本文实例讲述了Python常见MongoDB数据库操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能。接下来记录一下在使用PyMongo操作MongoDB
下载pymongo库
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pip install pymongo |
前置操作
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# 获取MongoDB操作，localhost为host，27017为MongoDB默认portclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")# 操作test数据库db = client.test# 获取Student集合student = db.Student |
插入单条数据
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# 插入一条数据，并获取返回结果res = student.insert_one({"name":"老王"})# 获取插入之后该条数据的idobject_id = res.inserted_idprint(object_id) |
插入多条数据
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# 插入9条数据res = student.insert_many([{"name":"name%d"%index} for index in range(1,10)])# 获取插入之后该9条数据的ids，object_ids为一个listobject_ids = res.inserted_idsprint(object_ids) |
查询单条数据
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# 查询单条数据,res为一个dictres = student.find_one({"name":"老王"}) |
查询满足条件的所有数据
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# 查询满足条件的所有数据，res为一个pymongo.cursor.Cursor对象res = student.find({"name":"老王"})# 获取数据个数print(res.count())for index in res: # index为一个dict。注意:这个循环只能进行一次，如需再次操作返回结果，需要在find一次,或将list(res)，将这个返回结果保存起来 print(index) |
更新
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# 查询并更新。{"name":"老王"}为查询条件；{"$set":{"addr":"家住隔壁"}}更新数据；upsert=False找不到不插入数据,upsert=True找不到则插入数据# res为返回结果,res为一个字典对象，是之前数据的字典res = student.find_one_and_update({"name":"老王"},{"$set":{"addr":"家住隔壁"}},upsert=False) |
删除单条数据
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student.delete_one({"name":"老王"}) |
删除匹配条件的所有数据
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student.delete_many({"name":"老王"}) |
附：更多MongoDB的操作
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能。接下来记录一下在终端怎么使用MongoDB：
常用命令
切换/创建数据库
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use xxx; # 切换数据库,不存在则创建 |
插入数据
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# 插入数据,name="Python",age=100,Student为集合(表)名，Student不存在会自动创建db.Student.insert({name:"Python",age:100}) |
或者定义一个字典
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document = {name:"Python",age:100}db.Student.insert(document) |
查询数据
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# 查询所有数据db.Student.find()# 查询所有数据并格式化输出db.Student.find().pretty()# 条件查询,name="python"的所有数据db.Student.find({name:"python"})# 条件查询,age > 50的所有数据db.Student.find({age:{$gt:50}})# 条件查询,age >= 50的所有数据db.Student.find({age:{$gte:50}})# 条件查询,age < 50的所有数据db.Student.find({age:{$lt:50}})# 条件查询,age <= 50的所有数据db.Student.find({age:{$lte:50}})# 条件查询,age == 50的所有数据db.Student.find({age:{$eq:50}})# 条件查询,age != 50的所有数据db.Student.find({age:{$ne:50}})# 条件查询,存在name字段的所有数据db.Student.find({name:{$exists:true}})# 多条件查询,name="python"并且age=50的所有数据db.Student.find({name:"python",age:50})# $and语法,name="python"并且age=50的所有数据。db.Student.find({$and:[{name:"python"},{age:50}]})# 查询字典数组的数据infoList = [{"province":"广东","city":"深圳"}]db.Student.find({"infoList.province":"广东"})# 查询数量db.Student.find({name:"python"}).count()# 或查询,$or语法。查询name="python"或name="android"的所有数据db.Student.find({$or:[{name:"python"},{name:"android"}]})# $size语法,查询info数组长度为8的所有数据db.Student.find({info:{$size:8}})# $not语法,查询info数组长度不为8的所有数据db.Student.find({info:{$not:{$size:8}}})# and与or联合使用.