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MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库@H_404_4@1、易用性
MongoDB是一个面向文档(document-2、易扩展性
3、丰富的功能
<span >#<span >2、聚合<span >支持聚合管道,用户能通过简单的片段创建复杂的集合,并通过数据库自动优化<span >#<span >3、特殊的集合类型
<span >支持存在时间有限的集合,适用于那些将在某个时刻过期的数据,如会话session。类似地,MongoDB也支持固定大小的集合,用于保存近期数据,如日志
<span >#<span >4、文件存储
<span >支持一种非常易用的协议,用于存储大文件和文件元数据。MongoDB并不具备一些在关系型数据库中很普遍的功能,如链接join和复杂的多行事务。省略
这些的功能是处于架构上的考虑,或者说为了得到更好的扩展性,因为在分布式系统中这两个功能难以高效地实现
4、卓越的性能
二 MongoDB基础知识1、文档是MongoDB的核心概念。文档就是键值对的一个有序集{'msg':'hello','foo':3}。类似于python中的有序字典。
(空字符)。这个字符用来表示键的结尾。2、集合就是一组文档。如果将MongoDB中的一个文档比喻为关系型数据的一行,那么一个集合就是相当于一张表
<span >#
<span >2、组织子集合的方式就是使用“.”,分隔不同命名空间的子集合。<span >比如一个具有博客功能的应用可能包含两个集合,分别是blog.posts和blog.authors,这是为了使组织结构更清晰,这里的blog集合(这个集合甚至不需要存在)跟它的两个子集合没有任何关系。
在MongoDB中,使用子集合来组织数据非常高效,值得推荐<span >#<span >3、当第一个文档插入时,集合就会被创建。合法的集合名:
集合名不能是空字符串<span >""<span >。
集合名不能含有\0字符(空字符),这个字符表示集合名的结尾。
集合名不能以<span >"<span >system.<span >"<span >开头,这是为系统集合保留的前缀。
用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含,这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合,否则千万不要在名字里出现$。
3、数据库:在MongoDB中,多个文档组成集合,多个集合可以组成数据库
数据库也通过名字来标识。数据库名可以是满足以下条件的任意UTF- (空字符)。如果要使用cms数据库中的blog.posts集合,这个集合的命名空间就是cmd.blog.posts。命名空间的长度不得超过121个字节,且在实际使用中应该小于100个字节三 安装1、安装
<span >#
<span >2、新建目录与文件<span >D:\MongoDB\data\db
D:\MongoDB\log<span >#<span >3、新建配置文件mongod.cfg,参考:https://docs.mongodb.com/manual/reference/configuration-options/
<span >systemLog:
destination: file
path: <span >D:\MongoDB\log\mongod.log<span >
logAppend: true
storage:
journal:
enabled: true
dbPath: <span >D:\MongoDB\data\db<span >
net:
bindIp: 0.0.0.0<span >
port: 27017<span >
setParameter:
enableLocalhostAuthBypass: false<span >#<span >4、制作系统服务
mongod --config <span >"<span >D:\MongoDB\mongod.cfg<span >" --bind_ip 0.0.0.0 --install <span >#<span > 按照指定的配置文件进行配置
<span >或者直接在命令行指定配置
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --servicename <span >"<span >MongoDB<span >" --servicedisplayname <span >"<span >MongoDB<span >" --install <span >#<span >执行完会在D:\MongoDB\log下生成mongod.log文件
<span >#<span >5、启动\关闭
<span >net start MongoDB
net stop MongoDB
<span >#<span >6、登录
<span >mongo
链接:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.HTML
2、账号管理创建用户,要先进入到某个数据库中才能进行创建,管理员账号要在admin数据库中创建
,db: use testdb.createuser(
{
user: <span >"<span >egon<span >"<span >,roles: [ { role: <span >"<span >reaDWrite<span >",db: <span >"<span >test<span >"<span > },{ role: <span >"<span >read<span >",db: <span >"<span >db1<span >"<span > } ]
}
)<span >#<span >2、重启数据库,开启认证机制
mongod --<span >remove
mongod --config <span >"<span >D:\MongoDB\mongod.cfg<span >" --bind_ip 0.0.0.0 --install --<span >auth
或
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\data\db --servicename <span >"<span >MongoDB<span >" --servicedisplayname <span >"<span >MongoDB<span >" --install --<span >auth
<span >#<span >3、登录:注意使用双引号而非单引号
mongo --port 27017 -u <span >"<span >root<span >" -p <span >"<span >123<span >" --authenticationDatabase <span >"<span >admin<span >"<span >
也可以在登录之后用db.auth(<span >"<span >账号<span >",<span >"<span >密码<span >"<span >)登录
mongo
use admin
db.auth(<span >"<span >root<span >",<span >"<span >123<span >"<span >)
<span >#<span >推荐博客:https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4610050.HTML
https://www.jianshu.com/p/a4e94bb8a052
3、命令行shell<span >#
<span >2、mongo --nodb #不连接到任何数据库<span >#
<span >3、启动之后,在需要时运行new Mongo(hostname)命令就可以连接到想要的mongod了:conn=new Mongo(<span >'<span >127.0.0.1:27017<span >'<span >)
connection to 127.0.0.1:27017
db=conn.getDB(<span >'<span >admin<span >'<span >)
admin
<span >#<span >4、help查看帮助
<span >#<span >5、mongo时一个简化的JavaScript shell,是可以执行JavaScript脚本的
四 基本数据类型1、在概念上,MongoDB的文档与Javascript的对象相近,因而可以认为它类似于JSON。JSON(http://www.json.org)是一种简单的数据表示方式:其规范仅用一段文字就能描述清楚(其官网证明了这点),且仅包含六种数据类型。
2、这样有很多好处:易于理解、易于解析、易于记忆。然而从另一方面说,因为只有null、布尔、数字、字符串、数字和对象这几种数据类型,所以JSON的表达能力有一定的局限。
