MongoDB

時間 2019-12-06

標籤 mongodb 欄目 MongoDB 简体版

原文原文鏈接

　　MongDB 的安裝連接 html

Windows:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.htmljava

linux:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-install.htmlpython

1、初識MongoDB

　　MongoDB 是一個基於分佈式文件存儲的數據庫。由 C++ 語言編寫。旨在爲 WEB 應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。mysql

　　MongoDB 是一個介於關係數據庫和非關係數據庫之間的產品，是非關係數據庫當中功能最豐富，最像關係數據庫的。linux

　　簡單說，MongoDB和咱們使用的關係型數據庫最大的區別就是約束性，能夠說文件型數據庫幾乎不存在約束性，理論上沒有主外鍵約束，沒有存儲的數據類型約束等等。關係型數據庫中有一個 "表" 的概念，有 "字段" 的概念，有 "數據條目" 的概念，MongoDB中也一樣有以上的概念，,可是名稱發生了一些變化，嚴格意義上來講，二者的概念即爲類似，但又有些出入，不過無所謂，咱們就當是以上概念就好啦。　sql

　　用以下示例進一步說明：mongodb

　　這是咱們用關係型數據庫作的一張很簡單的user表：數據庫

　　id   name    age     gender
　　1    劉濤     36      female
　　2    孫紅雷   40       male
　　3    馬伊利   35      female

　　在MongoDB的數據結構以下：json

　　user = [
　　　　{
　　　　　　"id": 1,
　　　　　　"name": "劉濤",
　　　　　　"age": 36,
　　　　　　"gender": female
　　　　},
　　　　{
　　　　　　"id": 2,
　　　　　　"name": "孫紅雷",
　　　　　　"age": 40,
　　　　　　"gender": male
　　　　},
　　　　{
　　　　　　"id": 3,
　　　　　　"name": "馬伊利",
　　　　　　"age": 35,
　　　　　　"gender": female
　　　　}
　　]

　　看到這裏，你發現這不就是一個列表，裏面放着三個字典嗎？你說的對，若是你理解成了列表和字典，那麼證實了你只會Python，在其餘語言中它又是別的類型了，咱們把這種類型叫作Json。數組

　　那麼你應該恍然大悟了吧，MongoDB的每一個表(Collection)中存儲的每條數據(Documents)都是一個一個的Json，Json中的每個字段（Key）咱們稱之爲Field，就此咱們引出了三個關鍵字：Collection也就是關係型數據庫中"表"的概念，Documents就是"數據條目"，Field就是"字段"。

　　接下來在你的電腦上安裝MongoDB，本文以3.4版本爲例，安裝過程一路下一步便可，完成後找到安裝目錄下的bin目錄，將其加入環境變量。

　　注意：安裝完成後打開終端，輸入mongod，會顯示以下錯誤信息：

　　咱們能夠手動在上述提示目錄，即c盤建立data\db目錄，若不想放在c盤，也能夠在其餘磁盤，如d盤建立，以下：

　　此時就能夠成功開啓mongodb服務了，且要指定mongodb的數據存放目錄，以下：

　　開啓服務端後再打開一個終端開啓mongo的客戶端，以下：

接下來就能夠進行mongodb的操做了，以下圖：

注意：由上圖咱們發現，mongodb中使用了不存在的對象，就表明建立對象，接下來咱們使用這以結論建立一張表（collection），以下圖：

2、MongoDB的數據類型

　　ObjectID ：Documents 自生成的 _id；
　　String： 字符串，必須是utf-8；
　　Boolean：布爾值，true 或者false (注意，這裏首字母要小寫)；
　　Integer：整數 (Int3二、Int64，就知道有個Int就好了，通常咱們用Int32)；
　　Double：浮點數 (沒有float類型，全部小數都是Double)；
　　Arrays：數組或者列表，多個值存儲到一個鍵；
　　Object：至關於Python中的字典；
　　Null：空數據類型；
　　Timestamp：時間戳；
　　Date：存儲當前日期或時間unix時間格式 (咱們通常不用這個Date類型，時間戳能夠秒殺一切時間類型)；

這裏咱們重點說一下ObjectID 類型, 它是MongoDB生成的相似關係DB表主鍵的惟一key, 具體由24個字節組成:

　　1-8字節是時間戳;

　　9-14字節的機器標識符, 表示MongoDB實例所在機器的不一樣;

　　15-18字節的進程id, 表示相同機器的不一樣MongoDB進程;

　　19-24字節是計數器;

