MongoDB API和python操作

安装

• 下载mongodb的版本，两点注意
  • 根据业界规则，偶数为稳定版，如1.6.X，奇数为开发版，如1.7.X
  • 32bit的mongodb最大只能存放2G的数据，64bit就没有限制
• 到官网，选择合适的版本下载
• 解压    tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-3.4.0.tgz

• 移动到/usr/local/目录下    sudo mv -r mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-3.4.0/ /usr/local/mongodb

• 将可执行文件添加到PATH路径中      export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH

管理mongo

• 配置文件在/etc/mongod.conf

• 默认端口27017

• 启动      sudo service mongod start

• 停止     sudo service mongod stop

• 使用终端连接
• 这个shell就是mongodb的客户端，同时也是一个js的编译器     mongo

• 命令

db查看当前数据库名称
db.stats()查看当前数据库信息

• 终端退出连接

exit
或ctrl+c

• GUI：robomongo，解压后在bin目录下找到运行程序

数据库切换

• 查看当前数据库名称    --db

• 查看所有数据库名称
• 列出所有在物理上存在的数据库       --show dbs

• 切换数据库
• 如果数据库不存在，则指向数据库，但不创建，直到插入数据或创建集合时数据库才被创建            --use 数据库名称

• 默认的数据库为test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在test数据库中

数据库删除

• 删除当前指向的数据库
• 如果数据库不存在，则什么也不做         --db.dropDatabase()

集合创建

• 语法         --db.createCollection(name, options)

• name是要创建的集合的名称
• options是一个文档，用于指定集合的配置
• 选项​​参数是可选的，所以只需要到指定的集合名称。以下是可以使用的选项列表：
• 例1：不限制集合大小         --db.createCollection("stu")

• 例2：限制集合大小，后面学会插入语句后可以查看效果
• 参数capped：默认值为false表示不设置上限，值为true表示设置上限
• 参数size：当capped值为true时，需要指定此参数，表示上限大小，当文档达到上限时，会将之前的数据覆盖，单位为字节

db.createCollection("sub", { capped : true, size : 10 } )

查看当前数据库的集合

• 语法       --show collections

删除

• 语法          --db.集合名称.drop()

数据类型

• 下表为MongoDB中常用的几种数据类型：
• Object ID：文档ID
• String：字符串，最常用，必须是有效的UTF-8
• Boolean：存储一个布尔值，true或false
• Integer：整数可以是32位或64位，这取决于服务器
• Double：存储浮点值
• Arrays：数组或列表，多个值存储到一个键
• Object：用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档
• Null：存储Null值
• Timestamp：时间戳
• Date：存储当前日期或时间的UNIX时间格式

object id

• 每个文档都有一个属性，为_id，保证每个文档的唯一性
• 可以自己去设置_id插入文档
• 如果没有提供，那么MongoDB为每个文档提供了一个独特的_id，类型为objectID
• objectID是一个12字节的十六进制数
  • 前4个字节为当前时间戳
  • 接下来3个字节的机器ID
  • 接下来的2个字节中MongoDB的服务进程id
  • 最后3个字节是简单的增量值

插入

• 语法

db.集合名称.insert(document)

• 插入文档时，如果不指定_id参数，MongoDB会为文档分配一个唯一的ObjectId
• 例1

db.stu.insert({name:'gj',gender:1})

• 例2

s1={_id:'20160101',name:'hr'}
s1.gender=0
db.stu.insert(s1)

简单查询

• 语法

db.集合名称.find()

更新

• 语法

db.集合名称.update(
   <query>,
   <update>,
   {multi: <boolean>}
)

• 参数query:查询条件，类似sql语句update中where部分
• 参数update:更新操作符，类似sql语句update中set部分
• 参数multi:可选，默认是false，表示只更新找到的第一条记录，值为true表示把满足条件的文档全部更新
• 例3：全文档更新

db.stu.update({name:'hr'},{name:'mnc'})

• 例4：指定属性更新，通过操作符$set

db.stu.insert({name:'hr',gender:0})
db.stu.update({name:'hr'},{$set:{name:'hys'}})

• 例5：修改多条匹配到的数据

db.stu.update({},{$set:{gender:0}},{multi:true})

保存

• 语法

db.集合名称.save(document)

• 如果文档的_id已经存在则修改，如果文档的_id不存在则添加

• 例6

db.stu.save({_id:'20160102','name':'yk',gender:1})