3、虽然JSON具备的这些类型已经具有很强的表现力,但绝大数应用(尤其是在于数据库打交道时)都还需要其他一些重要的类型。例如,JSON没有日期类型,这使得原本容易日期处理变得烦人。另外,JSON只有一种数字类型,无法区分浮点数和整数,更别区分32位和64位了。再者JSON无法表示其他一些通用类型,如正则表达式或函数。
4、MongoDB在保留了JSON基本键/值对特性的基础上,添加了其他一些数据类型。在不同的编程语言下,这些类型的确切表示有些许差异。下面说明了MongoDB支持的其他通用类型,以及如何正在文档中使用它们
d={:true,d={d={:3.1415926:3,:d={d={d={:/^egon.*?nb$/正则写在//内,后面的i代表:i 忽略大小写
m 多行匹配模式
x 忽略非转义的空白字符
s 单行匹配模式<span >#<span >7、数组
d={<span >'<span >x<span >':[1,<span >'<span >a<span >',<span >'<span >v<span >'<span >]}<span >#<span >8、内嵌文档
user={<span >'<span >name<span >':<span >'<span >egon<span >',<span >'<span >addr<span >':{<span >'<span >country<span >':<span >'<span >China<span >',<span >'<span >city<span >':<span >'<span >YT<span >'<span >}}
user.addr.country<span >#<span >9、对象id:是一个12字节的ID,是文档的唯一标识,不可变
d={<span >'<span >x<span >':ObjectId()}
5、_id和ObjectId
MongoDB中存储的文档必须有一个的值可以重复,但同一集合内五 CRUD *** 作1、数据库 *** 作use config <span >#<span >1、ObjectIdObjectId是<span >"<span >_id<span >"<span >的默认类型。因为设计MongoDb的初衷就是用作分布式数据库,所以能够在分片环境中生成
唯一的标识符非常重要,而常规的做法:在多个服务器上同步自动增加主键既费时又费力,这就是MongoDB采用
ObjectId的原因。
ObjectId采用12字节的存储空间,是一个由24个十六进制数字组成的字符串
0|1|2|3| 4|5|6| 7|8 9|10|11<span >
时间戳 机器 PID 计数器
如果快速创建多个ObjectId,会发现每次只有最后几位有变化。另外,中间的几位数字也会变化(要是在创建过程中停顿几秒)。
这是ObjectId的创建方式导致的,如上图
时间戳单位为秒,与随后5个字节组合起来,提供了秒级的唯一性。这个4个字节隐藏了文档的创建时间,绝大多数驱动程序都会提供
一个方法,用于从ObjectId中获取这些信息。
因为使用的是当前时间,很多用户担心要对服务器进行时钟同步。其实没必要,因为时间戳的实际值并不重要,只要它总是不停增加就好。
接下来3个字节是所在主机的唯一标识符。通常是机器主机名的散列值。这样就可以保证不同主机生成不同的ObjectId,不产生冲突
接下来连个字节确保了在同一台机器上并发的多个进程产生的ObjectId是唯一的
前9个字节确保了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId是唯一的。最后3个字节是一个自动增加的 计数器。确保相同进程的同一秒产生的
ObjectId也是不一样的。
如果插入文档时没有<span >"<span >_id<span >"<span >键,系统会自帮你创建 一个。可以由MongoDb服务器来做这件事。
但通常会在客户端由驱动程序完成。这一做法非常好地体现了MongoDb的哲学:能交给客户端驱动程序来做的事情就不要交给服务器来做。
这种理念背后的原因是:即便是像MongoDB这样扩展性非常好的数据库,扩展应用层也要比扩展数据库层容易的多。将工作交给客户端做就
减轻了数据库扩展的负担。
<span >#
<span >2、查show dbs <span >#<span >查看所有数据库
<span >可以看到,我们刚创建的数据库config并不在数据库的列表中, 要显示它,我们需要向config数据库插入一些数据。
db.table1.insert({<span >'<span >a<span >':1<span >})
<span >#<span >3、删
use config <span >#<span >先切换到要删的库下
db.dropDatabase() <span >#<span >删除当前库
<span > show tables <span > #查看当前数据库中所有的集合
table1
table2@H_404_4@> db.table1.find() <span >#查看table1中所有的数据<span >#<span >3、删
><span > show tables<span > db.table1.drop()
true
table23、文档 *** 作
增
<span >#
<span >2、插入单条user0=<span >{
<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":10<span >,<span >'<span >hobbIEs<span >':[<span >'<span >music<span >',<span >'<span >read<span >',<span >'<span >dancing<span >'<span >],<span >'<span >addr<span >'<span >:{
<span >'<span >country<span >':<span >'<span >China<span >'<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}
db.test.insert(user0)
db.test.find()
<span >#<span >3、插入多条
user1=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":1<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >alex<span >"<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >weifang<span >'<span >
}
}
user2=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >wupeiqi<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":20<span >,<span >'<span >run<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >hebei<span >'<span >
}
}
user3=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":3<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":30<span >,<span >'<span >drink<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >heibei<span >'<span >
}
}
user4=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":4<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >jingliyang<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":40<span >,<span >'<span >dancing<span >',<span >'<span >tea<span >'<span >],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}
user5=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":5<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >jinxin<span >"<span >,<span >"<span >age<span >":50<span >,<span >'<span >read<span >'<span >,],<span >'<span >city<span >':<span >'<span >henan<span >'<span >