    "_id" : ObjectId("5c3ee043949505956bbf9b33")

　　#"5c3ee043" 代指的是時間戳，這條數據的產生時間；
　　#"949505" 代指某臺機器的機器碼，存儲這條數據時的機器編號；
　　#"956b" 代指進程ID，多進程存儲數據的時候，很是有用的；
　　#"bf9b33" 代指計數器，這裏要注意的是，計數器的數字可能會出現重複，不是惟一的；
　　# 以上四種標識符拼湊成世界上惟一的ObjectID
　　# 只要是支持MongoDB的語言，都會有一個或多個方法，對ObjectID進行轉換
　　# 注意：這個類型是不能夠被JSON序列化的

3、MongoDB的增刪改查

1, 插入數據 (insert, insertOne, insertMany)

　　insert(): 插入一條或者多條數據, 須要帶有容許插入多條的參數, 這個方法目前官方已經不推薦了

　　insertOne({}) : 插入一條數據 , 官方推薦

　　insertMany([{}])：插入多條數據，無需參數控制，官方推薦

2, 查詢數據 (find, findOne)

　　find(): 無條件查找, 將該表(Collection) 中全部的數據一次性返回

　　findOne(): 無條件查找一條數據, 默認當前Collection中第一條數據

　　find({條件}, {排除字段}), 示例以下 :

3, 修改數據 (update, updateOne, updateMany)

　　語法: update/updateOne/updateMany({條件}, {"關鍵字":{"修改內容"})

　　解釋 : 根據條件修改內容, 其中若是條件爲空, 那麼將會修改Collection中全部的數據

　　示例:

　　update({"name":"tom"}, {$set:{"age":23}}); 表示將表中那麼等於tom 的記錄(documents) 的age字段(field) 改成23 , 與insert同樣, 官方已經不推薦使用

　　updateOne({"age":23},{$set:{"age":24}}) ; 將表中age 等於 23 的記錄(documents) 的age字段(field) 改成24 若是出現多條符合條件的記錄, 只修改最靠前的數據, 3.2 版本以後有的, 官方推薦

　　updateMany({"age":25},{$set:{"age":22}})：將表中age等於25的記錄（documents）的age字段（field）改成22，如出現多條符合條件的記錄，修改全部符合條件的數據，3.2版本以後有的，官方推薦

4, 刪除數據 (remove, deleteOne, deleteMany)

　　remove: 刪除知足條件的數據或者刪除所有數據, 官方已經不推薦使用了

　　deleteOne: 刪除符合條件的一條數據, 如有多條符合條件, 默認刪除符合條件的第一條, 3.2 版本以後又的, 官方推薦寫法

　　deleteMany: 刪除符合條件的全部數據, 如有多條符合提哦案件的則所有刪除, 3.2 版本以後有的,官方推薦寫法

5. 查詢表中的數字比較關鍵字 ($lt, $gt, $lte, $gte, $eq)

　　$lt : MongoDB中的"<", 用 "$lt" , 好比: "age" : "age":{$lt:22} 就是獲得"age" 小於22 的數據

　　$gt：MongoDB中的">"，用"$gt"，好比: "age":{$gt:22} 就是獲得"age"大於22的數據

　　$lte : MongoDB中"<=" 用 "$lte" , 好比: "age":{$lte:22} 就是獲得 "age" 小於等於22的數據

　　$gte : MongoDB中的">=" , 用 "$gte" , 好比:"age:{$gte:22}" 就是獲得 "age" 大於等於22 的數據

　　$eq : 咱們在以前的查詢中遇到什麼字段等於什麼值時, 仍是用冒號 " : " 來表示 , 好比 "name":"tom", 除此以外, MongoDB中的 "=", 還能夠用關鍵字 " $eq " 表示, 好比 : "age": {$eq:22} 就是獲得 "age" 等於22的數據, 但一般用冒號 ":" 表示便可, 不能用冒號的可用關鍵字 " $eq"

6, 查詢條件並列關係, 或($or)關係, 子集($in)關係, 徹底符合($all)關係

　　find({"name":"張三", "age"15})

　　find({$or:[{"name":"tom"},{"age":15}]})

　　find({"age":{$in:[10,20,30,40]}}) 或者 find({"score":{$in:[55,77,80,91]}})

　　find({"score":{$all:[58,88,79,95]}}) 排列不按順序匹配

7 , MongoDB中的那些update修改器 ($inc, $set, $unset, $push, $pushAll, $pop)

