Python----MongoDB数据库
什么是MongoDB ?
MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。
主要特点
- MongoDB的提供了一个面向文档存储,操作起来比较简单和容易。
- 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如:FirstName="Ning",Address="Beijing")来实现更快的排序。
- 你可以通过本地或者网络创建数据镜像,这使得MongoDB有更强的扩展性。
- 如果负载的增加(需要更多的存储空间和更强的处理能力) ,它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
- Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
- MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档(数据)或者一些指定的数据字段 。
- Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
- Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录,将key与value传给Reduce函数进行处理。
- Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的,并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
- GridFS是MongoDB中的一个内置功能,可以用于存放大量小文件。
- MongoDB允许在服务端执行脚本,可以用Javascript编写某个函数,直接在服务端执行,也可以把函数的定义存储在服务端,下次直接调用即可。
- MongoDB支持各种编程语言:RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。
下载安装配置启动连接
官网:https://www.mongodb.com/download-center#community
curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz # 下载
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz # 解压
mv mongodb-linux-x86_64-3.0.6/ /usr/local/mongodb # 将解压包拷贝到指定目录 export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH #<mongodb-install-directory> 为Mongo的安装路径,如本文的 /usr/local/mongodb
mkdir -p /data/db #创建数据库目录(启动指定--dbpath)
配置文件
suoningdeMacBook-Pro:~ suoning$ cat /usr/local/etc/mongod.conf
systemLog:
destination: file
path: /usr/local/var/log/mongodb/mongo.log
logAppend: true
storage:
dbPath: /usr/local/var/mongodb
net:
bindIp: 127.0.0.1
port: 11811
suoningdeMacBook-Pro:~ suoning$
启动
$ ./mongod
$ ./mongod --dbpath=/data/db --rest
# 默认端口为:27017
# MongoDB 提供了简单的 HTTP 用户界面。 如果你想启用该功能,需要在启动的时候指定参数 --rest
# MongoDB 的 Web 界面访问端口比服务的端口多1000。如果你的MongoDB运行端口使用默认的27017,你可以在端口号为28017访问web用户界面,即地址为:http://localhost:28017
连接
$ sudo mongo
$ sudo mongo --port 11811
$ sudo mongo -u root -p pwd 127.0.0.1:11811/test
安全验证
创建管理员
>
> use admin
switched to db admin
> db
admin
> db.createUser({user:'suoning',pwd:'123456',roles:[{role:'userAdminAnyDatabase',db:'admin'}]})
Successfully added user: {
"user" : "suoning",
"roles" : [
{
"role" : "userAdminAnyDatabase",
"db" : "admin"
}
]
}
> exit
bye
修改配置文件
版本区别与更多配置:https://docs.mongodb.com/manual/administration/configuration/
suoningdeMacBook-Pro:~ suoning$ cat /usr/local/etc/mongod.conf
systemLog:
destination: file
path: /usr/local/var/log/mongodb/mongo.log
logAppend: true
storage:
dbPath: /usr/local/var/mongodb
net:
bindIp: 127.0.0.1
port: 11811
security:
authorization: enabled
suoningdeMacBook-Pro:~ suoning$
重启验证
>
> show dbs
2017-04-25T08:41:50.126+0800 E QUERY [thread1] Error: listDatabases failed:{
"ok" : 0,
"errmsg" : "not authorized on admin to execute command { listDatabases: 1.0 }",
"code" : 13,
"codeName" : "Unauthorized"
} :
_getErrorWithCode@src/mongo/shell/utils.js:25:13
Mongo.prototype.getDBs@src/mongo/shell/mongo.js:62:1
shellHelper.show@src/mongo/shell/utils.js:761:19
shellHelper@src/mongo/shell/utils.js:651:15
@(shellhelp2):1:1
>
> use admin
switched to db admin
> db.auth('suoning','123456')
1
> show dbs
admin 0.000GB
local 0.000GB
>
创建普通用户
> use admin
switched to db admin
> db.auth('suoning','123456')
