python操做mongodb數據庫

時間  2019-11-15
標籤 python mongodb 數據庫 欄目 Python 简体版
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1、MongoDB 數據庫操做javascript

  1. 鏈接數據庫 import pymongo conn = pymongo.Connection() # 鏈接本機數據庫 # conn = pymongo.Connection(host="192.168.1.202") # 鏈接指定IP的數據庫 db = conn.test # 進入指定名稱的數據庫 users = db.users # 獲取數據庫裏的 users 集合 users = db['users'] # 獲取數據庫裏的 users 集合,也能夠用字典來獲取 db.collection_names()#查看數據庫裏因此的表java

  2. 插入 u = dict(name = "user1", age = 23) # db.users.save(u) # 用 save 也能夠插入 db.users.insert(u) # 將數據插入到 users 集合python

  3. 更新 # 更新指定一條記錄 u2 = db.users.find_one({"name":"user9"}) u2['age'] += 3 db.users.save(u2)正則表達式

# 更新多條記錄
db.users.update({"name":"user1"}, {"$set":{"age":100, "sex":0}}) # update users set age = 100, sex = 0 where name = 'user1'

db.users.update({}, {"$inc":{"age":10}}, multi=True) # update users set age = age + 10

db.users.update({"name":"user1"}, {"$inc":{"age":10}, "$set":{"sex":1}}) # update users set age = age + 10, sex = 1 where name = 'user1'

# update() 有幾個參數須要注意:
db.集合名.update(criteria, objNew, upsert, mult)
criteria: 須要被更新的條件表達式
objNew: 更新表達式
upsert: 如目標記錄不存在，是否插入新文檔。
multi: 是否更新多個文檔。
  1. 刪除 db.users.drop() # 刪除集合
# remove() 用於刪除單個或所有文檔，刪除後的文檔沒法恢復。
id = db.users.find_one({"name":"user2"})["_id"]
db.users.remove(id)  # 根據 id 刪除一條記錄
db.users.remove()  # 刪除集合裏的全部記錄
db.users.remove({'yy':5}) # 刪除yy=5的記錄
  1. 查詢 # 查詢 age 小於 15 的 for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}): print u

5.1 查詢一條記錄 # 查詢 name 等於 user8 的 for u in db.users.find({"name":"user8"}): print u數據庫

# 獲取查詢的一個
u2 = db.users.find_one({"name":"user9"}) # 查不到時返回 None
print u2

5.2 查詢特定鍵 (fields) # select name, age from users where age = 21 for u in db.users.find({"age":21}, ["name", "age"]): print u for u in db.users.find(fields = ["name", "age"]): print uexpress

5.3 排序(SORT) pymongo.ASCENDING # 也能夠用 1 來代替 pymongo.DESCENDING # 也能夠用 -1 來代替 for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.ASCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 鍵1數組

for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.DESCENDING)]): print u  # select * from 集合名 order by 鍵1 desc

for u in db.users.find().sort([("鍵1", pymongo.ASCENDING), ("鍵2", pymongo.DESCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 鍵1 asc, 鍵2 desc

for u in db.users.find(sort = [("鍵1", pymongo.ASCENDING), ("鍵2", pymongo.DESCENDING)]): print u # sort 的另外一種寫法

for u in db.users.find({"name":"user9"}, sort=[['name',1],['sex',1]], fields = ["name", "age", 'sex']): print u  # 組合寫法

5.4 從第幾行開始讀取(SLICE)，讀取多少行(LIMIT) # select * from 集合名 skip 2 limit 3 # MySQL 的寫法： select * from 集合名 limit 2, 3 for u in db.users.find().skip(2).limit(3): print u for u in db.users.find(skip = 2, limit = 3): print udom

# 能夠用切片代替 skip & limit (mongo 中的 $slice 貌似有點問題)。
for u in db.users.find()[2:5]: print u

# 單獨的寫
for u in db.users.find().skip(2): print u
for u in db.users.find(skip=1): print u
for u in db.users.find().limit(5): print u
for u in db.users.find(limit = 3): print u

5.5 多條件查詢(Conditional Operators) # like 的可以使用正則表達式查詢 # select * from users where name = 'user3' and age > 12 and age < 15 for u in db.users.find({'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}): print u # select * from users where name = 'user1' and age = 21 for u in db.users.find({"age":21, "name":"user1"}): print uide

