安装

下载： Download MongoDB Community Server | MongoDB

 说明： 现在基本都安装的是4.4以后的版本。安装完成后使用 mongod 来查看是否安装成功

 会输出一堆内容

而如果想要操作数据库，则需要安装一个工具，mongosh-2.2.12-x64.msi

地址： Try MongoDB Tools - Download Free Here | MongoDB

如果 这个shell 不安装，目前输入 mongo 会提示不是内部或外部命令

我这里没有安装，因为我使用的是 pymongo 来操作数据库暂时搁置

我这里使用的是图形化界面

 打开后直接点击连接即可

下载地址： Try MongoDB Tools - Download Free Here | MongoDB

安装到和 MongoDB 同一个目录即可

 安装 pymongo

pip install pymongo

连接 MongoDB

连接 MongoDB 时，需要使用PyMongo 库里的MongoClient 方法， 一般而言， 传入 MongoDB 的IP及端口号即可。 MongoClient 方法的第一个参数为地址 host ， 第二个参数为端口 port （如果不传入此参数，默认为 27017)

import pymongo 

client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port= 27017)

这样就可以创建 MongoDB 的连接对象了

另外还可以直接给 MongoClient 的第一个参数 host 传入 MongoDB 的连接字符串， 它以 mongodb 开头

client = MongoClient('mongodb://loaclhost:270717/')

这可以达到同样的效果

指定数据库

在 MongoDB 中，可以建立多个数据库， 所以我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以指定 test数据库为例

db = client.test

也可以

db = client['test']

效果等价

指定合集

MongoDB 的每个数据库又都包含许多集合(collection) , 这些集合类似于关系型数据库中的表。

这里指定一个集合，名称为 students 

collection = db.students

或者

collection = db['students']

插入数据

在students 中插入一条数据数据

这里有的老版会看到使用的是 insert  这个方法已经弃用了

result = collection.insert_one(student)
print(result)

InsertOneResult(ObjectId('669f7a2f7892de6a90c80867'), acknowledged=True)

 

插入多条数据

student1 = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}

student2 = {
    'id': '20170202',
    'name': 'Mike',
    'age': 21,
    'gender': 'male'
}
result = collection.insert_many([student1,student2])
print(result)

InsertManyResult([ObjectId('669f7a967892de6a90c80868'), ObjectId('669f7a967892de6a90c80869')], acknowledged=True)

对于单个数据可以使用 inserted_id 来获取单个 ID 如果是多个则需要使用 inserted_ids 来获取

print(result.inserted_ids)

[ObjectId('669f7a967892de6a90c80868'), ObjectId('669f7a967892de6a90c80869')]

查询

我们可以利用 find_one 和 find 来查询数据，前者是查询单个结果，后者则会返回一个生成器对象

result = collection.find_one({'name': 'Mike'})
print(type(result))
print(result)

<class 'dict'>
{'_id': ObjectId('669f7a967892de6a90c80869'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}

可以发现是字典类型，它多了 _id 属性， 这就是 MongoDB 在插入过程中自动添加的

此外我们也可以根据 ObjectId 来查询数据， 此时需要使用 bson 库里的 objectid 

from bson.objectid import ObjectId
result = collection.find_one({'_id': ObjectId('669f7a967892de6a90c80869')})
print(result)

{'_id': ObjectId('669f7a967892de6a90c80869'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}

其结果依然是字典类型， 里面的  669f7a967892de6a90c80869 是前面复制的

如果查询结果不存在，则会返回 None

如果要查询多条数据，可以用 find 方法

results = collection.find({'age': 20})
print(results)
for result in results:
    print(result)

<pymongo.cursor.Cursor object at 0x000001DEE1293050>
{'_id': ObjectId('669f79bd7892de6a90c80865'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('669f7a2f7892de6a90c80867'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('669f7a967892de6a90c80868'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}

返回结果是 Cursor 类型，相当于一个生成器， 通过遍历能过获取所有结果，其每个结果都是字典类型

如果要查询 age 大于20 的数据

results = collection.find({'age': {'$ge':20}})

这里查询的键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典， 其键名为比较符号 $gt 意思是大于

键值为 20 

这里列出一些符号

符号	含义	实例
$lt	小于	{’age' : {'$lt': 20}}
$gt	大于	{’age' : {'$gt': 20}}
$lte	小于等于	{’age' : {'$lte': 20}}
$gte	大于等于	{’age' : {'$gte': 20}}
$ne	不等于	{’age' : {'$ne': 20}}
$in	在范围内	{’age' : {'$in': [20, 23]}}
$nin	不在范围内	{’age' : {'$nin': [20, 23]}}

另外还可以执行正则匹配查询

result = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})

这里使用 $regex 来指定正则匹配， ^M.*  代表 以 M 开头的正则表达式

下面是一些功能符号

符号	含义	实例	实例含义
$regex	匹配正则表达式	{'name': {'$regex': '^M.*'}}	name 以M为开头
$exists	属性是否存在	{'name': {'$exists': True}}	存在name 属性
$ype	类型判断	{'age': {'$type': 'int' }}	age 的 类型为 int
$mod	数字模操作	{'age': {'$mod':[5, 0] }}	age 模 5 余 0
$text	文本查询	{'$text': {'$search': 'Mike' }}	text类型的属性中包含 Mike 字符串
$where	高级条件查询	{'$where' : 'obj.fans_count == obj.follows_count'}	自身粉丝数等于关注数

计数

要统计查询结果包含多少条数据

以前版本的 count 方法已经弃用

count = collection.estimated_document_count()
print(count)

如果要带条件查询

count = collection.count_documents({'age': 20})
print(count)

排序

排序时 调用 sort 方法

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)
print([result['name'] for result in results])

['Jordan', 'Jordan', 'Jordan', 'Mike']

偏移

某些情况下，我们可能只需要其中的某几个元素，这个时候可以用 skip 方法设置偏移几个位置

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result['name'] for result in results])

['Jordan', 'Mike']

另外还可以使用 limit 方法指定获取的元素个数

results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).limit(2)
print([result['name'] for result in results])

['Jordan', 'Jordan']

如果不使用 limit 方法加以限制，原本会返回 4 个结果， 而加了限制之后会返回 2 两个结果

值得注意的时， 在数据库中数据量非常庞大的时候， 最好不要使用大偏移量来查询数据，因为这样可能会导致内存溢出。可以使用如下方法

from bson.objectid import ObjectId
collection.find({'_id' :{'$ge': {ObjectId('669f79bd7892de6a90c80865')}}})

这里需要记录之前的 ID

更新

对于数据更新可以使用  update_one 修改一条数据，update_many 修改多条数据

condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
newstudent = {"$set" : {"age": 25}}
result = collection.update_one(condition, newstudent)
print(result)

UpdateResult({'n': 1, 'nModified': 1, 'ok': 1.0, 'updatedExisting': True}, acknowledged=True)

这里我们更新的是 name 值为 Mike的学生数据的 age ， 首先指定查询条件， 然后将数据查询出来，修改其 age 后调用 update_one 方法将原本条件和修改后的数据传入

返回结果是字典形式， ok 代表执行成功， nModified 代表影响的数据条数

修改多条数据

condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)

 

UpdateResult({'n': 2, 'nModified': 2, 'ok': 1.0, 'updatedExisting': True}, acknowledged=True)
2 2

删除

删除 使用 delete_one() 删除一条， delete_many() 删除多条

result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result)

DeleteResult({'n': 1, 'ok': 1.0}, acknowledged=True)

delete_many() 删除多条

result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)

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