1
>
> use mydb
switched to db mydb
> db.createUser({user:'nick',pwd:'123456',roles:[{role:'readWrite',db:'mydb'}]})
Successfully added user: {
"user" : "nick",
"roles" : [
{
"role" : "readWrite",
"db" : "mydb"
}
]
}
>
> db.auth('nick','123456')
1
>
删除用户
> db.dropUser("nick")
true
查看所有存在用户
> use admin
switched to db admin
> db.auth('suoning','123456')
1
> db.system.users.find()
{ "_id" : "admin.suoning", "user" : "suoning", "db" : "admin", "credentials" : { "SCRAM-SHA-1" : { "iterationCount" : 10000, "salt" : "XXW+MD0TENKSkzk0bM2EGw==", "storedKey" : "iIuv5DpGOksvaFpFOSnAIRSwh+w=", "serverKey" : "ZGA7/Lkjv+RJX3fNANQN9hgBUwY=" } }, "roles" : [ { "role" : "userAdminAnyDatabase", "db" : "admin" } ] }
{ "_id" : "mydb.nick", "user" : "nick", "db" : "mydb", "credentials" : { "SCRAM-SHA-1" : { "iterationCount" : 10000, "salt" : "j71pQs/OR1eRtRa1IT80+w==", "storedKey" : "5hkHmU+FwdENDgGjV0wIbmTAOrQ=", "serverKey" : "Qs+c0gfGNUpwD/ZKgeOackzwNxI=" } }, "roles" : [ { "role" : "readWrite", "db" : "mydb" } ] }
>
总结:
- 创建超级管理员需要未开启权限模式的情况下执行;
- 如果 MongoDB 开启了权限模式,并且某一个数据库没有任何用户时,在不验证权限的情况下,可以创建一个用户,当继续创建第二个用户时,会返回错误,若想继续创建用户则必须登录;
- 用户只能在用户所在数据库登录,管理员需要通过admin认证后才能管理其他数据库。
数据库角色
- 内建的角色
- 数据库用户角色:read、readWrite;
- 数据库管理角色:dbAdmin、dbOwner、userAdmin;
- 集群管理角色:clusterAdmin、clusterManager、clusterMonitor、hostManager;
- 备份恢复角色:backup、restore;
- 所有数据库角色:readAnyDatabase、readWriteAnyDatabase、userAdminAnyDatabase、dbAdminAnyDatabase
- 超级用户角色:root // 这里还有几个角色间接或直接提供了系统超级用户的访问(dbOwner 、userAdmin、userAdminAnyDatabase)
- 内部角色:__system
角色说明:
Read:允许用户读取指定数据库
readWrite:允许用户读写指定数据库
dbAdmin:允许用户在指定数据库中执行管理函数,如索引创建、删除,查看统计或访问system.profile
userAdmin:允许用户向system.users集合写入,可以找指定数据库里创建、删除和管理用户
clusterAdmin:只在admin数据库中可用,赋予用户所有分片和复制集相关函数的管理权限。
readAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的读权限
readWriteAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的读写权限
userAdminAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的userAdmin权限
dbAdminAnyDatabase:只在admin数据库中可用,赋予用户所有数据库的dbAdmin权限。
root:只在admin数据库中可用。超级账号,超级权限
数据类型
数据类型 | 描述 |
---|---|
String | 字符串。存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中,UTF-8 编码的字符串才是合法的。 |
Integer | 整型数值。用于存储数值。根据你所采用的服务器,可分为 32 位或 64 位。 |
Boolean | 布尔值。用于存储布尔值(真/假)。 |
Double | 双精度浮点值。用于存储浮点值。 |
Min/Max keys | 将一个值与 BSON(二进制的 JSON)元素的最低值和最高值相对比。 |
Arrays | 用于将数组或列表或多个值存储为一个键。 |
Timestamp | 时间戳。记录文档修改或添加的具体时间。 |
Object | 用于内嵌文档。 |
Null | 用于创建空值。 |
Symbol | 符号。该数据类型基本上等同于字符串类型,但不同的是,它一般用于采用特殊符号类型的语言。 |
Date | 日期时间。用 UNIX 时间格式来存储当前日期或时间。你可以指定自己的日期时间:创建 Date 对象,传入年月日信息。 |
Object ID | 对象 ID。用于创建文档的 ID。 |
Binary Data | 二进制数据。用于存储二进制数据。 |
Code | 代码类型。用于在文档中存储 JavaScript 代码。 |
Regular expression | 正则表达式类型。用于存储正则表达式。 |
库与表操作
创建库与表
> show dbs
admin 0.000GB
local 0.000GB
>
> use mydb
switched to db mydb
> db
mydb
>
> db.mydb.insert({"name":"Nick","age":18})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
> show dbs
admin 0.000GB
local 0.000GB
mydb 0.000GB
>
> show tables;
mydb
>
删除库
> db.dropUser("nick")
true
>
> db.createUser({user:'nick',pwd:'123456',roles:[{role:'dbAdmin',db:'mydb'}]})
Successfully added user: {
"user" : "nick",
"roles" : [
{
"role" : "dbAdmin",
"db" : "mydb"
}
]
}
>
> db.auth("nick","123456")
1
>