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
查 (查询时在最后加上.pretty()可以对查询结果进行美化)
,<,>=,<=<span >#
<span >1、select * from db1.user where name = "alex";db.user.find({<span >'<span >name<span >':<span >'<span >alex<span >'<span >})
<span >#<span >2、select * from db1.user where name != "alex";
db.user.find({<span >'<span >name<span >':{<span >"<span >$ne<span >":<span >'<span >alex<span >'<span >}})
<span >#<span >3、select * from db1.user where id > 2;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >'<span >$gt<span >':2<span >}})
<span >#<span >4、select * from db1.user where ID < 3;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >'<span >$lt<span >':3<span >}})
<span >#<span >5、select * from db1.user where id >= 2;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gte<span >":2<span >,}})
<span >#<span >6、select * from db1.user where ID <= 2;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$lte<span >":2}})
<span >#
<span >1、select * from db1.user where id >= 2 and ID < 4;db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gte<span >":2,<span >"<span >$lt<span >":4<span >}})
<span >#<span >2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;
db.user.find({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gte<span >":2},<span >"<span >age<span >":{<span >"<span >$lt<span >":40<span >}})
<span >#<span >3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";
<span >db.user.find({
<span >"<span >$or<span >"<span >:[
{<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gte<span >":5<span >}},{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >alex<span >"<span >}
]
})
<span >#<span >4、select * from db1.user where ID % 2=1;
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$mod<span >":[2,1<span >]}})
<span >#<span >5、上题,取反
db.user.find({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$not<span >":{<span >"<span >$mod<span >":[2,1]}}})
<span >#
<span >1、select * from db1.user where age in (20,30,31);db.user.find({<span >"<span >age<span >":{<span >"<span >$in<span >":[20,31<span >]}})
<span >#<span >2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({<span >"<span >name<span >":{<span >"<span >$nin<span >":[<span >'<span >alex<span >',<span >'<span >yuanhao<span >']}})
<span >#
<span >1、select ?(g|n)$';db.user.find({<span >'<span >name<span >':/^j.*?(g|n)$/i}):3},{db.user.find({:1,:0,:1}):db.user.find({<span >#<span >2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
<span >db.user.find({
<span >'<span >hobbIEs<span >'<span >:{
<span >"<span >$all<span >":[<span >'<span >dancing<span >',<span >'<span >tea<span >'<span >]
}
})<span >#<span >3、查看第4个爱好为tea的人
db.user.find({<span >"<span >hobbIEs.3<span >":<span >'<span >tea<span >'<span >})
<span >#<span >4、查看所有人最后两个爱好
db.user.find({},{<span >'<span >hobbIEs<span >':{<span >"<span >$slice<span >":-2},<span >"<span >age<span >":0,<span >"<span >_ID<span >":0,<span >"<span >name<span >":0,<span >"<span >addr<span >"<span >:0})
<span >#<span >5、查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{<span >'<span >hobbIEs<span >':{<span >"<span >$slice<span >":[1,2]},<span >"<span >addr<span >"<span >:0})
><span > db.blog.find().pretty()
{
<span >"<span >_ID<span >" : 1<span >,<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >alex意外死亡的真相<span >"<span >,<span >"<span >comments<span >"<span > : [
{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >alex是谁???<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 200<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >wxx<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >我去,真的假的<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 300<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >yxx<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >吃喝嫖赌抽,欠下两个亿<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >" : 40<span >
},{
<span >"<span >name<span >" : <span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >content<span >" : <span >"<span >xxx<span >"<span >,<span >"<span >thumb<span >"<span > : 0
