MongoDB 是 Nosql 数据库的典型代表，python 可以很方便地链接操作。
前置配置
MongoDB
- 需要事先 安装 MongoDB
Python
- 安装
pymongo包
pip install pymongo基础操作
链接数据库
from pymongo import MongoClient
#建立MongoDB数据库连接
conn = MongoClient('127.0.0.1',27017)查询数据库列表
- 查看数据库列表
conn.list_database_names()
['admin', 'config', 'local', 'waline']选择数据库
- 在链接中选择数据库
mydb = conn.admin创建集合
- 在数据库中创建集合
comment = mydb["Comment"]注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。
查看集合列表
- 数据库中查看集合
mydb.list_collection_names()
['system.users', 'system.version', 'Users', 'Comment']选择集合
- 数据库中选择集合
collenction = mydb['Comment']添加数据
插入单个文档
- 集合中插入单个文档使用 insert_one() 方法，该方法的第一参数是字典 name => value 对。
mydict = { "name": "RUNOOB", "alexa": "10000", "url": "https://www.runoob.com" }
x = collection.insert_one(mydict) - insert_one() 方法返回 InsertOneResult 对象，该对象包含 inserted_id 属性，它是插入文档的 id 值。
插入多个文档
- 集合中插入多个文档使用 insert_many() 方法，该方法的第一参数是字典列表。
mylist = [
{ "name": "Taobao", "alexa": "100", "url": "https://www.taobao.com" },
{ "name": "QQ", "alexa": "101", "url": "https://www.qq.com" },
{ "name": "Facebook", "alexa": "10", "url": "https://www.facebook.com" },
{ "name": "知乎", "alexa": "103", "url": "https://www.zhihu.com" },
{ "name": "Github", "alexa": "109", "url": "https://www.github.com" }
]
x = collection.insert_many(mylist)无论使用何种方式插入数据时，如果没有
_id字段系统会自动创建，也可以手动指定插入
查询数据
查询单个文档
- 我们可以使用
find_one()方法来查询集合中的一条数据。
mycol = mydb["sites"]
x = mycol.find_one()查询集合中所有数据
find()方法可以查询集合中的所有数据，类似 SQL 中的 SELECT * 操作。
mycol = mydb["sites"]
for x in mycol.find():
print(x)查询指定字段的数据
- 可以使用
find()方法来查询指定字段的数据，将要返回的字段对应值设置为 1。
mycol = mydb["sites"]
for x in mycol.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "alexa": 1 }):
print(x)- 返回
name, alexa字段
{'name': 'RUNOOB', 'alexa': '10000'}
{'name': 'Google', 'alexa': '1'}
{'name': 'Taobao', 'alexa': '100'}
{'name': 'QQ', 'alexa': '101'}根据指定条件查询
- 可以在
find()中设置参数来过滤数据。
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": "RUNOOB" }
mydoc = mycol.find(myquery)
for x in mydoc:
print(x)- 输出结果为：
{'_id': ObjectId('5b23696ac315325f269f28d1'), 'name': 'RUNOOB', 'alexa': '10000', 'url': 'https://www.runoob.com'}计数 集合.count_documents(query) 可以统计集合中符合条件的查询数量
collection = mydb['Comment']
query = {'url': '/notes/hexo/theme/next/6-add-valine-comments/add-valine-comments/'}
res = collection.count_documents(query)
print(res)高级查询
- 查询的条件语句中，我们还可以使用修饰符。
- 以下实例用于读取 name 字段中第一个字母 ASCII 值大于 “H” 的数据，大于的修饰符条件为 {“$gt”: “H”} :
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": { "$gt": "H" }
mydoc = mycol.find(myquery)使用正则表达式查询
- 还可以使用正则表达式作为修饰符。
- 正则表达式修饰符只用于搜索字符串的字段。
- 以下实例用于读取 name 字段中第一个字母为 “R” 的数据，正则表达式修饰符条件为 {“$regex”: “^R”} :
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": { "$regex": "^R" } }
mydoc = mycol.find(myquery)返回指定条数记录
- 如果我们要对查询结果设置指定条数的记录可以使用
limit()方法，该方法只接受一个数字参数。
mycol = mydb["sites"]
myresult = mycol.find().limit(3)修改数据
修改单条文档
- 使用
update_one()方法修改文档中的记录。该方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。如果查找到的匹配数据多于一条，则只会修改第一条。
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "alexa": "10000" }
newvalues = { "$set": { "alexa": "12345" } }
mycol.update_one(myquery, newvalues)修改多条文档
-
update_one()方法只能修匹配到的第一条记录，如果要修改所有匹配到的记录，可以使用update_many()。 - 以下实例将查找所有以 F 开头的 name 字段，并将匹配到所有记录的 alexa 字段修改为 123：
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": { "$regex": "^F" } }
newvalues = { "$set": { "alexa": "123" } }
x = mycol.update_many(myquery, newvalues)删除数据
删除单个文档
- 使用
delete_one()方法来删除一个文档，该方法第一个参数为查询对象，指定要删除哪些数据。
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": "Taobao" }
mycol.delete_one(myquery)删除多个文档
- 使用
delete_many()方法来删除多个文档，该方法第一个参数为查询对象，指定要删除哪些数据。 - 删除所有 name 字段中以 F 开头的文档:
mycol = mydb["sites"]
myquery = { "name": {"$regex": "^F"} }
x = mycol.delete_many(myquery)删除集合中的所有文档
delete_many()方法如果传入的是一个空的查询对象，则会删除集合中的所有文档：
mycol = mydb["sites"]
x = mycol.delete_many({})删除集合
- 使用
drop()方法来删除一个集合。
mycol = mydb["sites"]
x = mycol.delete_many({})- 删除成功 drop() 返回 true，如果删除失败(集合不存在)则返回 false。
数据排序
sort()方法可以指定升序或降序排序。sort()方法第一个参数为要排序的字段，第二个字段指定排序规则，1 为升序，-1 为降序，默认为升序。
mycol = mydb["sites"]
mydoc = mycol.find().sort("alexa")
# mydoc = mycol.find().sort("alexa", -1) # 降序排序参考资料
- https://www.runoob.com/python3/python-mongodb.html
- https://www.zywvvd.com/notes/coding/dataset/mongodb/MongoDB/
- https://blog.csdn.net/mzphp/article/details/125889679