> use mydb
switched to db mydb
> db
mydb
>
> show dbs;
admin 0.000GB
local 0.000GB
mydb 0.000GB
>
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "mydb", "ok" : 1 }
>
> show dbs;
admin 0.000GB
local 0.000GB
>
删除表
> db;
mydb
> show tables;
mydb
>
> db.mydb.drop();
true
> show tables;
>
文档操作
增
使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档,语法如下:
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
创建读写用户:
> db.createUser({user:'ning',pwd:'123456',roles:[{role:'readWrite',db:'mydb'}]})
Successfully added user: {
"user" : "ning",
"roles" : [
{
"role" : "readWrite",
"db" : "mydb"
}
]
}
>
> db.auth('ning','123456')
1
>
插入数据:
>
> db.user.insert({'name':'nick','age':18,'girlfriend':['jenny','coco','julia']})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
> show tables
user
>
>
> vb = ({'sex':'man'});
{ "sex" : "man" }
> db.user.insert(vb);
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
插入文档你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法类似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段,则会更新该 _id 的数据。
删
remove() 方法的基本语法格式如下所示:
db.collection.remove(
<query>,
<justOne>
) # MongoDB 是 2.6 版本以后的,语法格式如下:
db.collection.remove(
<query>,
{
justOne: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
) # 参数说明:
query :(可选)删除的文档的条件。
justOne : (可选)如果设为 true 或 1,则只删除一个文档。
writeConcern :(可选)抛出异常的级别。
删除数据:
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 18, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58fef9165b9ea92ab29fbd4c"), "sex" : "man" }
>
> db.user.remove({'sex':'man'})
WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
>
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 18, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
>
删除第一条找到的记录可以设置 justOne 为 1:
>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)
删除所有数据:
>db.col.remove({})
>db.col.find()
>
改
# 只更新一条
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 21, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58feffe55b9ea92ab29fbd4d"), "name" : "jenny", "age" : 21 }
>
> db.user.update({'age':21},{$set:{'age':22}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
>
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 22, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58feffe55b9ea92ab29fbd4d"), "name" : "jenny", "age" : 21 }
> # 更新多条
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 21, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58feffe55b9ea92ab29fbd4d"), "name" : "jenny", "age" : 21 }
>
> db.user.update({'age':21},{$set:{'age':22}},{multi:true})
WriteResult({ "nMatched" : 2, "nUpserted" : 0, "nModified" : 2 })
>
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 22, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
{ "_id" : ObjectId("58feffe55b9ea92ab29fbd4d"), "name" : "jenny", "age" : 22 }
>
save() 方法通过传入的文档来替换已有文档。语法格式如下:
db.collection.save(
<document>,
{
writeConcern: <document>
}
) 参数说明:
document : 文档数据。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。
> db.user.find()
{ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 22, "girlfriend" : [ "jenny", "coco", "julia" ] }
>
> db.user.save({ "_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"), "name" : "nick", "age" : 18, "girlfriend" : [ "jenny", "julia" ] })