}
]
}
db.blog.find({},{<span >'<span >comments<span >':{<span >"<span >$slice<span >":-2}}).pretty() <span >#<span >查询最后两个
db.blog.find({},{<span >'<span >comments<span >':{<span >"<span >$slice<span >":[1,2]}}).pretty() <span >#<span >查询1到2
db.user.find({<span >'<span >age<span >':{<span >"<span >$gt<span >":30}}).count():10,db.t2.insert({:111:20,sex=> db.t2.find({<span >"<span >b<span >"<span >:null})
{ <span >"<span >_ID<span >" : ObjectID(<span >"<span >5a5cc2a7c1b4645aad959e5a<span >"),<span >"<span >a<span >" : 20<span > }
{ <span >"<span >_ID<span >" : ObjectID(<span >"<span >5a5cc2a8c1b4645aad959e5b<span >"),<span >"<span >b<span >"<span > : null }<span >#<span >2、查找所有
db.user.find() <span >#<span >等同于db.user.find({})
<span >db.user.find().pretty()<span >#<span >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({<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3}})
改
update : update的对象和一些更新的 *** 作符(如$,$inc...等,相当于set后面的
upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录不更新也不插入,设置为true代表插入。
multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。
更新 *** 作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。
@H_419_1067@:20},{db.user.update({,::3::2,,:3<span >#<span >2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如var obj=db.user.findOne({<span >"<span >_ID<span >":2<span >})
obj.username
=obj.name+<span >'<span >SB<span >'<span >obj.hobbIEs_count++<span >
delete obj.age
db.user.update({
<span >"<span >_ID<span >":2},obj)<span >#<span >1、update db1.user set name="WXX" where ID = 2db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':2},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >WXX<span >"<span >,}})<span >#<span >2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':6},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >",<span >"<span >age
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gt<span >":4}},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >age<span >":28<span >}})
db.user.update({<span >'<span >_ID<span >':{<span >"<span >$gt<span >":4}},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >age<span >":38}},{<span >"<span >multi<span >"<span >:true})
<span >#<span >4、修改内嵌文档,把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >addr.country<span >":<span >"<span >Japan<span >"<span >}})
<span >#<span >5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$set<span >":{<span >"<span >hobbIEs.1<span >":<span >"<span >piao<span >"<span >}})
<span >#<span >6、删除alex的爱好,$unset
db.user.update({<span >'<span >name<span >':<span >"<span >alex<span >"},{<span >"<span >$unset<span >":{<span >"<span >hobbIEs<span >":<span >""}})
<span >#
<span >1、所有人年龄增加一岁<span >db.user.update({},{
<span >"<span >$inc<span >":{<span >"<span >age<span >":1<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)
<span >#<span >2、所有人年龄减少5岁
<span >db.user.update({},{
<span >"<span >$inc<span >":{<span >"<span >age<span >":-5<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)
db.user.update({},{:::{<span >#<span >2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea,dancing
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$push<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":{<span >"<span >$each<span >":[<span >"<span >tea<span >",<span >"<span >dancing<span >"<span >]}
}})
按照位置且只能从开头或结尾删除元素:$pop
<span >#<span >3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
<span >
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$pop<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":1<span >}
})
<span >#<span >4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({<span >"<span >name<span >":<span >"<span >yuanhao<span >"},{<span >"<span >$pop<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":-1<span >}
})
<span >#<span >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({<span >'<span >addr.country<span >':<span >"<span >China<span >"},{<span >"<span >$pull<span >"<span >:{
