存储和检索数据。本文将介绍MongoDB的一些基本概念和常见操作，并通过代码示例来展示其用法。

安装和启动MongoDB

在开始之前，我们首先需要安装和启动MongoDB。MongoDB提供了官方的安装包和文档，可以根据操作系统的不同选择合适的安装方式。安装完成后，我们可以使用以下命令启动MongoDB服务：

mongod

数据库和集合

MongoDB使用数据库来组织和存储数据。每个数据库包含多个集合，而每个集合则包含多个文档。文档是MongoDB中的基本数据单元，类似于关系型数据库中的行。

我们可以使用以下代码示例来创建一个数据库并插入一些文档：

import pymongo

# 连接MongoDB服务器
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 创建一个名为"mydatabase"的数据库
db = client["mydatabase"]

# 创建一个名为"customers"的集合
collection = db["customers"]

# 插入一个文档
doc1 = {"name": "John", "age": 30}
collection.insert_one(doc1)

# 插入多个文档
docs = [
    {"name": "Alice", "age": 25},
    {"name": "Bob", "age": 35},
    {"name": "Charlie", "age": 40}
]
collection.insert_many(docs)

查询和更新文档

一旦我们插入了文档，我们可以使用查询语句来检索它们。MongoDB提供了丰富的查询操作符和语法，使得我们能够以灵活的方式过滤和排序数据。

以下代码示例展示了如何查询文档并更新它们：

# 查询所有文档
for doc in collection.find():
    print(doc)

# 查询年龄大于30的文档
query = {"age": {"$gt": 30}}
result = collection.find(query)
for doc in result:
    print(doc)

# 更新文档
query = {"name": "Alice"}
new_values = {"$set": {"age": 26}}
collection.update_one(query, new_values)

删除文档和集合

除了插入、查询和更新文档，我们还可以删除文档和集合。

以下代码示例演示了如何删除文档和集合：

# 删除所有文档
collection.delete_many({})

# 删除集合
collection.drop()

可视化数据

除了上述的基本操作，MongoDB还提供了一些工具和库，可以帮助我们可视化数据。下面我们使用matplotlib库来绘制一个饼状图，展示某个集合中各个年龄段的人数分布。

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算各个年龄段的人数
pipeline = [
    {"$group": {"_id": "$age", "count": {"$sum": 1}}}
]
result = collection.aggregate(pipeline)

ages = []
counts = []
for doc in result:
    ages.append(doc["_id"])
    counts.append(doc["count"])

# 绘制饼状图
plt.pie(counts, labels=ages, autopct="%1.1f%%")
plt.axis('equal')
plt.show()

任务管理和进度追踪

当处理大规模数据集或复杂的数据操作时，任务管理和进度追踪也变得非常重要。MongoDB提供了一些工具和方法，可以帮助我们管理任务并跟踪进度。

下面的代码示例展示了如何使用MongoDB自带的mongo shell和db.runCommand方法来创建一个基本的甘特图。

db.runCommand({
  create: "tasks",
  tasks: [
    {
      name: "Task 1",
      start: ISODate("2022-01-01T00:00:00