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Mysql MongoDB 數據表 table Collections 數據行 row Documents 數據列 字段 Field
1. 有則使用這個數據庫沒有則建立 use DATABASE_NAME 2. 查看當前選擇的數據庫, 默認是test db 3. 查看數據庫,默認有admin、local和"test",若是數據庫生成可是沒有集合(下面會講)因此此時只有邏輯數據庫產生並無真正意義上的物理數據,這樣看不到查詢結果 show dbs
use database_name #先切換到要刪的庫下 db.dropDatabase() #刪除當前庫
use db1#選擇所在數據庫 #方式一: db.table1.insert({'a':1})#當第一個文檔插入時,集合就會被建立幷包含該文檔 #方式二: db.table2#建立一個空集合
show collections show tables#二者等價
db.table1.drop() #集合沒有改的操做
user0={ "_id":1, "name":"alex", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'weifang' } } user1={ "_id":2, "name":"wupeiqi", "age":20, 'hobbies':['music','read','run'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'hebei' } } db.table1.insert(user0) # 增長一個 db.table1.insertMany([user0, user1]) # 增長多個
#一、刪除符合條件的第一個文檔 db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一個包含有 'age': 8的文檔 #二、刪除符合條件的所有 db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有內嵌文檔,且內容含有country': 'China'的全都刪除 db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#刪除id大於等於3的全部 #三、刪除所有 db.user.deleteMany({}) #等因而清空該集合(表)
db.user.update({}, {$set:{}}) # 默認修改第一條 db.user.updateOne({age:99}, {$set:{"name":"JW8"}}) # 默認修改第一條, 官方推薦. db.user.updateMany({age:99}, {$set:{"name":"JW8"}}) # 更新全部符合條件的數據
#增長和減小$inc #年齡都+1 db.user.update( {}, {"$inc":{"age":1}}, {"multi":true} ) #年齡都-10 db.user.update( {}, {"$inc":{"age":-10}}, {"multi":true} )
$push的功能是往現有數組內添加元素mongodb
#一、爲名字爲武大郎的人添加一個愛好read db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) #二、爲名字爲武大郎的人一次添加多個愛好tea,dancing db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{ "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]} }})
$pop的功能是按照位置只能從頭或從尾即兩端刪元素,相似於隊列。1表明尾,-1表明頭數據庫
#一、{"$pop":{"key":1}} 從數組末尾刪除一個元素 db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{ "hobbies":1} }) #二、{"$pop":{"key":-1}} 從頭部刪除 db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{ "hobbies":-1} })
$pull能夠自定義條件刪除數組
db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{ "hobbies":"read"} }, { "multi":true } )
即多個相同元素要求插入時只插入一條ide
db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) db.urls.update( {"_id":1}, { "$addToSet":{ "urls":{ "$each":[ 'http://www.baidu.com', 'http://www.baidu.com', 'http://www.xxxx.com' ] } } } )
#一、瞭解:限制大小"$slice",只留最後n個 db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-2 } } }) #二、瞭解:排序The $sort element value must be either 1 or -1" db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-1, "$sort":-1 } } }) #注意:不能只將"$slice"或者"$sort"與"$push"配合使用,且必須使用"$each"
db.user.find({}) # 查詢全部符合條件的數據 db.th.findOne({}) # 查詢符合條件的第一條數據 db.th.findOne({name:2}) # 查詢name字段 == 2 的數據 db.stu.find({name:"輝哥",age:99}) # 並列條件 name與age 同時知足的
=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte') #一、select * from db1.user where id = 3 db.user.find({"_id":3}) #二、select * from db1.user where id != 3 db.user.find({"_id":{"$ne":3}}) #三、select * from db1.user where id > 3 db.user.find({"_id":{"$gt":3}}) #四、select * from db1.user where age < 3 db.user.find({"age":{"$lt":3}}) #五、select * from db1.user where id >= 3 db.user.find({"_id":{"$gte":3}}) #六、select * from db1.user where id <= 3 db.user.find({"_id":{"$lte":3}})
#邏輯運算:$and,$or,$not #1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4; db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}) #2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40; db.user.find({ "_id":{"$gte":3,"$lte":4}, "age":{"$gte":40} }) db.user.find({"$and":[ {"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}, {"age":{"$gte":40}} ]}) #3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao"; db.user.find({"$or":[ {"_id":{"$lte":1,"$gte":0}}, {"_id":{"$gte":4}}, {"name":"yuanhao"} ]}) #4 select * from db1.user where id % 2 = 1; db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}}) db.user.find({ "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}} })