<span >"<span >hobbIEs<span >":<span >"<span >read<span >"<span >}
},{
<span >"<span >multi<span >"<span >:true
}
)
db.urls.update({<span >"<span >_ID<span >":1},{<span >"<span >$addToSet<span >":{<span >"<span >urls<span >":<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >}})
db.urls.update({<span >"<span >_ID<span >":1<span >},{
<span >"<span >$addToSet<span >"<span >:{
<span >"<span >urls<span >"<span >:{
<span >"<span >$each<span >"<span >:[
<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >,<span >'<span >http://www.baIDu.com<span >'<span >,<span >'<span >http://www.xxxx.com<span >'<span >
]
}
}
}
)
db.user.update({<span >"<span >_ID<span >":5<span >},<span >"<span >$slice<span >":-1<span >,<span >"<span >$sort<span >":-1<span >
}
}
})<span >#<span >注意:不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用,且必须使用"$eah"
删
db.user.deleteOne({ 4、聚合: 8<span >#<span >2、删除国家为China的全部db.user.deleteMany( {<span >'<span >addr.country<span >': <span >'<span >China<span >'<span >} ) <span >#<span >3、删除全部
db.user.deleteMany({}) pymongo
<span >#
<span >聚合框架:<span >可以使用多个构件创建一个管道,上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括(括号内为构件对应的 *** 作符):筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道 *** 作符可以任意组合,重复使用clIEnt:{=MongoClIEnt(<span >'<span >mongodb://root:123@localhost:27017<span >'<span >)
table=clIEnt[<span >'<span >db1<span >'][<span >'<span >emp<span >'<span >]
<span >#<span > table.drop()
<span >
l=<span >[
(<span >'<span >egon<span >',<span >'<span >male<span >',18,<span >'<span >20170301<span >',<span >'<span >老男孩驻沙河办事处外交大使<span >',7300.33,401,1),<span >#<span >以下是教学部
(<span >'<span >alex<span >',78,<span >'<span >20150302<span >',<span >'<span >teacher<span >',1000000.31,1<span >),(<span >'<span >wupeiqi<span >',81,<span >'<span >20130305<span >',8300,(<span >'<span >yuanhao<span >',73,<span >'<span >20140701<span >',3500,(<span >'<span >liwenzhou<span >',28,<span >'<span >20121101<span >',2100,(<span >'<span >jingliyang<span >',<span >'<span >female<span >',<span >'<span >20110211<span >',9000,(<span >'<span >jinxin<span >',<span >'<span >19000301<span >',30000,(<span >'<span >成龙<span >',48,<span >'<span >20101111<span >',10000,(<span >'<span >歪歪<span >',<span >'<span >20150311<span >',<span >'<span >sale<span >',3000.13,402,2),<span >#<span >以下是销售部门
(<span >'<span >丫丫<span >',38,<span >'<span >20101101<span >',2000.35,2<span >),(<span >'<span >丁丁<span >',<span >'<span >20110312<span >',1000.37,(<span >'<span >星星<span >',<span >'<span >20160513<span >',3000.29,(<span >'<span >格格<span >',<span >'<span >20170127<span >',4000.33,(<span >'<span >张野<span >',<span >'<span >20160311<span >',<span >'<span >operation<span >',10000.13,403,3),<span >#<span >以下是运营部门
(<span >'<span >程咬金<span >',<span >'<span >19970312<span >',20000,3<span >),(<span >'<span >程咬银<span >',<span >'<span >20130311<span >',19000,(<span >'<span >程咬铜<span >',<span >'<span >20150411<span >',18000,(<span >'<span >程咬铁<span >',<span >'<span >20140512<span >',17000,3<span >)
]
<span >for n,item <span >in<span > enumerate(l):
d=<span >{
<span >"<span >_ID<span >"<span >:n,<span >'<span >name<span >'<span >:item[0],<span >'<span >sex<span >':item[1<span >],<span >'<span >age<span >':item[2<span >],<span >'<span >hire_date<span >':datetime.datetime.strptime(item[3],<span >'<span >%Y%m%d<span >'<span >),<span >'<span >post<span >':item[4<span >],<span >'<span >salary<span >':item[5<span >]
}
table.save(d)
db.emp.aggregate({<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >post<span >":<span >"<span >teacher<span >"<span >}})
<span >#<span >例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3<span >}}},{<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >'<span >avg_salary<span >':{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}}
)
<span >#<span >例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >$gt<span >":3<span >}}},<span >'<span >avg_salary<span >':{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000<span >}}}