5.6 IN for u in db.users.find({"age":{"$in":(23, 26, 32)}}): print u # select * from users where age in (23, 26, 32) for u in db.users.find({"age":{"$nin":(23, 26, 32)}}): print u # select * from users where age not in (23, 26, 32)函數

5.7 統計總數(COUNT) print(db.users.count()) # select count() from users print(db.users.find({"age":{"$gt":30}}).count()) # select count() from users where age > 30

5.8 OR for u in db.users.find({"$or":[{"age":25}, {"age":28}]}): print u # select * from 集合名 where 鍵1 = 值1 or 鍵1 = 值2 for u in db.users.find({"$or":[{"age":{"$lte":23}}, {"age":{"$gte":33}}]}): print u # select * from 集合名 where 鍵1 <= 值1 or 鍵1 >= 值2

  1. 是否存在 (exists) db.users.find({'sex':{'$exists':True}}) # select * from 集合名 where exists 鍵1 db.users.find({'sex':{'$exists':False}}) # select * from 集合名 where not exists 鍵1

  2. 正則表達式查詢 for u in db.users.find({"name" : {"$regex" : r"(?i)user[135]"}}, ["name"]): print u # 查詢出 name 爲 user1, user3, user5 的

  3. 多級路徑的元素值匹配 Document 採起 JSON-like 這種層級結構，所以咱們能夠直接用嵌入(Embed)代替傳統關係型數據庫的關聯引用(Reference)。 MongoDB 支持以 "." 分割的 namespace 路徑，條件表達式中的多級路徑須用引號

# 若是鍵裏面包含數組，只需簡單匹配數組屬性是否包含該元素便可查詢出來
db.集合名.find_one({'address':"address1"}) # address 是個數組，匹配時僅需包含有便可
# 查詢結果如：{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "address" : ["address1", "address2"]}

# 條件表達式中的多級路徑須用引號,以 "." 分割
u = db.集合名.find_one({"im.qq":12345678})
# 查詢結果如：{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "im" : {"msn" : "user1@hotmail.com", "qq" : 12345678}}

print u['im']['msn']  #顯示： user1@hotmail.com

# 多級路徑的更新
db.集合名.update({"im.qq":12345678}, {'$set':{"im.qq":12345}})

# 查詢包含特定鍵的
for u in db.users.find({"im.qq":{'$exists':True}}, {"im.qq":1}): print u
# 顯示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "im" : { "qq" : 12345 } }


for u in db.users.find({'data':"abc"}): print u
# 顯示如： { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }
for u in db.users.find({'data':{'$elemMatch':{'a':1, 'b':{'$gt':5}}}}): print u
# 顯示如： { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }
{data:"abc"} 僅簡單匹配數組屬性是否包含該元素。$elemMatch 則能夠處理更復雜的元素查找條件。固然也能夠寫成以下方式：
db.集合名.find({"data.a":1, "data.b":{'$gt':5}})

對數組, 還能夠直接使用序號進行操做：
db.集合名.find({"data.1":3}) # 序號從0開始


# 如集合的一列內容
{"classifyid":"test1",
      "keyword":[
            {"name":'test1', # 將修改此值爲 test5 (數組下標從0開始,下標也是用點)
            "frequence":21,
            },
            {"name":'test2', # 子表的查詢，會匹配到此值
            "frequence":50,
            },
      ]
}
# 子表的修改(子表的其它內容不變)
db.集合名.update({"classifyid":"test1"}, {"$set":{"keyword.0.name":'test5'}})
# 子表的查詢
db.集合名.find({"classifyid":"test1", "keyword.0.name":"test2"})

