标签：避免 基础上 tps ola 模式 test redis mys 9.png
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。它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最大的特点是它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，而且还支持对数据建立索引。
mysql 关系型数据库，数据保存磁盘上 redis 非关系型数据库，缓存在内存(可以持久化) 支持更丰富的数据类型 key：value(value有五种类型：string list hash set Sorted Set) memcache 非关系型数据库，缓存在内存 key：value（value必须是字符串） mongodb 非关系型数据库，数据存储在磁盘上 mongodb与mysql的对比 mysql mongodb database(数据库) db (数据库) table(表) set(集合) --> 结构：{{}, {}, {}, ...} 记录 文档 {}
# 没有这个数据库则创建，有则切换到这个数据库 # 需要注意的是，新创建的数据库，在没有数据时，并不会真正创建 # 只有新建的数据库有了数据后，才会真正创建 > use t1 switched to db t1 # 展示所有数据库 > show dbs admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB # 新增一个集合(相当于mysql的表)并插入一个文档(相当于mysql的记录) > db.article.insert({"title":"红楼梦"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > show dbs; admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB t1 0.000GB > show tables; article # 删除当前所选数据库 > db.dropDatabase() { "dropped" : "t1", "ok" : 1 } > show dbs; admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB
> use test2 switched to db test2 # 新增一个集合并插入文档 > db.school.insert({"title":"清华"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) > db.school.insert({"title":"北大"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) # 展示所有集合 > show tables; school # 删除集合 > db.school.drop() true > show tables; >
由于文档操作比较重要，单独拿出来
# 1.没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变 # 2.插入单条 user0={ "name":"gouzi", "age":99, "hobbies":["gutou","rou"], "addr":{ "country":"China", "city":"GZ" } } use userinfo; db.test.insert(user0) db.test.find() # 3.插入多条 user1={ "_id":1, "name":"xiaoming", "age":28, "hobbies":["girls","read","smoke"], "addr":{ "country":"China", "city":"GuangZhou" } } user2={ "_id":2, "name":"xiaohua", "age":18, "hobbies":["boys","drive","swim"], "addr":{ "country":"China", "city":"DongGuan" } } user3={ "_id":3, "name":"waimaige", "age":30, "hobbies":["food","drink"], "addr":{ "country":"China", "city":"ShenZhen" } } user4={ "_id":4, "name":"mangseng", "age":40, "hobbies":["moyan","rFlash","dancing","jiuren"], "addr":{ "country":"China", "city":"waluolan" } } user5={ "_id":5, "name":"tuoersuo", "age":50, "hobbies":["EEEE","happy","hasaki"], "addr":{ "country":"China", "city":"aiouniya" } } db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5]) db.user.find()
查找文档主要使用find()方法，find方法有两个参数，
第一个参数代表要筛选出来的文档，第二个参数是代表要展示的字段，
不写或者写空{} 代表全部
1. 比较运算 # SQL：=,!=,>,<,>=,<= # MongoDB："$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于所有数据类型 # 1、select * from db1.user where name = "xiaohua"; # 查找name=xioahua的文档 db.user.find({"name":"xiaohua"}) # 2、select * from db1.user where name != "xiaohua"; # 查找name!=xioahua的文档 db.user.find({"name":{"$ne":"xiaohua"}}) # 3、select * from db1.user where id > 2; # 查找_id>2的文档 db.user.find({"_id":{"$gt":2}}) # 4、select * from db1.user where id < 3; # 查找_id<3的文档 db.user.find({"_id":{"$lt":3}}) # 5、select * from db1.user where id >= 2; # 查找_id>=2的文档 db.user.find({"_id":{"$gte":2,}}) # 6、select * from db1.user where id <= 2; # 查找_id<=2的文档 db.user.find({"_id":{"$lte":2}}) 2. 