ongoDB超全語法大全

python 模塊pymongo模塊，連接MongoDB數據庫
python模塊之 Motor 異步pymongo

1. 官網下載

MongoDB：https://www.mongodb.com/try/download/community

MongoDB shell腳本：https://www.mongodb.com/try/download/shell，下載后解壓到MongoDB安裝目錄

2. 創建數據庫文件的存放位置

• 在data文件夾下創建 db 文件夾（啟動 MongoDB 服務之前需要必須創建數據庫文件的存放文件夾，否則命令不會自動創建，而且不能啟動成功）
• 在data文件夾下創建 log文件夾
• log文件夾下創建mongo.log

3. 配置環境變量

• 系統變量新建MongoDB_HOME變量，值為解壓路徑

• 系統變量編輯path新建%MongoDB_HOME%\bin
• 系統變量編輯path新建%MongoDB_HOME%\mongosh-1.9.0-win32-x64\bin

• 打開cmd分別運行mongod 、mongosh命令運行成功，則環境變量配置成功

4. 運行命令工具，進入db文件夾，輸入：mongod --dbpath "D:\MongoDB\data\db"，打開瀏覽器輸入：http://localhost:27017，，頁面正常，MongoDB 安裝成功

5. 根目錄新建配置文件，mongo.config

#數據庫數據存放目錄 dbpath=D:\MongoDB\data\db #數據庫日志存放目錄 logpath=D:\MongoDB\data\log\mongo.log #以追加的方式記錄日志 logappend = true #端口號 默認為 27017 port=27017 #開啟用戶認證 auth=false #mongodb所綁定的ip地址，綁定后只能通過127訪問 bind_ip = 0.0.0.0 #啟用日志，默認啟用 journal=true #過濾掉一些無用的日志信息，若需要調試使用請設置為false quiet=true #不允許全表掃描 notablescan=false

6. 運行命令工具，進入data/db文件夾，輸入：mongod --config D:\mongoDB\mongo.config -install -serviceName MongoDB
7. 運行：net start MongoDB啟動服務、net stop MongoDB 關閉服務
8. 服務運行后，打開瀏覽器輸入：http://localhost:27017，頁面正常打開為運行成功

我們在上一文中，介紹了關系型數據庫的相關使用，本文接著來介紹另一重要的數據庫類型，非關系型數據庫（NoSQL）。NoSQL 是基于鍵值對的存儲方式，不需要經過 SQL 層的解析，數據之間也沒有耦合性，因此其性能非常高。常見的非關系型數據庫有 MongoDB，Neo4J，HBase，Redis 等，本文使用常用的 MongoDB 來講解非關系型數據庫的使用。

MongoDB 是由 C++編寫而成，是一個基于分布式文件存儲的開源數據庫系統，其存儲形式類似于 json 對象，因此在使用時非常靈活，被廣泛使用。

初始工作

Python 使用 MongoDB 數據庫需要第三方庫來支持，因此需要先安裝 pymongo 庫。

pip install pymongo

快速上手

import pymongo
# 建立連接
client = pymongo.MongoClient(host="localhost", port=27017)

# 引用數據庫名稱，這里假設要創建名為mydatabase的數據庫
db = client['mydatabase']

# 要驗證數據庫是否已存在，可以列出所有數據庫名稱
print(client.list_database_names())

# 若要進一步操作，比如創建集合并插入數據
collection_name = 'mycollection'
data = {'name': 'example document'}
# 新增數據
db[collection_name].insert_one(data)

開始使用

非關系型數據庫和關系型數據庫在概念上存在一定差異，如下表：

指定使用的數據庫（database）

一般在應用中會存在多個數據庫，并且在操作數據的時候需要指定是哪個具體的數據庫，如下：

# 下方client為建立連接后的client對象

# 使用屬性的方式
db = client['mydatabase']
# 使用點模式
db = client.mydatabase

這里我們選擇了“mydatabase”這個數據庫，需要注意的是，如果這個數據庫不存在，后續在執行數據插入的時候會自動創建該庫（非常給力的一個功能）。

指定集合

在 MongoDB 的一個數據庫中,可以包含多個 collection(集合, 可以類比為 MySQL 中的表)，因此在操作數據的時候還需要指定集合。我們只需要使用上邊獲取的數據并使用屬性就可以獲取到指定集合。

# 下邊db指獲取到的庫
# 屬性獲取
collection = db['mycollection']
# 點模式獲取
collection = db.mycollection

新增數據

在獲取到數據后就可以使用 insert* 方法來新增數據了。

collection.insert_one(
    {'name': 'example document', 
     'age': 18, 
     'address': 'beijing', 
     'phone': '1234567890'})