操做符 $lt 小於 $lte 小於等於 $gt 大於 $gte 大於等於 $ne 不等於 $in in 檢查目標屬性值是條件表達式中的一員 $nin not in $set set(用於 update 語句) $unset 與 $set 相反，表示移除文檔屬性。 $inc += (用於 update 語句) $exists exists (判斷是否存在，僅有 True 和 False 兩個值) $all 屬性值包含所有條件元素,注意和 $in 的區別 $size 匹配數組屬性元素的數量 $type 判斷屬性類型 $regex 正則表達式查詢 $elemMatch 子屬性裏的查詢 $push 向數組屬性添加元素 $pushAll 向數組屬性添加元素 $addToSet 和 $push 相似，不過僅在該元素不存在時才添加 (Set 表示不重複元素集合) $each 添加多個元素用 $pop 移除數組屬性的元素(按數組下標移除) $pull 按值移除 $pullAll 移除全部符合提交的元素 $where 用 JS 代碼來代替有些醜陋的 $lt、$gt

2、Operator (1) $all: 判斷數組屬性是否包含所有條件。 db.users.insert({'name':"user3", 'data':[1,2,3,4,5,6,7]}) db.users.insert({'name':"user4", 'data':[1,2,3]})

for u in db.users.find({'data':{'$all':[2,3,4]}}): print u
# 顯示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "name" : "user3", "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] }
注意和 $in 的區別。$in 是檢查目標屬性值是條件表達式中的一員，而 $all 則要求屬性值包含所有條件元素。

(2) $size: 匹配數組屬性元素數量。 for u in db.users.find({'data':{'$size':3}}): print u # 只顯示匹配此數組數量的： { "_id" : ObjectId("4c47a13bb48cde79c6780df1"), "name" : "user4", "data" : [ 1, 2, 3 ] }

(3) $type: 判斷屬性類型。 for u in db.users.find({'t':{'$type':1}}): print u # 查詢數字類型的 for u in db.users.find({'t':{'$type':2}}): print u # 查詢字符串類型的

類型值:
    double:1
    string: 2
    object: 3
    array: 4
    binary data: 5
    object id: 7
    boolean: 8
    date: 9
    null: 10
    regular expression: 11
    javascript code: 13
    symbol: 14
    javascript code with scope: 15
    32-bit integer: 16
    timestamp: 17
    64-bit integer: 18
    min key: 255
    max key: 127

(4) $not: 取反，表示返回條件不成立的文檔。 彷佛只能跟正則和 $mod 一塊兒使用？？？？ # 還不知如何使用

(5) $unset: 和 $set 相反，表示移除文檔屬性。 for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u # 顯示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "age" : 15, "address" : [ "address1", "address2" ] }

db.users.update({'name':"user1"}, {'$unset':{'address':1, 'age':1}})
for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
# 顯示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1" }

(6) $push: 和 $ pushAll 都是向數組屬性添加元素。# 好像二者沒啥區別 for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u # 顯示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "name" : "user1" }

db.users.update({'name':"user1"}, {'$push':{'data':1}})
for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
# 顯示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1 ], "name" : "user1" }

db.users.update({'name':"user1"}, {'$pushAll':{'data':[2,3,4,5]}})
for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
# 顯示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5 ], "name" : "user1" }

(7) $addToSet: 和 $push 相似，不過僅在該元素不存在時才添加 (Set 表示不重複元素集合)。 db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}}) db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}}) db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}}) for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u # 顯示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$push':{'data':1}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 1 ], "name" : "user2" }

要添加多個元素，使用 $each。
db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), u'data': [1, 1, 2, 3, 4], u'name': u'user2'}
# 貌似不會自動刪除重複

(8) $each 添加多個元素用。 db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}}) db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}}) for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u # 顯示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), u'data': [1, 2, 3, 4], u'name': u'user2'}

db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, [ 1, 2, 3, 4 ] ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ [1, 2, 3, 4] ], "name" : "user2" }

(9) $pop: 移除數組屬性的元素(按數組下標移除)，$pull 按值移除，$pullAll 移除全部符合提交的元素。 db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}}) db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ]}}}) for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u # 顯示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':1}}) # 移除最後一個元素
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':-1}}) # 移除第一個元素
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$pull':{'data':2}}) # 移除所有 2
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 3, 4, 5, 6, 7 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$pullAll':{'data':[3,5,6]}}) # 移除 3,5,6
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 顯示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 4, 7 ], "name" : "user2" }

