mongodb 增刪查改

安裝模塊 pip install pymongo

MongoClient對象：用於與MongoDB服務器建立連接

• client=MongoClient('主機ip',端口)

DataBase對象：對應着MongoDB中的數據庫

• db=client.數據庫名稱

Collection對象：對應着MongoDB中的集合

• col=db.集合名稱

Cursor對象：查詢方法find()返回的對象，用於進行多行數據的遍歷

• 當調用集合對象的find()方法時，會返回Cursor對象
  結合for...in...遍歷cursor對象

主要方法:

• insert_one：加入一條文檔對象

• insert_many：加入多條文檔對象
• find_one：查找一條文檔對象
• find：查找多條文檔對象
• update_one：更新一條文檔對象
• update_many：更新多條文檔對象
• delete_one：刪除一條文檔對象
• delete_many：刪除多條文檔對象

插入方法：

• insert_one() 傳入一個字典，表示插入一個文檔
• insert_many() 傳入一個列表，列表的元素爲字典，插入多條文檔

from pymongo import *

def insert():
         # 1 創建連接對象
         client = MongoClient(host="localhost", port=27017)
         # 2 獲取數據庫,
         # 如果這個數據庫不存在，就在內存中虛擬創建
         # 當在庫裏創建集合的時候，就會在物理真實創建這個數據庫
         db = client.demo    # 使用demo數據庫
         # 向stu集合插入數據
         # 插入一條
         db.stu.insert_one({"name": "zs", "age": })
         # 插入多條
         db.stu.insert_many([{"name": 1}, {"name": }])

查詢方法：

 from pymongo import *
 '''
 查詢方法：
     find_one()返回滿足條件的文檔集中第一條數據，類型爲字典
                 如果沒有查詢結果返回None
     方法find()返回滿足條件的所有文檔，類型爲Cursor對象，可以使用for...in遍歷，每項爲字典對象
             如果沒有查詢結果返一個空的Cursor對象
 '''
 def select():
         # 1 創建連接對象
         client = MongoClient(host="localhost", port=27017)
         # 2 獲取數據庫,
         # 如果這個數據庫不存在，就在內存中虛擬創建
         # 當在庫裏創建集合的時候，就會在物理真實創建這個數據庫
         db = client.demo    # 使用demo數據庫
         # 從stu查詢數據
         # 查詢一條,返回一個字典，如果沒有結果返回None
         res = db.stu.find_one({"age": 18})
         print(res)
         # 查詢全部結果，返回一個Cursor可迭代對象，每一個元素是字典
         # 如果沒有查詢結果會返回一個空的Cursor對象
         res = db.stu.find({"age": {"$gt": 18}})
         print(res)

修改方法：

update_one()修改滿足條件的文檔集中的第一條文檔
update_many()修改滿足條件的文檔集中的所有文檔
注意：使用$set操作符修改特定屬性的值，否則會修改整個文檔

from pymongo import *
 '''
 修改方法：
     update_one()修改滿足條件的文檔集中的第一條文檔
     update_many()修改滿足條件的文檔集中的所有文檔
     注意：使用$set操作符修改特定屬性的值，否則會修改整個文檔
 '''
 def update():
         # 1 創建連接對象
         client = MongoClient(host="localhost", port=27017)
         # 2 獲取數據庫,
         # 如果這個數據庫不存在，就在內存中虛擬創建
         # 當在庫裏創建集合的時候，就會在物理真實創建這個數據庫
         db = client.demo    # 使用demo數據庫
         # 修改數據
         # 修改第一條符合條件的數據，傳入條件和修改結果
         db.stu.update_one({"age": 18},{"$set": {"age": 100}})  # 把年齡是18的第一條年齡改成100
         # 所有符合條件數據都修改
         # db.stu.update_many({"age": 18},{"$set": {"age": 100}}) # 年齡18的所有數據年齡改成100

刪除方法：

delete_one()刪除滿足條件的文檔集中第一條文檔
delete_many()刪除滿足條件的所有文檔
注意：使用$set操作符修改特定屬性的值，否則會修改整個文檔

from pymongo import *
 '''
 刪除方法：
     delete_one()刪除滿足條件的文檔集中第一條文檔
     delete_many()刪除滿足條件的所有文檔
     注意：使用$set操作符修改特定屬性的值，否則會修改整個文檔
 '''
def delete():

