使用Python脚本操作MongoDB的教程

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连接数据库

MongoClient VS Connection

class MongoClient(pymongo.common.BaseObject)
 | Connection to MongoDB.
 |
 | Method resolution order:
 |   MongoClient
 |   pymongo.common.BaseObject
 |   __builtin__.object
 |


class Connection(pymongo.mongo_client.MongoClient)
 | Connection to MongoDB.
 |
 | Method resolution order:
 |   Connection
 |   pymongo.mongo_client.MongoClient
 |   pymongo.common.BaseObject
 |   __builtin__.object

</div>

从这两个类的继承来看，connection是继承了MongoClient的，建议使用MongoClient而不是使用Connection。（也就是说，MongoClient可以使用方法Connection都可以使用）

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('192.168.40.87', 27037)
db_name = 'TCL_Useraction'
db = client[db_name]
collection_useraction = db['useraction']

</div>

这里是通过字典的方式访问数据库和集合，同时你也可以通过.（点号）的方式访问
插入数据

save() VS insert()

mongodb的save和insert函数都可以向collection里插入数据，但两者是有两个区别：

一、save函数实际就是根据参数条件,调用了insert或update函数.如果想插入的数据对象存在,insert函数会报错,而save函数是改变原来的对象;如果想插入的对象不存在,那么它们执行相同的插入操作.这里可以用几个字来概括它们两的区别,即所谓"有则改之,无则加之".

二、insert可以一次性插入一个列表，而不用遍历，效率高， save则需要遍历列表，一个个插入。

更新数据

对于单个数据来说，可以更新后使用save方法

update(criteria, objNew, upsert, mult)
criteria: 需要被更新的条件表达式
objNew: 更新表达式
upsert: 如目标记录不存在，是否插入新文档。
multi: 是否更新多个文档。

collection_useraction.update({'gid':last_gid, 'time':l_date}, {'$set':{'gid':last_gid}, '$set':{'time':l_date}, '$addToSet':{'categories':category_data}}, upsert=True)

</div>

删除数据

db.users.drop() # 删除集合

remove(self, spec_or_id=None, safe=None, multi=True, **kwargs)

# remove() 用于删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复。
id = db.users.find_one({"name":"user2"})["_id"]
db.users.remove(id) # 根据 id 删除一条记录
db.users.remove() # 删除集合里的所有记录
db.users.remove({'yy':5}) # 删除yy=5的记录

</div>

查询

5. 查询

  # 查询 age 小于 15 的
  for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}): print u

</div>

5.1 查询一条记录

  # 查询 name 等于 user8 的
  for u in db.users.find({"name":"user8"}): print u

</div>

  # 获取查询的一个
  u2 = db.users.find_one({"name":"user9"}) # 查不到时返回 None
  print u2

</div>

5.2 查询特定键 (fields)

  # select name, age from users where age = 21
  for u in db.users.find({"age":21}, ["name", "age"]): print u
  for u in db.users.find(fields = ["name", "age"]): print u

</div>

5.3 排序(SORT)

  pymongo.ASCENDING # 也可以用 1 来代替
  pymongo.DESCENDING # 也可以用 -1 来代替
  for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.ASCENDING)]): print u  # select * from 集合名 order by 键1
  for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.DESCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 键1 desc
  for u in db.users.find().sort([("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 键1 asc, 键2 desc
  for u in db.users.find(sort = [("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]): print u # sort 的另一种写法
  for u in db.users.find({"name":"user9"}, sort=[['name',1],['sex',1]], fields = ["name", "age", 'sex']): print u # 组合写法

</div>

5.4 从第几行开始读取(SLICE)，读取多少行(LIMIT)

# select * from 集合名 skip 2 limit 3
  # MySQL 的写法： select * from 集合名 limit 2, 3
  for u in db.users.find().skip(2).limit(3): print u
  for u in db.users.find(skip = 2, limit = 3): print u

  # 可以用切片代替 skip & limit (mongo 中的 $slice 貌似有点问题)。
  for u in db.users.find()[2:5]: print u

  # 单独的写
  for u in db.users.find().skip(2): print u
  for u in db.users.find(skip=1): print u
  for u in db.users.find().limit(5): print u
  for u in db.users.find(limit = 3): print u

</div>

5.5 多条件查询(Conditional Operators) # like 的可使用正则表达式查询

 # select * from users where name = 'user3' and age > 12 and age < 15
  for u in db.users.find({'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}): print u
  # select * from users where name = 'user1' and age = 21
  for u in db.users.find({"age":21, "name":"user1"}): print u

</div>

5.6 IN

for u in db.users.find({"age":{"$in":(23, 26, 32)}}): print u  # select * from users where age in (23, 26, 32)
  for u in db.users.find({"age":{"$nin":(23, 26, 32)}}): print u # select * from users where age not in (23, 26, 32)

</div>

5.7 统计总数(COUNT)

 print(db.users.count()) # select count(*) from users
  print(db.users.find({"age":{"$gt":30}}).count()) # select count(*) from users where age > 30

</div>

5.8 OR

 for u in db.users.find({"$or":[{"age":25}, {"age":28}]}): print u # select * from 集合名 where 键1 = 值1 or 键1 = 值2
  for u in db.users.find({"$or":[{"age":{"$lte":23}}, {"age":{"$gte":33}}]}): print u # select * from 集合名 where 键1 <= 值1 or 键1 >= 值2

</div>

6. 是否存在 (exists)

  db.users.find({'sex':{'$exists':True}}) # select * from 集合名 where exists 键1
  db.users.find({'sex':{'$exists':False}}) # select * from 集合名 where not exists 键1

</div>

7. 正则表达式查询

  for u in db.users.find({"name" : {"$regex" : r"(?i)user[135]"}}, ["name"]): print u # 查询出 name 为 user1, user3, user5

</div>

8. 多级路径的元素值匹配
Document 采取 JSON-like 这种层级结构，因此我们可以直接用嵌入(Embed)代替传统关系型数据库的关联引用(Reference)。
MongoDB 支持以 "." 分割的 namespace 路径，条件表达式中的多级路径须用引号

# 如果键里面包含数组，只需简单匹配数组属性是否包含该元素即可查询出来
  db.集合名.find_one({'address':"address1"}) # address 是个数组，匹配时仅需包含有即可
  # 查询结果如：{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "address" : ["address1", "address2"]}

  # 条件表达式中的多级路径须用引号,以 "." 分割
  u = db.集合名.find_one({"im.qq":12345678})
  # 查询结果如：{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "im" : {"msn" : "user1@hotmail.com", "qq" : 12345678}}

  print u['im']['msn'] #显示： user1@hotmail.com

  # 多级路径的更新
  db.集合名.update({"im.qq":12345678}, {'$set':{"im.qq":12345}})

  # 查询包含特定键的
  for u in db.users.find({"im.qq":{'$exists':True}}, {"

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