• 例7

db.stu.save({_id:'20160102','name':'wyk'})

删除

• 语法

db.集合名称.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>
   }
)

• 参数query:可选，删除的文档的条件
• 参数justOne:可选，如果设为true或1，则只删除一条，默认false，表示删除多条
• 例8：只删除匹配到的第一条        db.stu.remove({gender:0},{justOne:true})

• 例9：全部删除           db.stu.remove({})

关于size的示例

• 例10
• 创建集合        db.createCollection('sub',{capped:true,size:10})

• 插入第一条数据库查询

db.sub.insert({title:'linux',count:10})
db.sub.find()

• 插入第二条数据库查询

db.sub.insert({title:'web',count:15})
db.sub.find()

• 插入第三条数据库查询

db.sub.insert({title:'sql',count:8})
db.sub.find()

• 插入第四条数据库查询

db.sub.insert({title:'django',count:12})
db.sub.find()

• 插入第五条数据库查询

db.sub.insert({title:'python',count:14})
db.sub.find()

数据查询

基本查询

• 方法find()：查询                                      db.集合名称.find({条件文档})

• 方法findOne()：查询，只返回第一个      db.集合名称.findOne({条件文档})

• 方法pretty()：将结果格式化                     db.集合名称.find({条件文档}).pretty()

比较运算符

• 等于，默认是等于判断，没有运算符
• 小于$lt
• 小于或等于$lte
• 大于$gt
• 大于或等于$gte
• 不等于$ne
• 例1：查询名称等于'gj'的学生                db.stu.find({name:'gj'})

• 例2：查询年龄大于或等于18的学生          db.stu.find({age:{$gte:18}})

逻辑运算符

• 查询时可以有多个条件，多个条件之间需要通过逻辑运算符连接
• 逻辑与：默认是逻辑与的关系
• 例3：查询年龄大于或等于18，并且性别为1的学生           --db.stu.find({age:{$gte:18},gender:1})

• 逻辑或：使用$or
• 例4：查询年龄大于18，或性别为0的学生             --db.stu.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:1}]})

• and和or一起使用
• 例5：查询年龄大于18或性别为0的学生，并且学生的姓名为gj     ---db.stu.find({$or:[{age:{$gte:18}},{gender:1}],name:'gj'})

范围运算符

• 使用"$in"，"$nin" 判断是否在某个范围内
• 例6：查询年龄为18、28的学生                  --db.stu.find({age:{$in:[18,28]}})

支持正则表达式

• 使用//或$regex编写正则表达式
• 例7：查询姓黄的学生

db.stu.find({name:/^黄/})
db.stu.find({name:{$regex:'^黄'}}})

自定义查询

• 使用$where后面写一个函数，返回满足条件的数据
• 例7：查询年龄大于30的学生              --db.stu.find({$where:function(){return this.age>20}})

Limit

• 方法limit()：用于读取指定数量的文档
• 语法：    --db.集合名称.find().limit(NUMBER)

• 参数NUMBER表示要获取文档的条数
• 如果没有指定参数则显示集合中的所有文档
• 例1：查询2条学生信息       --db.stu.find().limit(2)

skip

• 方法skip()：用于跳过指定数量的文档
• 语法：      db.集合名称.find().skip(NUMBER)

• 参数NUMBER表示跳过的记录条数，默认值为0
• 例2：查询从第3条开始的学生信息       db.stu.find().skip(2)

一起使用

• 方法limit()和skip()可以一起使用，不分先后顺序

• 创建数据集             --for(i=0;i<15;i++){db.t1.insert({_id:i})}

• 查询第5至8条数据

db.stu.find().limit(4).skip(5)
或
db.stu.find().skip(5).limit(4)

投影

• 在查询到的返回结果中，只选择必要的字段，而不是选择一个文档的整个字段
• 如：一个文档有5个字段，需要显示只有3个，投影其中3个字段即可
• 语法：
• 参数为字段与值，值为1表示显示，值为0不显示        db.集合名称.find({},{字段名称:1,...})

• 对于需要显示的字段，设置为1即可，不设置即为不显示
• 特殊：对于_id列默认是显示的，如果不显示需要明确设置为0
• 例1        db.stu.find({},{name:1,gender:1})

