本文介绍数据库的4个基本操作:创建、读取、更新和删除(CRUD)。

  接下来的数据库操作演示,我们使用MongoDB自带简洁但功能强大的JavaScript shell,MongoDB shell是一个独立的DB客户端(它也是功能完备的JavaScript解释器 可以运行任何JavaScript程序),MongoDB shell的使用介绍请阅读博文《NoSQL学习之路(三):MongoDB Shell的使用》。

CRUD

1.C 创建

  insert函数添加一个文档到集合里面。

  直接将文档作为参数:  

  >db.post.insert({"title":"Ex.1"})

  或者将文档赋值给变量,变量作为方法的参数。

  下面我们添加一篇文章。首先,创建一个局部变量post,JavaScript对象作为文档的内容的赋值给post。里面会有"title","author","content"和"date"等键值。

  

  使用count()查询集合中文档条数:

  

当我们成功的插入一条文档到集合中后,我们会发现多了一个键"_id"和自动生成的ObjectId类型值。[详情:MongoDB的ObjectID]

当插入多个文档到一个集合的时候,请使用批量插入会快一些。批量插入能传递一个由文档构成的数组给数据库。这样避免了许多零碎的请求所带来的开销。

要是只是导入原始数据(例如,从MySQL中导入 ),可以使用命令行工具,如mongoimport,而不是使用批量插入。另一方面,可以用它在存入MongoDB之前对数据做一些小的修整(转换日期成为日期类型,或添加自定义的"_id"所以批量插入对导入数据来说也是有用的。  

当执行插入的时候,使用的驱动程序会将数据转换成BSON的形式,然后将其送入数据库。数据库解析BSON,检验是否包含"_id"键并且文档不超过4MB。要查看doc文档转为BSON的大小(以字节为单位),在shell中运行 Object.bsonsize(doc)即可。
MongoDB在插入时并不执行代码,不做别的数据验证,就只是简单地将文档原样存入数据库中.虽然会导致插入无效的数据,但是它能让数据库更加安全,远离注入式攻击。

2.R读取

  find会返回集合里面所有的文档。findOne(注意大小写 findone 是无效的)查看一个文档。

  find和findOne可以接受査询文档形式的限定条件。这将通过査询限制匹配的文档。使用find时,shell自动显示最多20个匹配的文档,但可以获取更多文档。

  

3.U更新

  更新操作是原子的:若是两个更新同时发生,先到达服务器的先执行,接着执行另外的。  

  update接受(至少)两个参数:第一个是要更新文档的限定条件,第二个是新的文档。

  注意:若是集合中有多个文档匹配查询条件,更新时会查询条件匹配了,然后更新的时候由于第二个参数的存在就产生重复的"_id"值,数据库会报错。限定条件尽量只能筛选出一条文档记录来。

  假设决定给我们先前写的文章增加标签,则需要增加一个新的键,对应的值是存放标签的数组。
  第一步修改变量post,增加"tags"键:

  

  shell输入post回车,post变量中文档值已经包含了tags数组了。

  

  使用update方法更新文档后,文档中便有了"tags"键的内容。

4.D删除

  remove用来从数据库中永久性地删除文档,不能回复和撤销。

  在不使用参数进行调用的情况下,它会删除一个集合内的所有文档,不会删除集合本身,原有的索引也会保留。。

  >db.posts.remove()

  它也可以接受一个文档以指定限定条件作为参数。现在集合中只有一条文档记录,我们指定限定条件进行删除操作::

  
  集合现在又是空的了。

  如果要清除整个集合,直接删除集合(然后重建索引)会更快,使用drop_collection函数。

  >>db.drop_collection(collection_name)

Objectld

   官方wiki:http://docs.mongodb.org/manual/reference/object-id/

  当我们成功的插入一条文档到集合中后,我们会发现多了一个键"_id"和自动生成的ObjectId类型值。通常会在客户端由驱动程序完成。原因如下:

  • MongoDB的设计理念:能从服务器端转移到驱动程序来做的事,就尽量转移。扩展应用层也要比扩展数据库层容易得多。将事务交由客户端来处理,就减轻了数据库扩展的负担。
  • 在客户端生成Objectld,驱动程序能够提供更加丰富的API。

  集合中每个文档都有唯一的"_id"值,来确保集合里面每个文档都能被唯一标识。Objectld是"_id"的默认类型,它是一种轻量型的,不同的机器都能用全局唯一的同种方法轻量的生成它。mongodb从开始设计就被定义为分布式数据库,处理多个节点是一个核心要求。若采用传统的自增主键策略,在多台服务器上同步自动增加主键既费力又费时。