#一、select * from db1.user where age in (20,30,31); db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}}) #二、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao'); db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})
# MongoDB: /正則表達/i #一、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$'; db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配規則:j開頭、g或n結尾,不區分大小寫
#一、select name,age from db1.user where id=3; db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1}) #二、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$"; db.user.find({ "name":/^jin.*?(g|n)$/i }, { "_id":0, "name":1, "age":1 } )
#查詢數組相關 #查hobbies中有dancing的人 db.user.find({ "hobbies":"dancing" }) #查看既有dancing愛好又有tea愛好的人 db.user.find({ "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]} }) #查看第2個愛好爲dancing的人 db.user.find({ "hobbies.2":"dancing" }) #查看全部人的第2個到第3個愛好 db.user.find( {}, { "_id":0, "name":0, "age":0, "addr":0, "hobbies":{"$slice":[1,2]}, } ) #查看全部人最後兩個愛好,第一個{}表示查詢條件爲全部,第二個是顯示條件 db.user.find( {}, { "_id":0, "name":0, "age":0, "addr":0, "hobbies":{"$slice":-2}, } ) #查詢子文檔有"country":"China"的人 db.user.find( { "addr.country":"China" } )
db.user.find().sort({"name":1,}) db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
#這樣就作到了分頁的效果 db.user.find().limit(2).skip(0)#前兩個 db.user.find().limit(2).skip(2)#第三個和第四個 db.user.find().limit(2).skip(4)#第五個和第六個
#查詢年齡大於30的人數 #方式一: db.user.count({'age':{"$gt":30}}) #方式二: db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
#一、查找全部 db.user.find() #等同於db.user.find({}) db.user.find().pretty() #二、去重 db.user.find().distinct() #三、{'key':null} 匹配key的值爲null或者沒有這個key db.t2.insert({'a':10,'b':111}) db.t2.insert({'a':20}) db.t2.insert({'b':null}) db.t2.find({"b":null})#獲得的是b這個key的值爲null和沒有b這個key的文檔 { "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 } { "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
咱們在查詢時確定會用到聚合,在MongoDB中聚合爲aggregate,聚合函數主要用到$match $group $avg $project $concat函數
設咱們的數據庫中有這樣的數據post
from pymongo import MongoClient import datetime client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017') table=client['db1']['emp'] # table.drop() l=[ ('武大郎','male',18,'20170301','燒餅檢察官',7300.33,401,1), ('武松','male',78,'20150302','公務員',1000000.31,401,1), ('宋江','male',81,'20130305','公務員',8300,401,1), ('林沖','male',73,'20140701','公務員',3500,401,1), ('柴進','male',28,'20121101','公務員',2100,401,1), ('盧俊義','female',18,'20110211','公務員',9000,401,1), ('高俅','male',18,'19000301','公務員',30000,401,1), ('魯智深','male',48,'20101111','公務員',10000,401,1), ('史進','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2), ('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2), ('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2), ('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2), ('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2), ('吳用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), ('蕭讓','male',18,'19970312','文人',20000,403,3), ('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3), ('公孫勝','male',18,'20150411','文人',18000,403,3), ('朱貴','female',18,'20140512','文人',17000,403,3) ] for n,item in enumerate(l): d={ "_id":n, 'name':item[0], 'sex':item[1], 'age':item[2], 'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'), 'post':item[4], 'salary':item[5] } table.save(d)
{"$match":{"字段":"條件"}},可使用任何經常使用查詢操做符$gt,$lt,$in等 #例一、select * from db1.emp where post='公務員'; db.emp.aggregate({"$match":{"post":"公務員"}}) #例二、select * from db1.emp where id > 3 group by post; db.emp.aggregate( {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}} ) #例三、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000; db.emp.aggregate( {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}} )
$group具體url