　　在以前的update中, 咱們用過$set 對數據進行修改, 其實在update中還存在不少的$關鍵字, 咱們把update 中這些關鍵字叫作修改器, 修改器不少, 下面結合示例介紹幾個:

　　1) $in : 將查詢到的結果, 加上某一個值, 而後保存

　　2) $set: 暴力修改, 咱們在MongoDB的基本操做中已經使用過該修改器

　　3) $unset : 用來暴力刪除字段 (field)

　　4) $push: 用來對Array 數據類型進行增長新元素的, 至關於Python中list.append() 方法

　　5) $pull : 用來對Array數據類型進行刪除元素的, 至關於Python中list.remove() 方法

　　6) $pushAll : 用來對Array數據類型進行迭代追加, 至關於Python中list.extend() 方法

　　7)$pop : 指定刪除Array中的第一個或最後一個元素

8 , "$" 符的奇妙用法

　　在MongoDB中有一個很是神奇的符號"$", "$" 在update中加上關鍵字就變成了修改器, 其實 "$" 字符獨立出現也是有意義的, 它表明符合條件的元素下標

　　有以下collections:

　　現須要把tom的score_list列表中的59改成60，操做以下：

　　那麼問題來了，若score_list中元素不少，且不知道要修改的元素索引，只知道修改前的值和修改後的值，此時改如何作呢？沒錯，就是使用"$"，以下：

注意：$中只能存儲一個值，且是符合條件的第一個值。

9, MongoDB 的Array , Object 的特殊操做

　　相比關係型數據庫, Array和Object是MongoDB比較特殊的類型了, 特殊在哪裏呢? 在他們的操做的上又有什麼須要注意的呢?

　　咱們先創建一條數據（documents），包含 Array 和 Object 類型：

{
　　　　"_id" : ObjectId("5c406c65456ef1f8f2b06401"),
　　　　"name" : "tom",
　　　　"score" : [
　　　　    98,
　　　　    95,
　　　　    90,
　　　　    88
　　　　],
　　　　"girlfriend" : {
　　　　    "name" : "alex",
　　　　    "gender" : "female",
　　　　    "age" : 30
　　　　}
　　}

　　1）示例一：將score列表中的90改成80

　　2）示例二：將tom的小於85的分數加上2分

　　3）示例三：$只能存儲一個值

　　4）示例四：將girlfriend的age改成22

　　5）示例五：若tom的girlfriend的age小於25時，給其值加2

　　6）示例六：Array中嵌套Object的操做

　　　　　　咱們再創建以下數據演示：

{
    　　"_id" : ObjectId("5c407d5e456ef1f8f2b06402"),
    　　"name" : "tom",
    　　"chengji" : [
        　　{
            　　"title" : "python",
            　　"desc" : "very good",
            　　"score" : 90
       　　 },
        　　{
            　　"title" : "linux",
           　　 "desc" : "bad",
         　　   "score" : 60
      　　  },
　　　　　　 {
            　　"title" : "java",
            　　"desc" : "good",
           　　 "score" : 82
　　　　　　 }
    　　]
　　}

db.userinfo.update({""chengji.score":{$lt:70}},{$inc:{"chengji.$.score":2}})

　　{"chegnji.score":{$lt:70}}, 雖然chegnji是Array, 表示從內部的Object中找到score小於70的結果

　　{$inc:{"chengji.$.score":2}}, chegnji中第$(小於70的第一個)個Object中score加2

10 , limit, skip, sort

　　1) limit 選取: 從documents 中取出多少個

　　2) Skip跳過: 跳過多少個Documents

　　3) sort 排序: 將結果按照關鍵字排序(1 爲升序, -1爲降序)

　　4) limit + skip + sort 混合使用

　　注意 : sort + skip +limit 是有執行優先級的, 他們的界別分別是, 優先Sort 其次Skip 最後limit

四, pymongo

相似pymysql，pymongo是python中操做mongodb數據庫的模塊。

一、安裝

pip3 install pymongo

二、使用pymongo

　　1）增長

import pymongo

mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)
MongoDB = mongoclient["db1"] # db1是mongodb中的一個數據庫

res = MongoDB.userinfo.insert_one({"name":"heshun","age":18})
print(res)  # <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x0000021019461F48>
print(type(res)) # <class 'pymongo.results.InsertOneResult'>
print(res.inserted_id)  # 5c444717e3a9e52b9c6c0491
print(type(res.inserted_id))  # <class 'bson.objectid.ObjectId'>

res = MongoDB.userinfo.insert_many([
    {"name":"張三","age":23},
    {"name":"李四","age":34}
])
print(res) # <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x0000024A75760148>
print(type(res))  # <class 'pymongo.results.InsertManyResult'>
print(res.inserted_ids)  # [ObjectId('5c4447c3e3a9e523447f93e7'), ObjectId('5c4447c3e3a9e523447f93e8')]