逻辑运算 # SQL：and，or，not # MongoDB：字典中逗号分隔的多个条件是and关系，"$or","$not" # 1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4; db.user.find({"_id":{"$gte":2,"$lt":4}}) # 2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40; db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}}) # 3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "xiaohua"; db.user.find({"$or":[{"_id":{"$gte":5}},{"name":"xiaohua"}]}) # 4、select * from db1.user where id % 2=1; db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}}) # 就相当于取_id为奇数文档 # 5、上题，取反 db.user.find({"_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}}}) 3. 成员运算 # SQL：in，not in # MongoDB："$in","$nin" # 1、select * from db1.user where age in (18,30,40); db.user.find({"age":{"$in":[18,30,40]}}) # 2、select * from db1.user where name not in ("xiaohua","xiaoming"); db.user.find({"name":{"$nin":["xiaohua","xiaoming"]}}) 4. 正则匹配 # SQL: regexp 正则 # MongoDB: /正则表达/i # 1、select * from db1.user where name regexp "^x.*?(h|m)"; db.user.find({"name":/^x.*?(h|m)/i}) 5. 取指定字段 第二个参数代表要展示的字段，1代表展示，0代表不展示 # 1、select name,age from db1.user where id=3; db.user.find({"_id":3},{"name":1,"age":1}) # 查询_id=3的文档，只展示name和age字段 # 2、查询_id=3的文档，除了addr字段不展示，其他都展示 db.user.find({"_id":3},{"addr":0}) # 3、展示所有文档，只展示name字段 db.user.find({},{"name":1}) # 4、注意，1和0不能同时使用 # 因为1代表只展示这个字段，0代表除了这个字段都展示，因此会产生歧义 db.user.find({},{"name":1,"age":0}) # 这是错误的语法，是只展示name，还是除了age都展示 # 5、有种特殊的情况，1和0可以同时使用，就是_id为0可以跟其他字段的1一起使用 # 因为_id默认都是展示的，让_id为0可以让它不展示 db.userinfo.find({},{"name":1,"_id":0}) # 让默认展示的_id字段不展示 6. 查询数组 # 1、查看有drive爱好的人 db.user.find({"hobbies":"drive"}) # 2、查看既有drive爱好又有swim爱好的人 db.user.find({"hobbies":{"$all":["drive","swim"]}}) # 3、查看第2个爱好为drink的人 db.user.find({"hobbies.1":"drink"}) # 4、查看所有人最后两个爱好 db.user.find({},{"hobbies":{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) # 5、查看所有人的第2个到第3个爱好 db.user.find({},{"hobbies":{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}) 7. 排序 # 1 代表升序，-1 代表降序 db.user.find().sort({"name":1,}) # 按name升序排序 db.user.find().sort({"age":-1,"_id":1}) # 按age降序排序，age相同的按_id升序排序 8. 分页 # 分页:--limit代表取多少个document，skip代表跳过前多少个document。 # 按age升序排序后，取两条文档， db.user.find().sort({"age":1}).limit(2) # 按age升序排序后，跳过前两条文档，显示剩下的文档 db.user.find().sort({"age":1}).skip(2) # 按age升序排序后，跳过两条文档，取两条文档，即取第三、四条文档 db.user.find().sort({"age":1}).limit(2).skip(2) 9. 查询数量 # 查询age大于30的文档数 db.user.count({"age":{"$gt":30}}) 或者 db.user.find({"age":{"$gt":30}}).count() 10. 其它 # 1、{"key":null} 匹配key的值为null或者没有这个key db.test2.insert({"a":1,"b":2}) db.test2.insert({"a":10}) db.test2.insert({"b":null}) > db.test2.find({"b":null}) { "_id" : ObjectId("5c4a7389f164aacd99e52430"), "a" : 10 } { "_id" : ObjectId("5c4a7390f164aacd99e52431"), "b" : null } # 2、查找所有 db.user.find() # 等同于db.user.find({}) db.user.find().pretty() # 把结果格式化输出给我们看 # 3、查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个 db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