相当于 where age=18 and (name="python" or name="android")db.Student.find({age:18,$or:[{name:"python"},{name:"android"}]})# $nor语法,搜索name既不等于"python"且不等于"android"的所有数据db.Student.find({"$nor":[{name:"python"},{name:"android"}]})# $in语法.搜索name="老张"或name="老王"的所有数据db.Student.find({name:{$in:["老王","老张"]}})# $nin语法.搜索name不为"老张"或"老王"的所有数据db.Student.find({name:{$nin:["老王","老张"]}})# $all语法,搜索info=["aaa","bbb"]的所有数据db.Student.find({info:{$all:["aaa","bbb"]}})# $mod语法,搜索sex % 2 == 0的所有数据db.Student.find({sex:{$mod:[2,0]}})# $where语法，搜索age=info的所有数据db.Student.find({"$where":"this.age==this.info"})# $slice语法，过滤，info数组中的后3个数据db.Student.find({},{info:{$slice:-3}})# $slice语法，过滤，info数组中的前3个数据db.Student.find({},{info:{$slice:3}})# $slice语法，过滤，info数组中跳过20个数据之后取10个数据db.Student.find({},{info:{$slice:[20,10]}})# $slice语法，过滤，info数组中倒数第20个数据之后取10个数据db.Student.find({},{info:{$slice:[-20,10]}})# 正则.获取name包含"王"的所有数据db.Student.find({name:{$regex:"王"}})# 正则。获取name包含"a"并且不区分大小写的所有数据db.Student.find({name:{$regex:"a",$options:"i"}}) |
更新数据
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# 找到name="MongoDB"的数据，将其更改为name="MongoDB学习"，只修改匹配到的第一条数据db.Student.update({name:"MongoDB"},{$set:{name:"MongoDB学习"}})# 找不到name="MongoDB"的数据，则插入name="MongoDB学习",找到了则为修改。upsert:true找不到则插入，默认false,不插入db.Student.update({name:"MongoDB"},{$set:{name:"MongoDB学习"}},{upsert:true})# 找到name="MongoDB"的数据，将其更改为name="MongoDB学习"。multi:true更改所有匹配的数据，默认false，只匹配第一条db.Student.update({name:"MongoDB"},{$set:{name:"MongoDB学习"}},{multi:true})# 匹配name="MongoDB"的第一条数据，将其更改为name="MongoDB学习"db.Student.updateOne({name:"MongoDB"},{$set:{name:"MongoDB学习"}})# 更新字典数组的数据infoList = [{"province":"广东","city":"深圳"}]db.Student.update({"infoList.province":"广东"},{"$set":{"province.$.city":"广州"}})# 将age>18的数据，修改name="xxx"，第一个false:不存在不会插入(true为不存在则插入)，第二个false：只匹配第一条数据(true为匹配所有数据)db.Student.update({age:{$gt:18}},{$set:{name:"xxx"}},false,false)# 在name="python"的所有数据里，将age字段值+1db.Student.update({name:"python"},{$inc:{age:1}})# 在name="python"的所有数据里，将age键删除，1可以是任何值db.Student.update({name:"python"},{$unset:{age:1}})# 在name="python"的所有数据里，将age键名修改成"Age"db.Student.update({name:"python"},{$rename:{age:"Age"}})# 在name="python"的所有数据里，在名为array的数组添加abc元素db.Student.update({name:"python"},{$push:{array:"abc"}})# 在name="python"的所有数据里，将["abc","adc"]里所有元素添加到array里面db.Student.update({name:"python"},{$pushAll:{array:["abc","adc"]}})# 在name="python"的所有数据里，在名为array的数组删除abc元素db.Student.update({name:"python"},{$pull:{array:"abc"}})# 在name="python"的所有数据里，将["abc","adc"]里所有元素全部从array里删除db.Student.update({name:"python"},{$pullAll:{array:["abc","adc"]}})# 在name="python"的所有数据里，删除array数组尾部数据,无论array为多少都只删除一条，array小于0时，删除头部第一条，array大于等于0时，删除尾部第一条db.Student.update({name:"python"},{$pop:{array:2}}) |
删除数据
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# 删除匹配到的所有数据db.Student.remove({name:"老张"})# 删除匹配到第一条数据,justOne:true只删除一条数据db.Student.remove({name:"老张"},{justOne:true}) |
**type**：type**：type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果
常用type类型：
| 数字 | 类型 |
|---|---|
| 1 | Double |
| 2 | String |
| 3 | Object |
| 4 | Array |
| 5 | Binary data |
| 6 | Undefined |
| 7 | Object id |