         # 1 創建連接對象
         client = MongoClient(host="localhost", port=27017)
         # 2 獲取數據庫,
         # 如果這個數據庫不存在，就在內存中虛擬創建
         # 當在庫裏創建集合的時候，就會在物理真實創建這個數據庫
         db = client.demo    # 使用demo數據庫
         # 修改數據
         # 修改第一條符合條件的文檔刪除
         db.stu.delete_one({"age": 18})  # 把年齡是18的第一條文檔刪除
         # 所有符合條件數據都刪除
         db.stu.delete_many({"age": 18}) # 年齡18的所有文檔刪除

查

一、比較運算：=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')

=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')
#1、select * from db1.user where id = 3
db.user.find({"_id":3})

#2、select * from db1.user where id != 3
db.user.find({"_id":{"$ne":3}})

#3、select * from db1.user where id > 3
db.user.find({"_id":{"$gt":3}})

#4、select * from db1.user where age < 3
db.user.find({"age":{"$lt":3}})

#5、select * from db1.user where id >= 3
db.user.find({"_id":{"$gte":3}})

#6、select * from db1.user where id <= 3
db.user.find({"_id":{"$lte":3}})

二、邏輯運算：MongoDB中字典內用逗號分隔多個條件是and關係，或者直接用$and，$o，r$not（與或非）

#邏輯運算:$and,$or,$not
#1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4;
db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}})

#2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40;
db.user.find({
    "_id":{"$gte":3,"$lte":4},
    "age":{"$gte":40}
})

db.user.find({"$and":[
{"_id":{"$gte":3,"$lte":4}},
{"age":{"$gte":40}}
]})

#3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao";
db.user.find({"$or":[
{"_id":{"$lte":1,"$gte":0}},
{"_id":{"$gte":4}},
{"name":"yuanhao"}
]})

#4 select * from db1.user where id % 2 = 1;
db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}})

db.user.find({
    "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}}
})

三、成員運算：成員運算無非in和not in，MongoDB中形式爲$in ， $nin

#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})

#2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})

四、正則：正則定義在/ /內

# MongoDB: /正則表達/i

#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配規則：j開頭、g或n結尾，不區分大小寫

五、查看指定字段：0表示不顯示1表示顯示

#1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})

#2、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";
db.user.find({
    "name":/^jin.*?(g|n)$/i
},
{
    "_id":0,
    "name":1,
    "age":1
}
)

六、對數組的查詢：

#查詢數組相關
#查hobbies中有dancing的人
db.user.find({
    "hobbies":"dancing"
})
#查看既有dancing愛好又有tea愛好的人
db.user.find({
    "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]}
})
#查看第2個愛好爲dancing的人
db.user.find({
    "hobbies.2":"dancing"
})
#查看所有人的第2個到第3個愛好
db.user.find(
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":[1,2]},
}
)

#查看所有人最後兩個愛好，第一個{}表示查詢條件爲所有，第二個是顯示條件
db.user.find(
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":-2},
}
)

#查詢子文檔有"country":"China"的人
db.user.find(
{
    "addr.country":"China"
}
)

七、對查詢結果進行排序：sort()  1代表升序、-1代表降序

db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})

八、分頁：limit表示取多少個document，skip代表跳過幾個document

#這樣就做到了分頁的效果
db.user.find().limit(2).skip(0)#前兩個
db.user.find().limit(2).skip(2)#第三個和第四個
db.user.find().limit(2).skip(4)#第五個和第六個

九、獲取數量：count()

#查詢年齡大於30的人數
#方式一：
db.user.count({'age':{"$gt":30}}) 

#方式二：
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()

十、其他：查找所有、去重、查找key爲null的項

#1、查找所有
db.user.find() #等同於db.user.find({})
db.user.find().pretty()
#2、去重
db.user.find().distinct()

#3、{'key':null} 匹配key的值爲null或者沒有這個key
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})
db.t2.find({"b":null})#得到的是b這個key的值爲null和沒有b這個key的文檔
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }

改

1、常規修改操作：

#設數據爲{'name':'武松'，'age':18,'hobbies':['做煎餅','吃煎餅','賣煎餅'],'addr':{'country':'song','province':'shandong'}}
#update db1.user set age=23,name="武大郎" where name="武松";
#1、覆蓋式
db.user.update(
    {"name":"武松"},
    {"age":23,"name":"武大郎"}
)
#得到的結果爲{"age":23,"name":"武大郎"}