  

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
时间戳 机器名 PID 计数器

  

  ObjectId占用12字节的存储空间,每个字节两位十六进制数字,是一个24位的字符串。由“时间戳” 、“机器名”、“PID号”和“计数器”组成。使用机器名的好处是在分布式环境中能够避免单点计数的性能瓶颈。使用PID号的好处是支持同一机器内运行多个mongod实例。最终采用时间戳和计数器的组合来保证唯一性。

  1.时间戳  4个字节。从标准纪元开始,单位为秒。

  • 时间戳,与随后的5个字节(机器名+PID)组合起来,提供了秒级别的唯一性。
  • 由于时间戳在前,这意味着Objectld大致会按照插入的顺序排列,这对于某些方面很有用,如将其作为索引提高效率,但是这个是没有保证的。
  • 这4个字节也隐含了文档创建的时间。绝大多数驱动都会公开一个方法从Objectld获取这个信息。

  2.机器名  3个字节。所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值,机器名通过Md5加密后取前三个字节。

  3.PID  2个字节。为了确保在同一台机器上并发的多个进程产生的Objectld是唯一的,所以加上进程标识符(PID).注意到每次重启mongod进程后PID号通常会发生变化就可以了。   

  前9字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的Objectld是唯一的。

  4.计数器  3个字节,表示的取值范围就是256*256*256=16777216。一个自动增加的计数器,确保相同进程同一秒产生的Obj ectld也是不一样的同一秒钟最多允许每个进程拥有2563 (16 777 216)不同的Objectld。

MongoDB的Python驱动

  python环境下载: http://www.python.org/download/

  pymongo驱动下载: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

  window环境下,pymongo选择类型为MS Windows installer。同时注意对应的python版本和系统(32or 64bit).需事先安装好python环境,pymongo检测到python安装路径,只需下一步到完成即可。

  

  然后打开python命令行控制台程序。

  

  下面是官方提供的基本示例:

创建连接
>>> import pymongo
>>> client = pymongo.MongoClient("localhost", 27017)
切换数据库
>>> db = client.test
打印数据库名称
>>> db.name
u'test'
获取集合
>>> db.my_collection
Collection(Database(MongoClient('localhost', 27017), u'test'), u'my_collection')
插入文档
>>> db.my_collection.save({"x": 10})
ObjectId('4aba15ebe23f6b53b0000000')
>>> db.my_collection.save({"x": 8})
ObjectId('4aba160ee23f6b543e000000')
>>> db.my_collection.save({"x": 11})
ObjectId('4aba160ee23f6b543e000002')
查看集合中的一条文档记录
>>> db.my_collection.find_one()
{u'x': 10, u'_id': ObjectId('4aba15ebe23f6b53b0000000')}

  

  下面我们使用python语言往集合中插入1000000条文档记录,然后再清空该集合,并显示清空操作花费时间。

  下面演示将使用Python  shell.

  

  

  新建.py文件。

import pymongo
client = pymongo.MongoClient("localhost", 27017)
db = client.test
#查看test数据库中集合信息
print (db.collection_names())
#连接到my_collection集合
print (db.my_collection)
#清空my_collection集合文档信息
db.my_collection.remove()
#显示my_collection集合中文档数目
print (db.my_collection.find().count())
#插入1000000条文档信息
for i in range(1000000):
db.my_collection.insert({"test":"tnt","index":i}) #显示my_collection集合中文档数目
print ('插入完毕,当前文档数目:')
print (db.my_collection.find().count())

通过Python  shell打开该文件,然后按“F5”或者点击“run”->"run module",运行该文件,执行操作。

  

  运行后,python shell 光标闪烁,因为数量较多,等待片刻。

  

  文档成功插入后:

  

  运行下面的代码,执行清空集合操作。

import time
from pymongo import Connection
db=Connection().test
collection = db.my_collection
start = time.time()
collection.remove()
collection.find_one()
total = time.time()-start
print ("删除1000000条文档共计耗时:%d seconds" % total)

  结果如下:

  

参考:

1.MongoDB权威指南

2.MongoDB的ObjectId

3.理解MongoDB默认的ObjectID

4. pymongo 使用小结

原文地址:http://www.cnblogs.com/egger/archive/2013/05/01/3053239.html

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