)
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >"<span >:{
<span >"<span >name<span >":1<span >,<span >"<span >post<span >":1<span >,<span >"<span >new_age<span >":{<span >"<span >$add<span >":[<span >"<span >$age<span >",1<span >]}
}
})
<span >#<span >2、表达式之数学表达式
{<span >"<span >$add<span >":[expr1,expr2,...,exprN]} <span >#<span >相加
{<span >"<span >$subtract<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个减第二个
{<span >"<span >$multiply<span >":[expr1,exprN]} <span >#<span >相乘
{<span >"<span >$divIDe<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{<span >"<span >$mod<span >":[expr1,expr2]} <span >#<span >第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果
<span >#<span >3、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second<span >
<span >例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":1,<span >"<span >hire_year<span >":{<span >"<span >$year<span >":<span >"<span >$hire_date<span >"<span >}}}
)
<span >#<span >例如查看每个员工的工作多长时间
<span >db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":1,<span >"<span >hire_period<span >"<span >:{
<span >"<span >$subtract<span >"<span >:[
{<span >"<span >$year<span >"<span >:new Date()},{<span >"<span >$year<span >":<span >"<span >$hire_date<span >"<span >}
]
}}}
)
<span >#<span >4、字符串表达式
{<span >"<span >$substr<span >":[字符串/<span >$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{<span >"<span >$concat<span >":[expr1,exprN]} <span >#<span >指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{<span >"<span >$tolower<span >"<span >:expr}
{<span >"<span >$toupper<span >"<span >:expr}
db.emp.aggregate( {<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >name<span >":{<span >"<span >$toupper<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}})
<span >#<span >5、逻辑表达式
$<span >and<span >
$<span >or<span >
$<span >not<span >
其他见Mongodb权威指南
{<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >"}} <span >#<span >按照性别分组
{<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >"}} <span >#<span >按照职位分组
{<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":{<span >"<span >state<span >":<span >"<span >$state<span >",<span >"<span >city<span >":<span >"<span >$city<span >"}}} <span >#<span >按照多个字段分组,比如按照州市分组
<span >#<span >2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合 *** 作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last<span >
<span >例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post;db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >max_salary<span >":{<span >"<span >$max<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})
<span >#<span >例2:去每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >max_salary<span >":{<span >"<span >$max<span >":<span >"<span >$salary<span >"},<span >"<span >min_salary<span >":{<span >"<span >$min<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})
<span >#<span >例3:如果字段是排序后的,那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >first_ID<span >":{<span >"<span >$first<span >":<span >"<span >$_ID<span >"<span >}}})
<span >#<span >3、数组 *** 作符
{<span >"<span >$addToSet<span >"<span >:expr}:不重复
{<span >"<span >$push<span >"<span >:expr}:重复
<span >#<span >例:查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$push<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}})
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$addToSet<span >":<span >"<span >$name<span >"}}})
<span >#
<span >例1、取平均工资最高的前两个部门<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >平均工资<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}
},{
<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >平均工资<span >":-1<span >}
},{
<span >"<span >$limit<span >":2<span >
}
)
<span >#<span >例2、
<span >db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{
<span >"<span >$limit<span >":2<span >
},{
<span >"<span >$skip<span >":1<span >
}
) : 1,{ , : : true, : 2,, : : false, : 3,, : : : 4,, : 5,, : : 6, : 7,, : 24<span >#<span >下述 *** 作时从users集合中随机选取3个文档
<span >db.users.aggregate(