#2、局部修改:$set
db.user.update(
    {"name":"武松"},
    {"$set":{"age":15,"name":"潘金蓮"}}
)
#得到的結果爲{"name":"潘金蓮","age":15,'hobbies':['做煎餅','吃煎餅','賣煎餅']}

#3、改多條：將multi參數設爲true
db.user.update(
    {"_id":{"$gte":1,"$lte":2}},
    {"$set":{"age":53,}},
    {"multi":true}
)
#4、有則修改，無則添加：upsert參數設爲true
db.user.update(
    {"name":"EGON"},
    {"$set":{"name":"EGON","age":28,}},
    {"multi":true,"upsert":true}
)

#5、修改嵌套文檔:將國家改爲日本
db.user.update(
    {"name":"潘金蓮"},
    {"$set":{"addr.country":"Japan"}}
)

#6、修改數組：將第一個愛好改爲洗澡
db.user.update(
    {"name":"潘金蓮"},
    {"$set":{"hobbies.1":"洗澡"}}
)

#刪除字段：不要愛好了
db.user.update(
    {"name":"潘金蓮"},
    {"$unset":{"hobbies":""}}
)

2、加減操作：$inc

#增加和減少$inc
#年齡都+1
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":1}},
    {"multi":true}
)
#年齡都-10
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":-10}},
    {"multi":true}
)

3、添加刪除數組內元祖$push  $pop  $pull

• $push的功能是往現有數組內添加元素

#1、爲名字爲武大郎的人添加一個愛好read
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}})

#2、爲名字爲武大郎的人一次添加多個愛好tea，dancing
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{
    "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})

• $pop的功能是按照位置只能從頭或從尾即兩端刪元素，類似於隊列。1代表尾，-1代表頭

#1、{"$pop":{"key":1}} 從數組末尾刪除一個元素

db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
    "hobbies":1}
})

#2、{"$pop":{"key":-1}} 從頭部刪除
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
    "hobbies":-1}
})

• $pull可以自定義條件刪除

db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
    "hobbies":"read"}
},
{
    "multi":true
}
)

4、避免重複添加  $addToSet    即多個相同元素要求插入時只插入一條

db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})

db.urls.update(
     {"_id":1},
     {
    "$addToSet":{
        "urls":{
        "$each":[
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.xxxx.com'
            ]
            }
        }
    }
)

5、瞭解部分

#1、瞭解：限制大小"$slice"，只留最後n個

db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-2
    }
    }
})

#2、瞭解：排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-1,
        "$sort":-1
    }
    }
})

#注意：不能只將"$slice"或者"$sort"與"$push"配合使用，且必須使用"$each"

聚合操作：

我們在查詢時肯定會用到聚合，在MongoDB中聚合爲aggregate，聚合函數主要用到$match $group $avg $project $concat

假設我們的數據庫中有這樣的數據

from pymongo import MongoClient
import datetime

client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')
table=client['db1']['emp']
# table.drop()

l=[
('武大郎','male',18,'20170301','燒餅檢察官',7300.33,401,1), 
('武松','male',78,'20150302','公務員',1000000.31,401,1),
('宋江','male',81,'20130305','公務員',8300,401,1),
('林沖','male',73,'20140701','公務員',3500,401,1),
('柴進','male',28,'20121101','公務員',2100,401,1),
('盧俊義','female',18,'20110211','公務員',9000,401,1),
('高俅','male',18,'19000301','公務員',30000,401,1),
('魯智深','male',48,'20101111','公務員',10000,401,1),

('史進','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2),
('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2),
('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2),
('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2),
('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2),

('吳用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), 
('蕭讓','male',18,'19970312','文人',20000,403,3),
('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3),
('公孫勝','male',18,'20150411','文人',18000,403,3),
('朱貴','female',18,'20140512','文人',17000,403,3)
]

for n,item in enumerate(l):
    d={
        "_id":n,
        'name':item[0],
        'sex':item[1],
        'age':item[2],
        'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),
        'post':item[4],
        'salary':item[5]
    }
    table.save(d)

• $match和 $group：相當於sql語句中的where和group by

{"$match":{"字段":"條件"}},可以使用任何常用查詢操作符$gt,$lt,$in等

#例1、select * from db1.emp where post='公務員';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"公務員"}})

