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数据存储之非关系型数据库存储----MongoDB存储

时间:2019-07-13 20:08:04      阅读:150      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:class   存储   插入   技术   document   eve   非关系型数据库   htm   for循环   

MongoDB存储----文档型数据库

  • 利用pymongo连接MongoDB

    技术图片
    import pymongo
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    # 或 pymongo.MongoClient(‘mongodb://localhost:23017/‘)
    # 默认端口为:27017
    View Code
    # pymongo.MongoClient()方法
  • 指定数据库

    # 指定操作test数据库
    # db = client.test 或 db = client[‘test‘]

  • 指定集合

    # 指定一个集合要操作的集合students
    # collection = db.students 或 collection = db[‘students‘]

  • 插入数据

    技术图片
    import pymongo
    
    # 连接MongoDB
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    
    # 指定数据库
    db = client.test
    
    # 指定集合
    collection = db.students
    
    # 数据
    student = {
        id: 20180001,
        name: Jordan,
        age: 20,
        gender: male
    }
    
    # 利用insert_one()方法插入一条数据
    result = collection.insert_one(student)
    print(result)
    
    # 运行输出:<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x11089b448>
    # 在MongoDB中,每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性,MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。
    # 使用 insert_one()和 insert_many()方法来分别插入单条记录和多条记录
    插入单条数据
    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client.test
    collection = db.students
    
    student1 = {
        id: 20180002,
        name: Lee Hua,
        age: 20,
        gender: male
    }
    student2 = {
        id: 20180003,
        name: Mike,
        age: 21,
        gender: male
    }
    
    result = collection.insert_many([student1, student2])
    print(result)
    print(result.inserted_ids)
    # 调用inserted_ids属性可以获取数据的_id列表
    
    
    # 运行输出:
    <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x110826d88>
    [ObjectId(5d28b293e834575faf929428), ObjectId(5d28b293e834575faf929429)]
    插入多条数据
    # insert_one()方法 和 insert_many()方法

  • 查询

    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client.test
    collection = db.students
    
    result = collection.find_one({name: Lee Hua})
    print(result)
    
    
    # 输出:
    {_id: ObjectId(5d28b293e834575faf929428), id: 20180002, name: Lee Hua, age: 20, gender: male}
    查询单条数据
    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client.test
    collection = db.students
    
    result = collection.find()
    print(result)
    for r in result:
        print(r)
    
    
    # find()方法返回一个迭代器,用for循环逐条输出
    # 输出结果:
    <pymongo.cursor.Cursor object at 0x10e0f7320>
    {_id: ObjectId(5d28ae0360105a198d9d501a), id: 20180001, name: Jordan, age: 20, gender: male}
    {_id: ObjectId(5d28ae2d8b3d004feb604874), id: 20180001, name: Jordan, age: 20, gender: male}
    {_id: ObjectId(5d28b293e834575faf929428), id: 20180002, name: Lee Hua, age: 20, gender: male}
    {_id: ObjectId(5d28b293e834575faf929429), id: 20180003, name: Mike, age: 21, gender: male}
    查询多条数据
    # find_one()方法 和 find()方法

    可以在这两个方法里面添加条件,如:

    find(
    {
    ‘name‘: {‘$regex‘: ‘^M.*‘}
    }
    )
    这里查找的是以‘M‘开头的名字的那些数据,
    $regex指定的是正则表达式,
    ^M.*是一条正则表达式
    更多功能符号(如$regex)、数值比较符号的查看MongoDB官方文档:https://docs.mongodb.com/?searchProperty=manual

  • 计数

    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client.test
    collection = db.students
    
    count = collection.count_documents(
        {
            id: {$regex: ^(2018)}
        }
    )
    print(count)
    
    
    # 输出id为2018开头的数据的条数
    View Code
    # collection.count_documents({条件}) 方法
  • 排序

    技术图片
     1 import pymongo
     2 
     3 client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
     4 db = client.test
     5 collection = db.students
     6 
     7 result = collection.find().sort(id, pymongo.ASCENDING)
     8 for r in result:
     9     print(r)
    10 
    11 
    12 # 以id升序输出所有的数据:
    13 {_id: ObjectId(5d28ae0360105a198d9d501a), id: 20180001, name: Jordan, age: 20, gender: male}
    14 {_id: ObjectId(5d28ae2d8b3d004feb604874), id: 20180001, name: Jordan, age: 20, gender: male}
    15 {_id: ObjectId(5d28b293e834575faf929428), id: 20180002, name: Lee Hua, age: 20, gender: male}
    16 {_id: ObjectId(5d28b293e834575faf929429), id: 20180003, name: Mike, age: 21, gender: male}
    17 
    18 
    19 # sort()方法进行排序
    20 # pymongo.ASCENDING指定升序
    21 # pymongo.DESCENDING指定降序
    View Code
    # sort()方法

  • 偏移

    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client.test
    collection = db.students
    
    results = collection.find().sort(id, pymongo.DESCENDING).skip(1)
    print(
        [
            result[id] for result in results
        ]
    )
    
    
    # 输出:
    [20180002, 20180001, 20180001]
    
    # skip(1)表示偏移1,即忽略前面一个元素
    skip()方法
    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client.test
    collection = db.students
    
    results = collection.find().sort(id, pymongo.DESCENDING).skip(1).limit(2)
    print(
        [
            result[id] for result in results
        ]
    )
    
    # 输出:
    [20180002, 20180001]
    
    # limit(2) 即表示限制输出的数据条数为两条
    limit()方法
    # 数据量很大时,不使用大的偏移量来查询数据
  • 更新

    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client[test]
    collection = db[students]
    
    # 查询条件:age >= 20
    query_condition = {
        age: {$gte: 20}
    }
    
    # 更新条件:数据的age加1
    update_condition = {
        $inc: {age: 1}
    }
    
    result = collection.update_one(query_condition, update_condition)
    print(result)
    print(result.matched_count, result.modified_count)
    
    
    # 输出:
    <pymongo.results.UpdateResult object at 0x110a11c88>
    1 1
    
    
    # 返回的结果是UpdateResul类型的
    # 调用matched_count属性,获得匹配数据的条数
    # 调用modified_count属性,获得影响数据的条数
    # $gte : 大于等于
    # $inc : 将字段递增指定的值
    # updata_one()更新与筛选器匹配的单个文档
    update_one()方法
    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client[test]
    collection = db[students]
    
    query_condition = {
        age: {$gte: 20}
    }
    update_condition = {
        $inc: {age: 1}
    }
    
    result = collection.update_many(query_condition, update_condition)
    print(result)
    print(result.matched_count, result.modified_count)
    
    
    # 输出:
    <pymongo.results.UpdateResult object at 0x111c84448>
    4 4
    update_many()方法
    # update_one()方法 和 update_many()方法
  • 删除

    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client[test]
    collection = db[students]
    
    result = collection.delete_one({age: 21})
    print(result.deleted_count)
    
    
    # delete_one()方法:删除第一条符合条件的数据
    # delete_count属性:获取删除数据的条数
    delete_one()方法
    技术图片
    import pymongo
    
    client = pymongo.MongoClient(host=localhost, port=27017)
    db = client[test]
    collection = db[students]
    
    result = collection.delete_many({age: 21})
    print(result.deleted_count)
    
    
    # delete_many()方法:删除所有符合条件的数据
    delete_many()方法

     

  • PyMongo的详细用法:http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html

数据存储之非关系型数据库存储----MongoDB存储

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原文地址:https://www.cnblogs.com/liyihua/p/11179084.html

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