| 8 | Boolean |
| 9 | Date |
| 10 | Null |
| 11 | Regular Expression |
| 13 | JavaScript |
| 14 | Symbol |
| 15 | JavaScript (with scope) |
| 16 | 32-bit integer |
| 17 | Timestamp |
| 18 | 64-bit integer |
| 255 | Min key |
| 127 | Max key |
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# 查询name为String类型的所有数据，2为Stringdb.Student.find({name:{$type:2}}) |
- limit：限制条数
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# 查询name="python"的所有数据，限制2条db.Student.find({name:"python"}).limit(2) |
- skip：跳过数据
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# 查询name > 15的数据，跳过前两条，并限制只查询两条db.Student.find({name:{$gt:15}}).limit(2).skip(2) |
- sort：排序，1位升序，-1位降序
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# 查询所有数据，并以age升序排列db.Student.find().sort({age:1})# 多条件排序db.Student.find().sort({age:1,score:-1}) |
- findAndModify：查找并更新
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# 查找name="python"的所有数据，并修改age=18db.Student.findAndModify({query:{name:"python"},update:{$set:{age:18}}}) |
- ObjectId
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# 获取文档的创建时间ObjectId("598542475e6b2464187abef7").getTimestamp() |
- aggregate：聚合查询
常用聚合表达式:
| 表达式 | 描述 |
|---|---|
| $sum | 和 |
| $avg | 平均值 |
| $min | 最小值 |
| $max | 最大值 |
| $push | 在结果中插入值到数组中 |
| $addToSet | 在结果中插入值到数组中,但不创建副本 |
| $first | 根据资源文档的排序，获取第一个数据 |
| $last | 根据资源文档的排序，获取最后一个数据 |
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# 根据name分组,并插入sum，sum值为该组所有age的和db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum:{$sum:"$age"}}}])# 根据name分组,并插入sum，sum值为该组的数量，并以sum排序,升序db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum:{$sum:1}}}])# 根据name分组,并插入avg,avg值为该组所有age的平均值db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",avg:{$avg:"$age"}}}])# 根据name分组,并插入min,min值为该组所有age的最小值db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",min:{$min:"$age"}}}])# 根据name分组,并插入max,max值为该组所有age的最大值db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",max:{$max:"$age"}}}])# 根据name分组,并插入数组array,array值为该组所有的age值db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",array:{$push:"$age"}}}])# 根据name分组,并插入数组array,array值为该组所有的age值db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",array:{$addToSet:"$age"}}}])# 根据name分组,并插入f,f值为该组age下的第一个值db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",f:{$first:"$age"}}}])# 根据name分组,并插入l,l值为该组age下的第一个值db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",l:{$last:"$age"}}}]) |
管道操作实例
1. $project：用于修改文档的输出结构
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# 查询所有的name,age数据，默认包含_id数据。让不包含_id，可以使_id:0db.Student.aggregate({$project:{name:1,age:1}}) |
此时输出的内容只有_id,name,age，_id是默认会输出的，想不输出_id，可以使_id：0
2. $match：用于过滤数据
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db.Student.aggregate([{$match:{age:{$gt:19,$lte:23}}},{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}]) |
match过滤出age大于19且小于等于23的数据,然后将符合条件的记录送到下一阶段match过滤出age大于19且小于等于23的数据,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. $skip：将前5个过滤掉
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db.Student.aggregate({$skip:5}) |
$skip将前面5个数据过滤掉
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接：https://blog.csdn.net/y472360651/article/details/75911830