(10) $where: 用 JS 代碼來代替有些醜陋的 $lt、$gt。 MongoDB 內置了 Javascript Engine (SpiderMonkey)。可直接使用 JS Expression，甚至使用 JS Function 寫更復雜的 Code Block。

db.users.remove() # 刪除集合裏的全部記錄
for i in range(10):
    db.users.insert({'name':"user" + str(i), 'age':i})
for u in db.users.find(): print u
# 顯示以下：
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226e"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226f"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2270"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2271"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2272"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2273"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2274"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2275"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2276"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2277"), "name" : "user9", "age" : 9 }

for u in db.users.find({"$where":"this.age > 7 || this.age < 3"}): print u
# 顯示以下：
{u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
{u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
{u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
{u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
{u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

for u in db.users.find().where("this.age > 7 || this.age < 3"): print u
# 顯示以下：
{u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
{u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
{u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
{u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
{u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

# 使用自定義的 function, javascript語法的
for u in db.users.find().where("function() { return this.age > 7 || this.age < 3;}"): print u
# 顯示以下：
{u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
{u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
{u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
{u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
{u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

3、封裝查詢工具類

{"age":{"$lt":15}} 這樣的查詢語法實在太另類，忒難看了。試試封裝查詢工具類吧。原理很簡單，就是重載操做符。

from pymongo import *
conn = Connection()
db = conn.test

# 插入數據
for i in range(10):
    u = dict(name = "user" + str(i), age = 10 + i)
    db.users.insert(u)

# 查詢 age 小於 15 的
for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}): print u

# 查詢結果以下：
{u'age': 10, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000000'), u'name': u'user0'}
{u'age': 11, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000001'), u'name': u'user1'}
{u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000002'), u'name': u'user2'}
{u'age': 13, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000003'), u'name': u'user3'}
{u'age': 14, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000004'), u'name': u'user4'}


################# 查詢工具類 start #################################
class Field(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    # 小於
    def __lt__(self, value):
        return { self.name: { "$lt":value } }
    # 小於等於
    def __le__(self, value):
        return { self.name: { "$lte":value } }

    # 大於
    def __gt__(self, value):
        return { self.name: { "$gt":value } }
    # 大於等於
    def __ge__(self, value):
        return { self.name: { "$gte":value } }

    # 等於
    def __eq__(self, value):
        return { self.name: value }
    # 不等於
    def __ne__(self, value):
        return { self.name: { "$ne":value } }

    # in (因爲 in 是關鍵字，故該用首字母大寫來避免衝突)
    def In(self, *value):
        return { self.name: { "$in":value } }
    # not in
    def not_in(self, *value):
        return { self.name: { "$nin":value } }

    def all(self, *value):
        '''
        注意和 in 的區別。in 是檢查目標屬性值是條件表達式中的一員，而 all 則要求屬性值包含所有條件元素。
        '''
        return { self.name: { "$all":value } }

    def size(self, value):
        '''
        匹配數組屬性元素的數量
        '''
        return { self.name: { "$size":value } }

    def type(self, value):
        '''
        判斷屬性類型
        @param value 能夠是類型碼數字，也能夠是類型的字符串
        '''
        # int 類型，則認爲是屬性類型的編碼，再也不作其它處理
        if type(value) is int and value >= 1 and value <= 255:
            return { self.name: { "$type":value } }
        if type(value) is str:
            value = value.strip().lower()
            code = 2 # 默認爲字符串類型
            # 數字類型
            if value in ("int", "integer", "long", "float", "double", "short", "byte", "number"):
                code = 1
            # 字符串類型
            elif value in ("str", "string", "unicode"):
                code = 2
            # object 類型
            elif value == "object":
                code = 3
            # array 類型
            elif value in ("array", "list", "tuple"):
                code = 4
            # binary data 類型
            elif value in ("binary data", "binary"):
                code = 5
            # object id 類型
            elif value in ("object id", "id"):
                code = 7
            # boolean 類型
            elif value in ("boolean", "bool"):
                code = 8
            # date 類型
            elif value == "date":
                code = 9
            # null 類型
            elif value in ("null", "none"):
                code = 10
            # regular expression 類型
            elif value in ("regular expression", "regular"):
                code = 11
            # javascript code 類型
            elif value in ("javascript code", "javascript", "script"):
                code = 13
            # symbol 類型
            elif value == "symbol":
                code = 14
            # javascript code with scope 類型
            elif value == "javascript code with scope":
                code = 15
            # 32-bit integer 類型
            elif value in ("32-bit integer", "32-bit"):
                code = 16
            # timestamp 類型
            elif value in ("timestamp", "time"):
                code = 17
            # 64-bit integer 類型
            elif value in ("64-bit integer", "64-bit"):
                code = 18
            # min key 類型
            elif value == "min key":
                code = 255
            # max key 類型
            elif value == "max key":
                code = 127
            return { self.name: { "$type":code } }