#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;  
db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
)

#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;  
db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)

{"$group":{"_id":分組字段,"新的字段名":聚合操作符}}

#1、將分組字段傳給$group函數的_id字段即可
{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性別分組
{"$group":{"_id":"$post"}} #按照職位分組
{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多個字段分組，比如按照州市分組

#2、分組後聚合得結果,類似於sql中聚合函數的聚合操作符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post; 
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})

#例2：取每個部門最大薪資與最低薪資
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})

#例3：如果字段是排序後的，那麼$first,$last會很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})

#例4：求每個部門的總工資
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})

#例5：求每個部門的人數
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})

#3、數組操作符
{"$addToSet":expr}#不重複
{"$push":expr}#重複

#例：查詢崗位名以及各崗位內的員工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})

• $project：用於投射，即設定該鍵值對是否保留。1爲保留，0爲不保留，可對原有鍵值對做操作後增加自定義表達式

{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表達式"}}

#select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
    {"$project":{
        "name":1,
        "post":1,
        "new_age":{"$add":["$age",1]}
        }
})

#1、表達式之數學表達式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一個減第二個
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一個表達式除以第二個表達式的商作爲結果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一個表達式除以第二個表達式得到的餘數作爲結果

#2、表達式之日期表達式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
#例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
)

#例如查看每個員工的工作多長時間
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_period":{
        "$subtract":[
            {"$year":new Date()},
            {"$year":"$hire_date"}
        ]
    }}}
)

#3、字符串表達式
{"$substr":[字符串/$值爲字符串的字段名,起始位置,截取幾個字節]}
{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表達式或字符串連接在一起返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}

db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})

#4、邏輯表達式
$and
$or
$not

• 排序：$sort、限制：$limit、跳過：$skip

{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序，-1降序
{"$limit":n} 
{"$skip":n} #跳過多少個文檔

#例1、取平均工資最高的前兩個部門
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工資":-1}
},
{
    "$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工資":-1}
},
{
    "$limit":2
},
{
    "$skip":1
}
)

• 隨機選取n個：$sample

#集合users包含的文檔如下
{ "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }
{ "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false  }
{ "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true  }
{ "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false  }
{ "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true  }
{ "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true  }
{ "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true  }

#下述操作時從users集合中隨機選取3個文檔
db.users.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ]
)

更局部的某個數組裏的某個字典的數據

數據格式如下

user_algorithms = {
    'user_id': '01user',
    'algorithms': [{'name': 'qqqqq', 'remark': '', 'create_time': '2019-1-11', 'category': 'code1'},
    {'name': 'xxxxx', 'remark': '2B', 'create_time': '2222-22-22', 'category': 'code2'}],
    'is_local': True
}

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.god.algorithms

def now_data_time():
    """
    獲取當前時間
    :return: 
    """
    import time
    import datetime
    t = time.time()
    now_time = datetime.datetime.fromtimestamp(t).strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')
    return now_time

user_algorithms = db.find({'user_id': user_id})
if user_algorithms.count() == 0:
    print('沒有數據')
for i in user_algorithms:
    print(i)

    for algorithms in i['algorithms']:
        # print(algorithms)
        if algorithms['create_time'] == create_time:
            algorithms['name'] = 'wwwww'
            algorithms['category'] = "code"
            algorithms['remark'] = '你'
            algorithms['create_time'] = now_data_time()
            db.update({'_id': i['_id']}, i)   # 更新數據
        else:
            print('沒匹配上')

結果如下

{ "_id" : ObjectId("5cb85df65cc2c843123123ae"), "user_id" : "01user", "algorithms" : [ { "name" : "wwwww", "remark" : " 你", "create_time" : "2019/04/18 20:04:34", "category" : "code" }, { "name" : "xxxxx", "remark" : "2B", "create_time" : "2222-22-22", "category" : "code2" } ], "is_local" : true }

將_id字段的object轉換成str,str轉換成object

from bson.objectid import ObjectId
user_id = db.user.find({"mobile": "18312323542"})
# print(user_id)
for user in user_id:
    user['_id'] = str(user['_id'])  # 轉成字符串
user_id = db.user.find({"_id": ObjectId("5cb0732a5cc2c80e484e1cf5")})  # 轉成對象ObjectId