• 例2         db.stu.find({},{_id:0,name:1,gender:1})

排序

• 方法sort()，用于对结果集进行排序
• 语法               db.集合名称.find().sort({字段:1,...})

• 参数1为升序排列
• 参数-1为降序排列
• 例1：根据性别降序，再根据年龄升序            db.stu.find().sort({gender:-1,age:1})

统计个数

• 方法count()用于统计结果集中文档条数
• 语法             db.集合名称.find({条件}).count()

• 也可以与为    db.集合名称.count({条件})

• 例1：统计男生人数          db.stu.find({gender:1}).count()

• 例2：统计年龄大于20的男生人数        db.stu.count({age:{$gt:20},gender:1})

消除重复

• 方法distinct()对数据进行去重
• 语法       db.集合名称.distinct('去重字段',{条件})

• 例1:查找年龄大于18的性别（去重）       db.stu.distinct('gender',{age:{$gt:18}})

聚合 aggregate

• 聚合(aggregate)主要用于计算数据，类似sql中的sum()、avg()
• 语法            db.集合名称.aggregate([{管道:{表达式}}])

管道

• 管道在Unix和Linux中一般用于将当前命令的输出结果作为下一个命令的输入             ps ajx | grep mongo

• 在mongodb中，管道具有同样的作用，文档处理完毕后，通过管道进行下一次处理
• 常用管道
  • $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果
  • $match：过滤数据，只输出符合条件的文档
  • $project：修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
  • $sort：将输入文档排序后输出
  • $limit：限制聚合管道返回的文档数
  • $skip：跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
  • $unwind：将数组类型的字段进行拆分

表达式

• 处理输入文档并输出
• 语法            表达式:'$列名'

• 常用表达式
  • $sum：计算总和，$sum:1同count表示计数
  • $avg：计算平均值
  • $min：获取最小值
  • $max：获取最大值
  • $push：在结果文档中插入值到一个数组中
  • $first：根据资源文档的排序获取第一个文档数据
  • $last：根据资源文档的排序获取最后一个文档数据

$group

• 将集合中的文档分组，可用于统计结果
• _id表示分组的依据，使用某个字段的格式为'$字段'
• 例1：统计男生、女生的总人数

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$gender',
            counter:{$sum:1}
        }
    }
])

Group by null

• 将集合中所有文档分为一组
• 例2：求学生总人数、平均年龄

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:null,
            counter:{$sum:1},
            avgAge:{$avg:'$age'}
        }
    }
])

透视数据

• 例3：统计学生性别及学生姓名

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$gender',
            name:{$push:'$name'}
        }
    }
])

• 使用$$ROOT可以将文档内容加入到结果集的数组中，代码如下

db.stu.aggregate([
    {$group:
        {
            _id:'$gender',
            name:{$push:'$$ROOT'}
        }
    }
])

$match

• 用于过滤数据，只输出符合条件的文档
• 使用MongoDB的标准查询操作
• 例1：查询年龄大于20的学生

db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$gt:20}}}
])

• 例2：查询年龄大于20的男生、女生人数

db.stu.aggregate([
    {$match:{age:{$gt:20}}},
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}}
])

$project

• 修改输入文档的结构，如重命名、增加、删除字段、创建计算结果
• 例1：查询学生的姓名、年龄

db.stu.aggregate([
    {$project:{_id:0,name:1,age:1}}
])

• 例2：查询男生、女生人数，输出人数

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$project:{_id:0,counter:1}}
])

$sort

• 将输入文档排序后输出
• 例1：查询学生信息，按年龄升序

b.stu.aggregate([{$sort:{age:1}}])

• 例2：查询男生、女生人数，按人数降序

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:-1}}
])

$limit

• 限制聚合管道返回的文档数
• 例1：查询2条学生信息

db.stu.aggregate([{$limit:2}])

$skip

• 跳过指定数量的文档，并返回余下的文档
• 例2：查询从第3条开始的学生信息

db.stu.aggregate([{$skip:2}])

• 例3：统计男生、女生人数，按人数升序，取第二条数据

db.stu.aggregate([
    {$group:{_id:'$gender',counter:{$sum:1}}},
    {$sort:{counter:1}},
    {$skip:1},
    {$limit:1}
])

• 注意顺序：先写skip，再写limit

$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

语法1

• 对某字段值进行拆分

db.集合名称.aggregate([{$unwind:'$字段名称'}])