# 查詢工具類 使用範例
age = Field("age")
# 查詢 age 小於 15 的
for u in db.users.find(age < 15): print u

# 查詢結果以下：
{u'age': 10, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000000'), u'name': u'user0'}
{u'age': 11, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000001'), u'name': u'user1'}
{u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000002'), u'name': u'user2'}
{u'age': 13, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000003'), u'name': u'user3'}
{u'age': 14, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000004'), u'name': u'user4'}

# 其它查詢寫法例如：
for u in db.users.find(age <= 12): print u
for u in db.users.find(age > 17): print u
for u in db.users.find(age == 15): print u
for u in db.users.find(age != 15): print u
# 查詢 name 爲 user2 的
for u in db.users.find(Field("name") == "user2"): print u

# in 和 not in 的寫法較以前的不一樣(可考慮更優雅的寫法)
for u in db.users.find(age.In(13,14)): print u  # in
for u in db.users.find(age.not_in(13,14)): print u  # not in
for u in db.users.find(Field("data").all(1,2,3)): print u  # all: 查詢data數組中至少包含 一、二、3 的
for u in db.users.find(Field("data").size(3)): print u # size: 查詢data數組的長度爲3的
# for u in db.users.find({'t':{'$type':1}}): print u
for u in db.users.find(Field("t").type("number")): print u # 按類型查詢，結果同上句

################# 查詢工具類 end #################################


################# 多條件查詢工具類 start #################################
# (下面的 AND 函數很簡陋，僅用於演示，不建議用於正式場合)
import copy
def AND(*args):
    ret = copy.deepcopy(args[0])

    for d in args[1:]:
        for k, v in d.items():
            if k in ret and type(v) is dict:
                ret[k].update(v)
            else:
                ret[k] = v

    return ret


# 多條件查詢工具類 使用範例
age = Field("age")
AND(name == "user3", age > 12, age < 15)
# 至關於以下寫法：
{'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}

# 使用多條件查詢範例
for u in db.users.find(AND(age > 12, age < 15)): print u
for u in db.users.find(AND(name == "user3", age > 12, age < 15)): print u

################# 多條件查詢工具類 end #################################

4、索引(Index) 索引信息被保存在 system.indexes 中，且默認老是爲 _id 建立索引。

  1. 建立、查看索引 # 查看索引 for u in db.system.indexes.find(): print u # 顯示： { "name" : "id", "ns" : "test.users", "key" : { "_id" : 1 }, 'v': 0 }
# 刪除 集合的所有索引(不包括 _id 等系統索引)
db.users.drop_indexes()

# 建立索引
db.users.ensure_index([("name", pymongo.ASCENDING)]) # 至關於js的： db.users.ensureIndex({name:1})
db.users.ensure_index([("name", pymongo.ASCENDING), ("age", pymongo.DESCENDING)]) # 至關於js的： db.users.ensureIndex({name:1, age:-1})

# 刪除指定索引
db.users.drop_index([("name", pymongo.ASCENDING)])
db.users.drop_index([("name", pymongo.ASCENDING), ("age", pymongo.DESCENDING)])

# 重建索引,在python裏不知道怎麼寫
db.users.reIndex() # 會報錯
  1. explain explain 命令讓咱們獲知系統如何處理查詢請求。 利用 explain 命令，咱們能夠很好地觀察系統如何使用索引來加快檢索，同時能夠針對性優化索引。
print db.users.find({'age':{'$gt':4}}).explain()
# 顯示如： {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor age_1', u'indexBounds': {u'age': [[4, 1.7976931348623157e+308]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 0, u'cursor': u'BtreeCursor age_1', u'indexBounds': {u'age': [[4, 1.7976931348623157e+308]]}, u'nscannedObjects': 0, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 0}