如上圖所示使用 insert_one 方法新增一條數據。

還可以使用 insert_many 來同時新增多條數據

collection.insert_many(
    [{'name': 'example1', 'age': 18, 'address': 'beijing'}
      ,{'name': 'example2', 'age': 18, 'address': 'beijing'}])

從上邊運行結果可以看出, MongoDB 在新增數據時,只需要新增即可,數據庫會自動設置一個 _id 屬性來表示主鍵。此 _id 值由 MongoDB 來維護。并且新增成功后，方法會返回一個InsertOneResult 對象，其中包含了數據 _id 值，需要注意的是，這里的_id是ObjectId對象。

數據查詢

數據存入后，最重要的就是要根據合適的條件取出來，此時可以使用 find*方法來獲取已經存入的數據，當然，pymongo 中提供了更多的方法來支持這些功能，如下。

find_one 查找一條結果

# 獲取一條數據，其中name為"example document"
res = collection.find_one({"name": "example document"})
print(res)
# {'_id': ObjectId('65a8c06271f39c34e5e98579'), 'name': 'example document'}
print(type(res))
# <class 'dict'>

如上述代碼中，我們使用 find_one 查找一條 name 為"example document"的內容，并返回一個 dict，如果沒有匹配的條件則返回 None。

需要特別注意的是，如果使用數據主鍵 _id 查詢,需要使用 ObjectId 構建 id 值，直接使用字符串查找會無法查詢到結果。

# 需要使用ObjectId構建id
res = collection.find_one({"_id": ObjectId("65a8c06271f39c34e5e98579")})

find 查找多條

res = collection.find({'name': 'example document'})

print(res)

for row in res:
    print(row)

# <pymongo.cursor.Cursor object at 0x000001DCE4578E90>
# {'_id': ObjectId('65a8c06271f39c34e5e98579'), 'name': 'example document'}
# {'_id': ObjectId('65a8c098a6c8916e18ee8e80'), 'name': 'example document'}

使用 find 方法將會查找出所有符合條件的數據，并封裝到了 Cursor 對象中，因此需要遍歷當前對象才可以獲取到每條數據。MongoDB提供了非常豐富的條件查詢,以下是一些常用示例:

res = collection.find({'age': {'$gt': 20}})

如上代碼中, 查找 age 大于 20 的數據，需要注意的是，條件是一個對象的結構。

其他操作

計數

早先的版本中可以使用 find 返回的結果使用 count 方法來計數, 但是這個方法在后續版本中被廢棄了, 現在需要使用 count_documents 來統計條件下的查詢的數量。

count = collection.count_documents({})
print("count:", count) #10

排序

與關系型數據庫相似的， MongoDB 也支持排序，find 結果后調用 sort，并指定排序方式即可完成結果排序

# ASCENDING = 1
# """Ascending sort order."""
# DESCENDING = -1
# """Descending sort order."""

res = collection.find()
rows = res.sort("name", pymongo.ASCENDING)

排序參數可以使用pymongo 中定義的常量，也可以直接賦值 1 或-1。

偏移

熟悉后臺開發的一定使用過分頁, 在 MongoDB 中也支持這樣的操作, 但是需要搭配 skip 和 limit 兩個方法來完成

res = collection.find()
row = res.skip(2).limit(2)

如上所示,使用 skip 跳過前兩條, 使用 limit 方法獲取結果中的 2 條數據， 結果中最終會返回第 3,4 條數據。不過需要注意的是，這樣的查找在數據量較大的情況下需要慎用，可能會導致內存不足，一般的解決方式是記錄上一次查詢最后一條數據的 id，然后查找此大于此 id 值的，再進行 limit 限制。

更新數據

更新數據時，需要使用 update 方法來完成。

collection.update_one({'name': 'example document'}, 
                      {"$set": {"name": "測試數據", "age": 30}})

如上述代碼中，update_one 接受兩個參數, 第一個參數為查詢條件, 第二個參數為需要設置的內容。

在上方數據查詢中有find_one_and_update 方法也可以在完成更新的操作

clt.find_one_and_update({'name': 'example document'}, 
                        {"$set": {"name": "測試數據2", "age": 30}})

兩者執行本質是一樣的，都是先查詢，后更新。

刪除數據

刪除數據時，需要使用 delete_one 方法來完成，返回DeleteResult 結果中包含了操作成功的條數，如果操作不成功則返回 None。

res = clt.delete_one({'name': 'example1'})

# DeleteResult({'n': 1, 'ok': 1.0}, acknowledged=True)

在上方數據查詢中有find_one_and_delete 方法也可以完成刪除操作， 不過該方法不返回任何結果

clt.find_one_and_delete({'name': 'example2'})

#我來嘮家常#