Python常见MongoDB数据库操作实例总结
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
pip install pymongo
前置操作
# 获取MongoDB操作，localhost为host，27017为MongoDB默认port
client = 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
# 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id
object_id = res.inserted_id
print(object_id)
插入多条数据
# 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list
object_ids = res.inserted_ids
print(object_ids)
查询单条数据
# 查询单条数据,res为一个dict
res = student.find_one({"name":"老王"})
查询满足条件的所有数据
# 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
# 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
student.delete_one({"name":"老王"})
删除匹配条件的所有数据
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
use xxx; # 切换数据库,不存在则创建
插入数据
# 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
document = {name:"Python",age:100}
db.Student.insert(document)
查询数据
# 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",$options:"i"}})
更新数据
# 找到name="MongoDB"的数据，将其更改为name="MongoDB学习"，只修改匹配到的第一条数据
db.Student.update({name:"MongoDB"},{$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}},{$set:{name:"xxx"}},false,false)
# 在name="python"的所有数据里，将age字段值+1
db.Student.update({name:"python"},{$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"},{$pop:{array:2}})
删除数据
# 删除匹配到的所有数据
db.Student.remove({name:"老张"})
# 删除匹配到第一条数据,justOne:true只删除一条数据
db.Student.remove({name:"老张"},{justOne:true})
**type**：type**：type操作符是基于BSON类型来检索集合中匹配的数据类型，并返回结果
常用type类型：
| 数字 | 类型 |
|---|---|
| 1 | Double |
| 2 | String |
| 3 | Object |
| 4 | Array |
| 5 | Binary data |
| 6 | Undefined |
| 7 | Object id |
| 8 | Boolean |
| 9 | Date |
| 10 | Null |
| 11 | Regular Expression |
| 13 | JavaScript |
| 14 | Symbol |
| 15 | JavaScript (with scope) |
| 16 | 32-bit integer |
| 17 | Timestamp |
| 18 | 64-bit integer |
| 255 | Min key |
| 127 | Max key |
# 查询name为String类型的所有数据，2为String
db.Student.find({name:{$type:2}})
- limit：限制条数
# 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
# 查询name > 15的数据，跳过前两条，并限制只查询两条
db.Student.find({name:{$gt:15}}).limit(2).skip(2)
- sort：排序，1位升序，-1位降序
# 查询所有数据，并以age升序排列
db.Student.find().sort({age:1})
# 多条件排序
db.Student.find().sort({age:1,score:-1})
- findAndModify：查找并更新
# 查找name="python"的所有数据，并修改age=18
db.Student.findAndModify({query:{name:"python"},update:{$set:{age:18}}})
- ObjectId
# 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 |
| $last | 根据资源文档的排序，获取最后一个数据 |
# 根据name分组,并插入sum，sum值为该组所有age的和
db.Student.aggregate([{$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. $project：用于修改文档的输出结构
# 查询所有的name,age数据，默认包含_id数据。让不包含_id，可以使_id:0
db.Student.aggregate({$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. $match：用于过滤数据
db.Student.aggregate([{$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. $skip：将前5个过滤掉
db.Student.aggregate({$skip:5})
$skip将前面5个数据过滤掉
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