# 深層索引
print db.users.find({"contact":{"postcode":{"$lt":100009}}}).explain()
# 顯示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor contact_1', u'indexBounds': {u'contact': [[{u'postcode': {u'$lt': 100009}}, {u'postcode': {u'$lt': 100009}}]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 0, u'cursor': u'BtreeCursor contact_1', u'indexBounds': {u'contact': [[{u'postcode': {u'$lt': 100009}}, {u'postcode': {u'$lt': 100009}}]]}, u'nscannedObjects': 0, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 0}

print db.users.find({"contact.postcode":{"$lt":100009}}).explain()
# 顯示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor contact.postcode_1', u'indexBounds': {u'contact.postcode': [[-1.7976931348623157e+308, 100009]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 9, u'cursor': u'BtreeCursor contact.postcode_1', u'indexBounds': {u'contact.postcode': [[-1.7976931348623157e+308, 100009]]}, u'nscannedObjects': 9, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 9}

返回結果信息包括:
cursor: 返回遊標類型(BasicCursor 或 BtreeCursor)。
nscanned: 被掃描的文檔數量。
n: 返回的文檔數量。
millis: 耗時(毫秒)。
indexBounds: 所使用的索引。
  1. 惟一索引(Unique Index) # 未知怎樣使用 只需在 ensureIndex 命令中指定 unique 便可建立惟一索引。 若是建立惟一索引前已經有重複文檔，那麼能夠用 dropDups 刪除多餘的數據。
# 不容許重複，但以前已經重複的不會被刪除
db.users.ensure_index({name:1}, {unique:true})
# 還會刪除以前重複的資料
db.users.ensure_index({name:1}, {unique:true, dropDups:true})

  1. hint hint 命令能夠強制使用某個索引。 db.users.find({"age":{"$lt":30}}).hint([("name", pymongo.ASCENDING), ("age", pymongo.DESCENDING)]).explain()

  2. 所有索引數據大小(totalIndexSize) # 未知如何實現 MongoDB 會將索引數據載入內存，以提升查詢速度。咱們能夠用 totalIndexSize 獲取所有索引數據大小。 db.users.totalIndexSize()

5、Map/Reduce 執行函數： db.runCommand( { mapreduce : <collection>, map : <mapfunction>, reduce : <reducefunction> [, query : <query filter object>] [, sort : <sort the query. useful optimization>] for [, limit : <number of objects to from collection>] return [, out : <output-collection name>] [, keeptemp: < | >] true false [, finalize : <finalizefunction>] [, scope : <object where fields go into javascript global scope >] [, verbose : ] true });

參數說明:
mapreduce: 要操做的目標集合。
map: 映射函數 (生成鍵值對序列，做爲 reduce 函數參數)。
reduce: 統計函數。
query: 目標記錄過濾。
sort: 目標記錄排序。
limit: 限制目標記錄數量。
out: 統計結果存放集合 (不指定則使用臨時集合，在客戶端斷開後自動刪除)。
keeptemp: 是否保留臨時集合。
finalize: 最終處理函數 (對 reduce 返回結果進行最終整理後存入結果集合)。
scope: 向 map、reduce、finalize 導入外部變量。
verbose: 顯示詳細的時間統計信息。


例：
# 表以下：
record = {
    "ci" : "test_classify",
    "si" : number,
    "ac" : random.randint(1, 50),
    "ic" : random.randint(1, 50),
    "cv" : random.randint(1, 50),
    "ao" : datetime.datetime.strptime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    "ssi" : number,
}

# map 生成 key 序列, 必須使用 emit 函數
map = """function () {
         emit({classifyid: this.ci, siteid: this.si}, {archivecount: this.ac});
       }"""

# 對 key 的處理，以及返回值
reduce = """function (key, values) {
            var total = 0;
            for (var i = 0; i < values.length; i++) {
              total += values[i].archivecount;
            }
            return {archivecount:total};
          }"""

condition = {"ci" : "test_classify"}
result = db[TABLE].map_reduce(map, reduce, "temp_top10", keeptemp=False, query=condition)
result = result.find().sort('value.archivecount', -1).limit(10)
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