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
>
> db.user.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("58fef7d55b9ea92ab29fbd4b"),
"name" : "nick",
"age" : 18,
"girlfriend" : [
"jenny",
"julia"
]
}
>
查
查询数据的语法格式如下:
db.mydb.find(query, projection) query :可选,使用查询操作符指定查询条件
projection :可选,使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值, 只需省略该参数即可(默认省略)。
pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。
>db.mydb.find().pretty()
大于小于:
操作 | 格式 | 范例 | RDBMS中的类似语句 |
---|---|---|---|
等于 | {<key>:<value> } |
db.col.find({"name":"nick"}).pretty() |
where name = 'nick' |
小于 | {<key>:{$lt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty() |
where likes < 50 |
小于或等于 | {<key>:{$lte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty() |
where likes <= 50 |
大于 | {<key>:{$gt:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty() |
where likes > 50 |
大于或等于 | {<key>:{$gte:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty() |
where likes >= 50 |
不等于 | {<key>:{$ne:<value>}} |
db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty() |
where likes != 50 |
获取"col"集合中 "likes" 大于100,小于 200 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})
and or:
and:
>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
or:
>db.col.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty()
Limit、Skip
limit()方法基本语法如下所示:
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
skip() 方法脚本语法格式如下:
使用skip()方法来跳过指定数量的数据,skip方法接受一个数字参数作为跳过的记录条数,默认为0。
>db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
sort
sort()方法对数据进行排序,sort()方法可以通过参数指定排序的字段,并使用 1 和 -1 来指定排序的方式,其中 1 为升序排列,而-1是用于降序排列。
>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
操作符 $type
获取 "col" 集合中 title 为 String 的数据:
db.col.find({"title" : {$type : 2}})
对应匹配类型:
类型 | 数字 | 备注 |
---|---|---|
Double | 1 | |
String | 2 | |
Object | 3 | |
Array | 4 | |
Binary data | 5 | |
Undefined | 6 | 已废弃。 |
Object id | 7 | |
Boolean | 8 | |
Date | 9 | |
Null | 10 | |
Regular Expression | 11 | |
JavaScript | 13 | |
Symbol | 14 | |
JavaScript (with scope) | 15 | |
32-bit integer | 16 | |
Timestamp | 17 | |
64-bit integer | 18 | |
Min key | 255 | Query with -1. |
Max key | 127 |
索引
使用 ensureIndex() 方法来创建索引,语法如下:
>db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1}) 语法中 Key 值为你要创建的索引字段,1为指定按升序创建索引,如果你想按降序来创建索引指定为-1即可
复合索引
db.col.ensureIndex({"title":1,"description":-1})
后台执行
通过在创建索引时加background:true 的选项,让创建工作在后台执行
db.values.ensureIndex({open: 1, close: 1}, {background: true})
ensureIndex() 接收可选参数,可选参数列表如下:
Parameter | Type | Description |
---|---|---|
background | Boolean | 建索引过程会阻塞其它数据库操作,background可指定以后台方式创建索引,即增加 "background" 可选参数。 "background" 默认值为false。 |
unique | Boolean | 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false. |
name | string | 索引的名称。如果未指定,MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称。 |
dropDups | Boolean | 在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。默认值为 false. |
sparse | Boolean | 对文档中不存在的字段数据不启用索引;这个参数需要特别注意,如果设置为true的话,在索引字段中不会查询出不包含对应字段的文档.。默认值为 false. |
expireAfterSeconds | integer | 指定一个以秒为单位的数值,完成 TTL设定,设定集合的生存时间。 |
v | index version | 索引的版本号。默认的索引版本取决于mongod创建索引时运行的版本。 |