1. update的语法 update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下： db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } ) 参数说明 query : 相当于where条件。 update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...等，相当于set后面的 upsert : 可选，默认为false，代表如果不存在update的记录不更新也不插入，设置为true代表插入。 multi : 可选，默认为false，代表只更新找到的第一条记录，设为true,代表更新找到的全部记录。 writeConcern :可选，抛出异常的级别。 更新操作是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，然后执行另外一个，不会破坏文档。 2. 覆盖更新 # 注意：除非是删除，否则_id是始终不会变的 # 1、 db.user.update({"_id":3},{"name":"liqing","age":58,"long":18}) 是用{"_id":3,"name":"liqing","long":18}覆盖原来的记录 # 2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如 var obj=db.user.findOne({"_id":3}) obj.name="SB"+obj.name obj.long=obj.long-15 delete obj.age db.user.update({"_id":3},obj) 3. 局部更新 # 设置：$set 通常文档只会有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器，指定对文档中的某些字段进行更新。 更新修改器是种特殊的键，用来指定复杂的更新操作，比如修改、增加后者删除 # 1、update db1.user set name="xiazi" where id = 3 db.user.update({"_id":3},{"$set":{"name":"xiazi",}}) # 2、不存在的文档，update的记录不更新也不插入，upsert设置为true，则没有匹配成功就新增一条 db.user.update({"_id":6},{"$set":{"name":"VN","age":18}},{"upsert":true}) # 3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条} db.user.update({"_id":{"$gte":5}},{"$set":{"age":19}}) db.user.update({"_id":{"$gte":5}},{"$set":{"age":20}},{"multi":true}) # 4、修改内嵌文档，把名字为xiaoming的人所在的地址国家改成ZH db.user.update({"name":"xiaoming"},{"$set":{"addr.country":"ZH"}}) #5、把名字为xiaoming的人的第2个爱好改成piao db.user.update({"name":"xiaoming"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}}) #6、删除xiaoming的爱好,$unset db.user.update({"name":"xiaoming"},{"$unset":{"hobbies":""}}) 4. 自增或自减 # 增加和减少：$inc # 1、所有人年龄增加一岁 db.user.update({},{"$inc":{"age":1}},{"multi":true}) # 2、所有人年龄减少3岁 db.user.update({},{"$inc":{"age":-3}},{"multi":true}) 5. 添加删除数组内元素 # 添加删除数组内元素：$push,$pop,$pull # 往数组内添加元素:$push # 1、为名字为tuoersuo的人添加一个爱好read db.user.update({"name":"tuoersuo"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) # 2、为名字为tuoersuo的人一次添加多个爱好tea，dancing db.user.update({"name":"tuoersuo"},{"$push":{"hobbies":{"$each":["tong","tuo"]}}}) # 按照位置且只能从开头或结尾删除元素：$pop # 3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 db.user.update({"name":"tuoersuo"},{"$pop":{"hobbies":1}}) # 4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除 db.user.update({"name":"tuoersuo"},{"$pop":{"hobbies":-1}}) # 5、按照条件删除元素,："$pull" 把符合条件的统统删掉，而$pop只能从两端删 db.user.update({"addr.country":"China"},{"$pull":{"hobbies":"read"}},{"multi":true}) 6. 避免重复添加 # 避免添加重复："$addToSet" db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":"http://www.baidu.com"}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":"http://www.baidu.com"}}) db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":"http://www.baidu.com"}}) db.urls.update({"_id":1},{ "$addToSet":{ "urls":{ "$each":[ "http://www.baidu.com", "http://www.baidu.com", "http://www.xxxx.com" ] } } }) 7. 其它 # 1、限制大小"$slice"，只留最后n个 # push和each添加了"read","music","dancing"，slice限制大小，最后只添加了"music"和"dancing" db.user.update({"_id":6},{"$push":{"hobbies":{"$each":["read","music","dancing"],"$slice":-2}}}) # 2、sort降序排序后，push和each添加c,b,a，slice限制大小，最后只剩下a db.user.update({"_id":6},{"$push":{"hobbies":{"$each":["a","b","c"],"$slice":-1,"$sort":-1}}}) # 注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$each"
