MongoDB的常用操作以及python连接MongoDB

一,MongoDB的启动

mongod --dbpath=..\data\db
mongodb

注意同时开两个窗口，不要关！

在这里插入图片描述

二, MongoDB的简单使用

简单介绍一下mongoDB中一些操作

show dbs: 显示所有数据库
show databases: 显示所有数据库
use xxxx: 使用指定数据库/创建数据库（新库中插入数据才可以显示新库）
db: 当前正在使用的数据库
db.dropDatabase(): 删除数据库 当前的
show collections: 显示当前数据库中所有的集合(表)

三, MongoDB的增删改查

1. mongodb中常见的数据类型:

Object ID: 主键ID【"_id" : ObjectId("655e0fbb6b39977605602770")】
String: 字符串
Boolean: 布尔值  
Integer: 数字
Doube: 小数
Arrays: 数组,[1,2,3]
Null : 空值 
Timestamp: 时间戳
Date: 时间日期

2. mongodb插入数据/文档

#collection_name集合/表不存在则会新建
db.collection_name.insert({字段:值,字段:值})

示例:

db.c1.insert({name:"bobo", age:18, hobby:['eat', 'sleep']})
db.users.insertOne({name: "John", age: 30, email: "john@example.com"})
db.users.insertOne({name: "John", age: 30})

插入多条数据：

#c1是表名/集合名
db.getCollection('c1').insertMany([{"name":"bobo",},{"address":"河北"},]
);db.c1.insertMany([{name: "Alice", age: 25, email: "alice@example.com"},{name: "Bob", age: 35, email: "bob@example.com"}
])

注意, 如果集合不存在. 则会自动创建集合
插入数据后可以查询所有数据查看是否插入成功：

db.stu.find()

3. mongodb修改数据

3.1 update更新

#d1是表名
db.d1.update({查询条件}, {待修改内容}, {multi: 是否多条数据修改})
multi:true表示修改满足条件所有的内容，否则只修改满足条件的第一条内容,multi不写默认为false

示例:

db.d1.update({name:"bobo"}, {$set:{title:"alex", hobby:['抽烟', '喝酒', '烫头']}}, {multi:true});
db.c1.update({name:"bobo"}, {$set:{title:"alex", hobby:['抽烟', '喝酒', '烫头']}}, {multi:true});

db.users.updateOne({name: "John"}, {$set: {age: 31}})
db.users.updateMany({age: {$lt: 30}}, {$inc: {age: 1}})

4.mongodb删除数据

4.1 remove()

db.collection_name.remove({条件}, {justOne:true|false})
db.collection_name.remove() 删除所有记录
db.collection_name.drop()  删除collection/表

示例:

db.nor_col.remove({name:"jay"}, {justOne:true})

4.2 deleteOne()

db.collection_name.deleteOne({条件})

示例:

db.nor_col.deleteOne({name:"jay"})
db.users.deleteOne({name: "Alice"})

4.3 deleteMany()

db.collection_name.deleteMany({条件})

示例:

db.nor_col.deleteMany({name:"jay"})
db.users.deleteMany({age: {$gte: 40}})

5. mongodb查询数据

准备数据:

db.stu.insert([{name: "朱元璋", age:800, address:'安徽省凤阳', score: 160},{name: "朱棣", age:750, address:'江苏省南京市', score: 120},{name: "朱高炽", age:700, address:'北京紫禁城', score: 90},{name: "李嘉诚", age:38, address:'香港xxx街道', score: 70},{name: "麻花藤", age:28, address:'广东省xxx市', score: 80},{name: "大老王", age:33, address:'火星第一卫星', score: -60},{name: "咩咩", age:33, address:'开普勒225旁边的黑洞', score: -160}
])

5.1 普通查询

db.c1.find() 查询所有
db.c1.find({"字段":"固定值"})  查询满足条件的所有数据
db.c1.findOne({条件})  查询满足条件的第一条数据
db.getCollection('c1').find({"字段1":"固定值1","字段2":"固定值2"})

db.users.find({name: "John"})
db.users.findOne({age: {$gt: 30}})

条件查询：

使用逻辑与（AND）条件：

db.users.find({age: 30, city: "New York"})

使用逻辑或（OR）条件：

   db.users.find({$or: [{age: 25}, {city: "London"}]})

使用比较操作符进行范围查询

db.users.find({age: {$gt: 30, $lt: 40}})

5.2 比较运算

等于： 默认是等于判断， $eq
小于：$lt （less than）
小于等于：$lte （less than equal）
大于：$gt （greater than）
大于等于：$gte
不等于：$ne

db.stu.find({age:28})  查询年龄是28岁的学生信息
db.stu.find({age: {$eq: 28}})  查询年龄是28岁的学生信息
db.stu.find({age: {$gt: 30}})   查询年龄大于30岁的学生
db.stu.find({age: {$lt: 30}})   查询年龄小于30岁的学生
db.stu.find({age: {$gte: 38}})  查询年龄大于等于30岁的学生
db.stu.find({age: {$lte: 38}})  查询年龄小于等于30岁的学生
db.stu.find({age: {$ne: 38}})   查询年龄不等于38的学生
不用加“”

5.3 逻辑运算符

and
$and: [条件1, 条件2, 条件3…]

查询年龄等于33, 并且, 名字是"大老王"的学生信息
db.stu.find({$and:[{age: {$eq:33}}, {name:'大老王'}]})

or
$or: [条件1, 条件2, 条件3]

查询名字叫"李嘉诚"的, 或者, 年龄超过100岁的人
db.stu.find({$or: [{name: '李嘉诚'}, {age: {$gt: 100}}]})

nor

$nor: [条件1, 条件2, 条件3]

查询年龄不小于38岁的人, 名字还不能是朱元璋. 
db.stu.find({$nor: [{age: {$lt: 38}}, {name: "朱元璋"}]})

5.4 范围运算符

使用$in， $nin判断数据是否在某个数组内

db.stu.find({age: {$in:[28, 38]}})   年龄是28或者38的人

5.5 正则表达式

使用$regex进行正则表达式匹配

db.stu.find({address: {$regex:'^北京'}})  查询地址是北京的人的信息
db.stu.find({address: /^北京/})  效果一样
db.users.find({name: /^J/})//类似js语法

5.6 skip和limit

db.stu.find().skip(3).limit(3)

跳过3个. 提取3个. 类似limit 3, 3 可以用来做分页

5.7 排序

sort({字段:1, 字段:-1})

1表示升序
-1表示降序

对查询结果排序, 先按照age升序排列, 相同项再按照score降序排列
db.stu.find().sort({age:1, score: -1})

5.8 统计数量

count(条件) 查询数量

db.stu.count({age:33})

四，pymongo的使用

python处理mongodb首选就是pymongo. 首先, 安装一下这个模块

pip install pymongo

建立连接

import pymongoconn = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
print(conn)
# 切换数据库
py = conn['test']# 登录该数据库(需要的话)
# #py.authenticate("python_admin", '123456')
# 简单来个查询
# 查询所有数据
result = py["stu"].find()
for r in result:print(r)
print(type(result))