weights | document | 索引权重值,数值在 1 到 99,999 之间,表示该索引相对于其他索引字段的得分权重。 |
default_language | string | 对于文本索引,该参数决定了停用词及词干和词器的规则的列表。 默认为英语 |
language_override | string | 对于文本索引,该参数指定了包含在文档中的字段名,语言覆盖默认的language,默认值为 language. |
索引不能被以下的查询使用:
- 正则表达式及非操作符,如 $nin, $not, 等。
- 算术运算符,如 $mod, 等。
- $where 子句
最大范围
- 集合中索引不能超过64个
- 索引名的长度不能超过125个字符
- 一个复合索引最多可以有31个字段
- 现有的索引字段的值超过索引键的限制,MongoDB中不会创建索引。
聚合
聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。
聚合的方法使用aggregate()方法,基本语法格式如下所示:
>db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)
> db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : 1}}}]) 以上实例类似sql语句: select by_user, count(*) from mycol group by by_user
我们通过字段by_user字段对数据进行分组,并计算by_user字段相同值的总和。
表达式 | 描述 | 实例 |
---|---|---|
$sum | 计算总和。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) |
$avg | 计算平均值 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$avg : "$likes"}}}]) |
$min | 获取集合中所有文档对应值得最小值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$min : "$likes"}}}]) |
$max | 获取集合中所有文档对应值得最大值。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", num_tutorial : {$max : "$likes"}}}]) |
$push | 在结果文档中插入值到一个数组中。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$push: "$url"}}}]) |
$addToSet | 在结果文档中插入值到一个数组中,但不创建副本。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) |
$first | 根据资源文档的排序获取第一个文档数据。 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) |
$last | 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据 | db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", last_url : {$last : "$url"}}}]) |
管道
MongoDB的聚合管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理。管道操作是可以重复的。
表达式:处理输入文档并输出。表达式是无状态的,只能用于计算当前聚合管道的文档,不能处理其它的文档。
- $project:修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域,也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
- $match:用于过滤数据,只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
- $limit:用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
- $skip:在聚合管道中跳过指定数量的文档,并返回余下的文档。
- $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。
- $group:将集合中的文档分组,可用于统计结果。
- $sort:将输入文档排序后输出。
- $geoNear:输出接近某一地理位置的有序文档。
管道操作符实例
1、$project实例
db.article.aggregate(
{ $project : {
title : 1 ,
author : 1 ,
}}
);
这样的话结果中就只还有_id,tilte和author三个字段了,默认情况下_id字段是被包含的,如果要想不包含_id话可以这样:
db.article.aggregate(
{ $project : {
_id : 0 ,
title : 1 ,
author : 1
}});
2.$match实例
db.articles.aggregate( [
{ $match : { score : { $gt : 70, $lte : 90 } } },
{ $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } }
] );
$match用于获取分数大于70小于或等于90记录,然后将符合条件的记录送到下一阶段$group管道操作符进行处理。
3.$skip实例
db.article.aggregate(
{ $skip : 5 });
经过$skip管道操作符处理后,前五个文档被"过滤"掉。
查询分析
explain()
mongo执行计划分析,详细点此处。
> db.user.find({"name":"nick"}).explain();
> db.user.find({"name":"nick"}).explain(true);
关键参数详细:
executionStats.executionSuccess
是否执行成功 executionStats.nReturned
查询的返回条数 executionStats.executionTimeMillis
整体执行时间 executionStats.totalKeysExamined
索引扫描次数 executionStats.totalDocsExamined
document扫描次数
hint()
使用 hint 来强制 MongoDB 使用一个指定的索引。
这种方法某些情形下会提升性能。 一个有索引的 collection 并且执行一个多字段的查询(一些字段已经索引了)。
如下查询指定了使用 naem 和 age 索引字段来查询:
> db.user.find({"name":"nick","age":18}).hint({"name":1,"age":1});
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