# 1、删除多个中的第一个 db.user.deleteOne({"age":19}) # 2、删除国家为China的全部 db.user.deleteMany({"addr.country":"China"}) # 3、删除全部 db.user.deleteMany({})
# 删除当前所选数据库 db.dropDatabase() # 删除集合 db.集合名.drop() # 删除文档 db.集合名.deleteOne(query) # 删除一条文档 db.集合名.deleteMany(query) # 删除所有筛选出的文档 db.集合名.deleteMany({}) # 删除这个集合的所有文档
1. 在python中使用MongoDB,下载pymongo: pip install pymongo
2. MongoDB默认的端口是27017
import pymongo # 1.创建一个MongoDB的连接对象 client = pymongo.MongoClient(host=‘localhost‘, port=27017) client = MongoClient(‘mongodb://localhost:27017/‘) # 两种方式是等价的 # 2.指定数据库 # MongoDB中还分为一个个数据库，需要在程序中指定要使用的数据库 db = client.school # 使用mongodb中的school数据库 db = client[‘school‘] # 两种方式是等价的 # 3.指定集合 # MongoDB的每个数据库又包含了许多集合Collection，也就类似与关系型数据库中的表 collection = db.teacher # 指定一个集合名称为teacher collection = db[‘teacher‘] # 两种方式是等价的
# 1.插入一条数据 teacher1 = { ‘id‘: ‘201901‘, ‘name‘: ‘张三丰‘, ‘age‘: 30, ‘gender‘: ‘male‘ } # 在这里我们指定了老师的编号、姓名、年龄和性别 # 调用collection的insert()方法即可插入数据。 result = collection.insert(teacher1) print(result) # 在MongoDB中，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识，如果没有显式指明_id，MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。 # insert()方法会在执行后返回_id的值。 # 2. 插入多条数据，只需要以列表形式传递即可 teacher2 = { ‘id‘: ‘201902‘, ‘name‘: ‘虚竹‘, ‘age‘: 26, ‘gender‘: ‘male‘ } teacher3 = { ‘id‘: ‘201903‘, ‘name‘: ‘孔明‘, ‘age‘: 27, ‘gender‘: ‘male‘ } result = collection.insert([teacher2, teacher3]) print(result) # 实际上在PyMongo 3.X版本中，insert()方法官方已经不推荐使用了，当然继续使用也没有什么问题， # 官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。 # 3.使用insert_one()插入一条数据 teacher = { ‘id‘: ‘20190101‘, ‘name‘: ‘Jordan‘, ‘age‘: 20, ‘gender‘: ‘male‘ } result = collection.insert_one(teacher) print(result) print(result.inserted_id) # 返回结果和insert()方法不同，这次返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id # 4.使用insert_many()插入多条数据 teacher1 = { ‘id‘: ‘20190101‘, ‘name‘: ‘Jordan‘, ‘age‘: 20, ‘gender‘: ‘male‘ } teacher2 = { ‘id‘: ‘20190202‘, ‘name‘: ‘Mike‘, ‘age‘: 21, ‘gender‘: ‘male‘ } result = collection.insert_many([teacher1, teacher2]) print(result) print(result.inserted_ids) # insert_many()方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表，运行结果：
# 插入数据后我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，find_one()查询得到是单个结果，find()则返回多个结果。 # 1.find_one查询一条数据 result = collection.find_one({‘name‘: ‘张三丰‘}) print(type(result)) # <class‘dict‘>字典类型 print(result) # {‘_id‘: ObjectId(‘5932a80115c2606a59e8a049‘), ‘id‘: ‘20190202‘, ‘name‘: ‘Mike‘, ‘age‘: 21, ‘gender‘: ‘male‘} # 可以发现它多了一个_id属性，这就是MongoDB在插入的过程中自动添加的。 # 2.通过ObjectId来查询 # 我们也可以直接根据ObjectId来查询，这里需要使用bson库里面的ObjectId from bson.objectid import ObjectId result = collection.find_one({‘_id‘: ObjectId(‘5c4a863296c29911d45eafb9‘)}) print(result) # 其查询结果依然是字典类型 # 如果查询_id‘:结果不存在则会返回None。 # 3.find查询多条数据 # 对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法，例如在这里查找年龄为20的数据，示例如下： results = collection.find({‘age‘: 30}) print(results) for result in results: print(result) # 如果要查询年龄大于26的数据，则写法如下： results = collection.find({‘age‘: {‘$gt‘: 26}}) for result in results: print(result)
符号含义示例 $lt小于{‘age‘: {‘$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]}} # 另外还可以进行正则匹配查询，例如查询名字以M开头的学生数据，示例如下： results = collection.find({‘name‘: {‘$regex‘: ‘^M.*‘}}) # 在这里使用了$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式，这样就可以查询所有符合该正则的结果。