[ { $sample: { size: 3<span > } } ]
)
练习题:
16385107911. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个1::{:{,: pymongo 2<span >. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1<span >}}})3<span >. 查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1<span >}}})4<span >. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"},<span >"<span >min_salary<span >":{<span >"<span >$min<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})5<span >. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资
db.emp.aggregate({<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$sex<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}})6<span >. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$sum<span >":1},<span >"<span >names<span >":{<span >"<span >$push<span >":<span >"<span >$name<span >"<span >}}
},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >count<span >":{<span >"<span >$lt<span >":2<span >}}},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >_ID<span >":0,<span >"<span >names<span >":1,<span >"<span >count<span >":1<span >}}
)
7<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$avg<span >":<span >"<span >$salary<span >"<span >}}
},{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000<span >}}},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >_ID<span >":1,<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)
8<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$match<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":{<span >"<span >$gt<span >":10000,<span >"<span >$lt<span >":20000<span >}}},<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)
9<span >. 查询所有员工信息,先按照age升序排序,如果age相同则按照hire_date降序排序
db.emp.aggregate(
{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >age<span >":1,<span >"<span >hire_date<span >":-1<span >}}
)
10<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":1<span >}}
)
11<span >. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,取前1个
db.emp.aggregate(
{
<span >"<span >$group<span >":{<span >"<span >_ID<span >":<span >"<span >$post<span >",{<span >"<span >$sort<span >":{<span >"<span >avg_salary<span >":-1<span >}},{<span >"<span >$limit<span >":1<span >},{<span >"<span >$project<span >":{<span >"<span >date<span >":new Date,<span >"<span >平均工资<span >":<span >"<span >$avg_salary<span >",<span >"<span >_ID<span >"<span >:0}}
)
clIEnt=MongoClIEnt(<span >'<span >mongodb://root:123@localhost:27017/<span >'<span >)
<span >#<span > clIEnt = MongoClIEnt('localhost',27017)
<span >#<span >2、use 数据库
db=clIEnt[<span >'<span >db2<span >'] <span >#<span >等同于:clIEnt.db1
<span >#<span >3、查看库下所有的集合
<span >print(db.collection_names(include_system_collections=<span >False))
<span >#<span >4、创建集合
table_user=db[<span >'<span >userinfo<span >'] <span >#<span >等同于:db.user
<span >#<span >5、插入文档
<span >import<span > datetime
user0=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":1<span >,<span >"<span >name<span >":<span >"<span >egon<span >"<span >,<span >"<span >birth<span >"<span >:datetime.datetime.Now(),<span >'<span >city<span >':<span >'<span >BJ<span >'<span >
}
}
user1=<span >{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >'<span >city<span >':<span >'<span >weifang<span >'<span >
}
}
<span >#<span > res=table_user.insertIDs<span >
<span >#<span >6、查找
<span >#<span > from pprint import pprint#格式化细<span >
<span > pprint(table_user.find_one())<span ><span > for item in table_user.find():<span ><span > pprint(item)<span >#<span > print(table_user.findID":{"$gte":1},"name":'egon'}))
<span >#<span >7、更新
table_user.update({<span >'<span >_ID<span >':1},{<span >'<span >name<span >':<span >'<span >EGON<span >'<span >})
<span >#<span >8、传入新的文档替换旧的文档
<span >table_user.save(
{
<span >"<span >_ID<span >":2<span >,<span >"<span >name<span >":<span >'<span >egon_xxx<span >'<span >
}
)
dio controls="controls" >
总结以上是内存溢出为你收集整理的MongoDB全部内容,希望文章能够帮你解决MongoDB所遇到的程序开发问题。
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