• 构造数据

db.t2.insert({_id:1,item:'t-shirt',size:['S','M','L']})

• 查询

db.t2.aggregate([{$unwind:'$size'}])

语法2

• 对某字段值进行拆分
• 处理空数组、非数组、无字段、null情况

db.inventory.aggregate([{
    $unwind:{
        path:'$字段名称',
        preserveNullAndEmptyArrays:<boolean>#防止数据丢失
    }
}])

• 构造数据

db.t3.insert([
{ "_id" : 1, "item" : "a", "size": [ "S", "M", "L"] },
{ "_id" : 2, "item" : "b", "size" : [ ] },
{ "_id" : 3, "item" : "c", "size": "M" },
{ "_id" : 4, "item" : "d" },
{ "_id" : 5, "item" : "e", "size" : null }
])

• 使用语法1查询

db.t3.aggregate([{$unwind:'$size'}])

• 查看查询结果，发现对于空数组、无字段、null的文档，都被丢弃了
• 问：如何能不丢弃呢？
• 答：使用语法2查询

db.t3.aggregate([{$unwind:{path:'$sizes',preserveNullAndEmptyArrays

与python交互

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import pymongo
import datetime

def get_db():
    # 建立连接
    client = pymongo.MongoClient(host="10.244.25.180", port=27017)
    db = client['example']
    #或者 db = client.example
    return db

def get_collection(db):
    # 选择集合（mongo中collection和database都是延时创建的）
    coll = db['informations']
    print db.collection_names()
    return coll

def insert_one_doc(db):
    # 插入一个document
    coll = db['informations']
    information = {"name": "quyang", "age": "25"}
    information_id = coll.insert(information)
    print information_id

def insert_multi_docs(db):
    # 批量插入documents,插入一个数组
    coll = db['informations']
    information = [{"name": "xiaoming", "age": "25"}, {"name": "xiaoqiang", "age": "24"}]
    information_id = coll.insert(information)
    print information_id

def get_one_doc(db):
    # 有就返回一个，没有就返回None
    coll = db['informations']
    print coll.find_one()  # 返回第一条记录
    print coll.find_one({"name": "quyang"})
    print coll.find_one({"name": "none"})

def get_one_by_id(db):
    # 通过objectid来查找一个doc
    coll = db['informations']
    obj = coll.find_one()
    obj_id = obj["_id"]
    print "_id 为ObjectId类型，obj_id:" + str(obj_id)

    print coll.find_one({"_id": obj_id})
    # 需要注意这里的obj_id是一个对象，不是一个str，使用str类型作为_id的值无法找到记录
    print "_id 为str类型 "
    print coll.find_one({"_id": str(obj_id)})
    # 可以通过ObjectId方法把str转成ObjectId类型
    from bson.objectid import ObjectId

    print "_id 转换成ObjectId类型"
    print coll.find_one({"_id": ObjectId(str(obj_id))})

def get_many_docs(db):
    # mongo中提供了过滤查找的方法，可以通过各种条件筛选来获取数据集，还可以对数据进行计数，排序等处理
    coll = db['informations']
    #ASCENDING = 1 升序;DESCENDING = -1降序;default is ASCENDING
    for item in coll.find().sort("age", pymongo.DESCENDING):
        print item

    count = coll.count()
    print "集合中所有数据 %s个" % int(count)

    #条件查询
    count = coll.find({"name":"quyang"}).count()
    print "quyang: %s"%count

def clear_all_datas(db):
    #清空一个集合中的所有数据
    db["informations"].remove()

if __name__ == '__main__':
    db = get_db()
    my_collection = get_collection(db)
    post = {"author": "Mike", "text": "My first blog post!", "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
            "date": datetime.datetime.utcnow()}
    # 插入记录
    my_collection.insert(post)
    insert_one_doc(db)
    # 条件查询
    print my_collection.find_one({"x": "10"})
    # 查询表中所有的数据
    for iii in my_collection.find():
        print iii
    print my_collection.count()
    my_collection.update({"author": "Mike"},
                         {"author": "quyang", "text": "My first blog post!", "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
                          "date": datetime.datetime.utcnow()})
    for jjj in my_collection.find():
        print jjj
    get_one_doc(db)
    get_one_by_id(db)
    get_many_docs(db)
    # clear_all_datas(db)