符号含义示例示例含义 $regex匹配正则{‘name‘: {‘$regex‘: ‘^M.*‘}}name以M开头 $exists属性是否存在{‘name‘: {‘$exists‘: True}}name属性存在 $type类型判断{‘age‘: {‘$type‘: ‘int‘}}age的类型为int $mod数字模操作{‘age‘: {‘$mod‘: [5, 0]}}年龄模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 更多请看官网： https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/
# 要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法，如统计所有数据条数： count = collection.find().count() print(count) # 或者统计符合某个条件的数据： count = collection.find({‘age‘: 30}).count() print(count)
# 可以调用sort方法，传入排序的字段及升降序标志即可，示例如下： results = collection.find().sort(‘age‘, pymongo.ASCENDING) print([result[‘name‘] for result in results]) # 偏移,利用skip()方法偏移几个位置，比如偏移2，就忽略前2个元素，得到第三个及以后的元素。 results = collection.find().sort(‘age‘, pymongo.ASCENDING).skip(2) print([result[‘name‘] for result in results]) # 另外还可以用limit()方法指定要取的结果个数，示例如下： results = collection.find().sort(‘age‘, pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2) print([result[‘name‘] for result in results]) # 值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，最好不要使用大的偏移量来查询数据，很可能会导致内存溢出， # 可以使用类似find({‘_id‘: {‘$gt‘: ObjectId(‘593278c815c2602678bb2b8d‘)}}) 这样的方法来查询，记录好上次查询的_id。
# 1、覆盖更新：对于数据更新可以使用update()方法，指定更新的条件和更新后的数据即可，例如： result = collection.update({‘name‘: ‘孔明‘}, {"name": "孔明2", "age":25}) res = collection.find_one({"name": "孔明2"}) print(res) # {‘_id‘: ObjectId(‘5c4a87ec96c29921244e904b‘), ‘name‘: ‘孔明2‘, ‘age‘: 25} # 2、$set 局部更新 # update_one只更新一条数据，$set表示在数据原来的基础上进行修改 result = collection.update_one({‘name‘: ‘张三丰‘}, {‘$set‘: {‘age‘: ‘35‘}}) res = collection.find_one({"name": "张三丰"}) print(res) # {‘_id‘: ObjectId(‘5c4a863296c29911d45eafb9‘), ‘id‘: ‘201901‘, ‘name‘: ‘张三丰‘, ‘age‘: ‘35‘, ‘gender‘: ‘male‘} # 3、update_one()只更新一条数据，update_many()更新所有符合条件的数据 # 更新年龄大于20的数据，然后更新条件为{‘$inc‘: {‘age‘: 1}}，执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加1 result = collection.update_one({‘age‘: {‘$gt‘: 20}}, {‘$inc‘: {‘age‘: 1}}) # update_many更新所有符合条件的数据 result = collection.update_many({‘age‘: {‘$gt‘: 20}}, {‘$inc‘: {‘age‘: 1}}) print(result) print(result.matched_count, result.modified_count)
# 1、remove()方法，指定删除的条件即可，符合条件的所有数据均会被删除 result = collection.remove({‘name‘: ‘孔明2‘}) # 2、delete_one()删除一条数据 # delete_one()即删除第一条符合条件的数据，delete_many()即删除所有符合条件的数据，返回结果是DeleteResult类型 # 可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。 result = collection.delete_one({‘name‘: ‘张三丰‘}) print(result) print(result.deleted_count) # 3、delete_many()删除所有符合条件的数据，相当于remove()方法 result = collection.delete_many({‘age‘: {‘$lt‘: 25}}) print(result.deleted_count)
另外PyMongo还提供了一些组合方法，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update()， 就是查找后删除、替换、更新操作，用法与上述方法基本一致。 另外还可以对索引进行操作，如create_index()、create_indexes()、drop_index()等。 详细用法可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html 另外还有对数据库、集合本身以及其他的一些操作，可以参考官方文档： http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Zzbj/p/10323181.html