{"$group":{"_id":分組字段,"新的字段名":聚合操做符}} #一、將分組字段傳給$group函數的_id字段便可 {"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性別分組 {"$group":{"_id":"$post"}} #按照職位分組 {"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多個字段分組,好比按照州市分組 #二、分組後聚合得結果,相似於sql中聚合函數的聚合操做符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last #例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post; db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}}) #例2:取每一個部門最大薪資與最低薪資 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) #例3:若是字段是排序後的,那麼$first,$last會頗有用,比用$max和$min效率高 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}}) #例4:求每一個部門的總工資 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}}) #例5:求每一個部門的人數 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) #三、數組操做符 {"$addToSet":expr}#不重複 {"$push":expr}#重複 #例:查詢崗位名以及各崗位內的員工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post; db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表達式"}} #select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp; db.emp.aggregate( {"$project":{ "name":1, "post":1, "new_age":{"$add":["$age",1]} } })
更多自定義表達式code
#一、表達式之數學表達式 {"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加 {"$subtract":[expr1,expr2]} #第一個減第二個 {"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘 {"$divide":[expr1,expr2]} #第一個表達式除以第二個表達式的商做爲結果 {"$mod":[expr1,expr2]} #第一個表達式除以第二個表達式獲得的餘數做爲結果 #二、表達式之日期表達式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second #例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp db.emp.aggregate( {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}} ) #例如查看每一個員工的工做多長時間 db.emp.aggregate( {"$project":{"name":1,"hire_period":{ "$subtract":[ {"$year":new Date()}, {"$year":"$hire_date"} ] }}} ) #三、字符串表達式 {"$substr":[字符串/$值爲字符串的字段名,起始位置,截取幾個字節]} {"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表達式或字符串鏈接在一塊兒返回,只支持字符串拼接 {"$toLower":expr} {"$toUpper":expr} db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}}) #四、邏輯表達式 $and $or $not
{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序,-1降序 {"$limit":n} {"$skip":n} #跳過多少個文檔 #例一、取平均工資最高的前兩個部門 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}} }, { "$sort":{"平均工資":-1} }, { "$limit":2 } ) #例二、 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}} }, { "$sort":{"平均工資":-1} }, { "$limit":2 }, { "$skip":1 } )
#集合users包含的文檔以下 { "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false } { "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false } { "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true } { "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true } #下述操做時從users集合中隨機選取3個文檔 db.users.aggregate( [ { $sample: { size: 3 } } ] )
查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資,結果按平均薪資降序排列,取前1個regexp
1. 查詢崗位名以及各崗位內的員工姓名 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) 2. 查詢崗位名以及各崗位內包含的員工個數 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) 3. 查詢公司內男員工和女員工的個數 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}}) 4. 查詢崗位名以及各崗位的平均薪資、最高薪資、最低薪資 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) 5. 查詢男員工與男員工的平均薪資,女員工與女員工的平均薪資 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}) 6. 查詢各崗位內包含的員工個數小於2的崗位名、崗位內包含員工名字、個數 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}} }, {"$match":{"count":{"$lt":2}}}, {"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}} ) 7. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} ) 8. 查詢各崗位平均薪資大於10000且小於20000的崗位名、平均工資 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}}, {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} ) 9. 查詢全部員工信息,先按照age升序排序,若是age相同則按照hire_date降序排序 db.emp.aggregate( {"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}} ) 10. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資,結果按平均薪資升序排列 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$sort":{"avg_salary":1}} ) 11. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資,結果按平均薪資降序排列,取前1個 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$sort":{"avg_salary":-1}}, {"$limit":1}, {"$project":{"date":new Date,"平均工資":"$avg_salary","_id":0}} )