總結:

　　-insert_one() 插入數據一條數據(documents), 返回值的insert_id 表示插入數據的"_id" 值, ObjectID類型;

　　-insert_many([])插入多條數據(documents), 返回值的inserted_ids表示插入數據的"_id" 值組成的列表, 列表中的元素也是ObjectID 類型;

　　2)查詢

import pymongo

　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)
　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一個數據庫
　　
　　res = MongoDB.userinfo.find_one()  # 查詢一條數據，返回字典
　　print(res)
　　# {'_id': ObjectId('5c3ee043949505956bbf9b33'), 'name': 'tom', 'age': 12.0}

　　res = MongoDB.userinfo.find()  # 查詢全部數據，返回cursor對象，可迭代
　　print(res)
　　# <pymongo.cursor.Cursor object at 0x0000016CF07D7358>
　　print(list(res))
　　# [{'_id': ObjectId('5c3ee043949505956bbf9b33'), 'name': 'tom', 'age': 12.0}, 
　　# {'_id': ObjectId('5c3eed9dcf0e440980eb4e45'), 'name': 'alex', 'age': 38}, 
　　# {'_id': ObjectId('5c3eee24cf0e440838f79d3a'), 'name': 'wusir', 'age': 32}, 
　　# {'_id': ObjectId('5c3eef71cf0e440ba4f5c40d'), 'name': '張三', 'age': 30}, 
　　# {'_id': ObjectId('5c3eef71cf0e440ba4f5c40e'), 'name': '李四', 'age': 18}]

注意 : 同mongodb同樣, pymong也能夠find({條件},{排除字段})或者find_one({條件},{排除字段})

3）修改

　　import pymongo

　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)
　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一個數據庫

　　res = MongoDB.userinfo.update_one({"name":"tom"},{"$set":{"age":15}})

　　print(res)
　　# <pymongo.results.UpdateResult object at 0x000001A888325E08>
　　print(dir(res))
　　# [..., '__delattr__',..., 'raw_result', 'upserted_id']

　　res = MongoDB.userinfo.update_many({"age":15},{"$set":{"age":22}})
　　print(res.raw_result)  # 修改結果，包括影響行數，是否存在須要修改的數據等
　　# {'n': 2, 'nModified': 2, 'ok': 1.0, 'updatedExisting': True}

總結: 除上例中的$set以外, $push, $pull 等方法均可以使用

　　4）刪除

　　import pymongo

　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)
　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一個數據庫

　　res = MongoDB.userinfo.delete_one({"name":"wusir"})
　　res = MongoDB.userinfo.delete_many({"age":22})

　　5）sort、limit、skip

　　import pymongo

　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)
　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一個數據庫

　　res = MongoDB.userinfo.find().skip(2).limit(2)  # 跳過兩條，顯示兩條
　　print(list(res))

　　# pymongo.ASCENDING表示升序，pymongo.DESCENDING表示降序
　　res = MongoDB.userinfo.find().sort("age", pymongo.ASCENDING)
　　print(list(res))
　　res = MongoDB.userinfo.find().sort("age", pymongo.DESCENDING) 　　print(list(res))

　　6) 字符串類型與ObjectID類型的相互轉換

　　咱們知道ObjectID不能被序列化, 而mongodb中的"_id" 是ObjectID 類型數據, 且常常須要將數據json序列化後進行傳輸，下面介紹字符串類型與ObjectID類型相互轉換。

　　import pymongo
　　from bson import ObjectId

　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)
　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一個數據庫

　　res = MongoDB.userinfo.find_one()
　　s = res.get("_id")
　　print(s)  # 5c3eef71cf0e440ba4f5c40d
　　print(type(s))  # <class 'bson.objectid.ObjectId'>
　　print(str(s))  # 5c3eef71cf0e440ba4f5c40d
　　print(type(str(s)))  # <class 'str'>

　　s = ObjectId("5c3eef71cf0e440ba4f5c40d")      # 強轉成ObjectID類型
　　res = MongoDB.userinfo.find_one({"_id":s})
　　print(res)
　　# {'_id': ObjectId('5c3eef71cf0e440ba4f5c40d'), 'name': '張三', 'age': 30}

相關標籤/搜索

每日一句

每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。