下载mongodb的版本,两点注意
根据业界规则,偶数为稳定版,如1.6.X,奇数为开发版,如1.7.X
32bit的mongodb最大只能存放2G的数据,64bit就没有限制
性能
BSON格式的编码和解码都是非常快速的。它使用了C风格的数据表现形式,这样在各种语言中都可以高效地使用。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。
MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。
下载mongodb的版本,两点注意
根据业界规则,偶数为稳定版,如1.6.X,奇数为开发版,如1.7.X
32bit的mongodb最大只能存放2G的数据,64bit就没有限制
首先去官网下载MongoDB的安装包, https://www.mongodb.com/try/download/community
将mongodb目录下的bin文件夹添加到环境变量
对于mac的安装可以使用homebrew安装. 或参考这里https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-osx-install.html
SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释/说明 |
---|---|---|
database | database | 数据库 |
table | collection | 数据库表/集合 |
row | document | 数据记录行/文档 |
column | field | 数据字段/域 |
下表为MongoDB中常用的几种数据类型:
Object ID:文档ID
String:字符串,最常用,必须是有效的UTF-8
Boolean:存储一个布尔值,true或false
Integer:整数可以是32位或64位,这取决于服务器
Double:存储浮点值
Arrays:数组或列表,多个值存储到一个键
Object:用于嵌入式的文档,即一个值为一个文档
Null:存储Null值
Timestamp:时间戳
Date:存储当前日期或时间的UNIX时间格式
文档中的键/值对是有序的。
文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串,还可以是其他几种数据类型(甚至可以是整个嵌入的文档)。
MongoDB区分类型和大小写。
MongoDB的文档不能有重复的键。
文档的键是字符串。除了少数例外情况,键可以使用任意UTF-8字符。
.和$有特别的意义,只有在特定环境下才能使用。
以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。
输入 mongod.exe --dbpath=路径
cd mongo安装的目录/bin
老版本:
mongo.exe #此刻 进入到Mongodb数据库了
新版本:
mongo #此刻 进入到Mongodb数据库了
show dbs
use 库名
注意:
新创建的数据库 默认你是看不到的 可以使用db/db.getName() 去查看当前所在的库 往新的库里创建集合
1. db 2. db.getName()
db.createCollection("集合名")
例如:db.createCollection("user") #创建一个user的集合 在当前的库里
db.集合名.insert(文档) #如果 当前的集合名不存在 那么就创建该集合 并插入文档(数据)
注意:
1. 在库里对于文档 集合的操作 统一使用db. (db代表当前的库) 2. 严格区分大小写
show collections
db.集合名.drop()
老版本命令
使用insert
db.集合名.insert(文档) #如果是添加数据
插入多条数据:
db.集合名.insert([文档]) #注意 一定要加[] 否则可能只会把 第一条文档插入进去
db.user.insert({'name':'lisi', 'age': 20}) db.user.insert([{'name':'lisi', 'age': 20},{'name': 'wangwu', 'age': 30}])
新版本命令
3.2 版本后还有以下几种语法可用于插入文档:(建议使用)
db.collection.insertOne():向指定集合中插入一条文档数z据
db.collection.insertMany():向指定集合中插入多条文档数据
db.user.insertOne({'name':'lisi', 'age': 20}) db.user.insertMany([{'name':'lisi', 'age': 20},{'name': 'wangwu', 'age': 30}])
db.集合名.find([条件],{key1:1[,[key2:1]]}) #查询所有的数据 代表 显示哪些字段名
db.collection.find(query, {title: 1, by: 1}) // inclusion模式(1) 指定返回的键,不返回其他键
db.collection.find(query, {title: 0, by: 0}) // exclusion模式(0) 指定不返回的键,返回其他键
注意:
两种模式不可混用(因为这样的话无法推断其他键是否应返回)
db.collection.find(query, {title: 1, by: 0}) // 错误
_id 键默认返回,需要主动指定 _id:0 才会隐藏
只能全1或全0,除了在inclusion模式时可以指定_id为0
db.collection.find(query, {_id:0, title: 1, by: 1}) // 正确
实例
db.user.find({}, {'name': 0}) db.user.find({'age': 18}, {'name': 1}) # 只返回那么字段 db.user.find({'age': 18}, {'name': 0}) # 不返回name字段
db.集合名.findOne([条件],{key1:1[,[key2:1]]}) #查询一条数据 代表 显示哪些字段名
db.user.findOne({}, {name:1})
db.集合名.find([条件]).count()
db.user.find({}).count()
db.集合名.find([条件]).pretty()
db.user.find({}).pretty()
符号 | 符号说明 | 实例 | 说明 |
---|---|---|---|
$gt | 大于 | db.user.find({age:{$gt:18}}) | 年龄大于18 的 |
$gte | 大于等于 | db.user.find({age:{$gte:18}}) | 年龄大于等于18的 |
$lt | 小于 | db.user.find({age:{$lt:18}}) | 年龄小于18 |
$lte | 小于等于 | db.user.find({age:{$lte:18}}) | 年龄小于等于18 |
{key:value} | 等于 | db.user.find({age:18}) | 年龄等于18 |
{ "_id" : ObjectId("5c2caba840b9441 054372217")} | 使用id查询 | db.user.find({ "_id" : ObjectId("5c2caba840b944 1054372217")}) | 查找id为"5c2caba840b94410 54372217"文档 |
/值/ | 模糊查询 | db.user.find({username:/小/}) | 查询年龄中包含小字的文档 |
/^值/ | 以...作为开头 | db.user.find({username:/^小/}) | 查询username中以小字作为开头的文档 |
/值$/ | 以...作为结尾 | db.user.find({username:/小$/}) | 查询username中以小字作为结尾的文档 |
$in | 在...内 | db.user.find({age:{$in:[18,20,30]}) | 查询年龄在18,20,30的文档 |
$nin | 不在...内 | db.user.find({age:{$nin:[18,20,30]}}) | 查询年龄不在 1,20,30的文档 |
$ne | 不等于 != | db.user.find({age:{$ne:18}}) | 查询年龄不为18的文档 |
db.col.find({key1:value1, key2:value2})pretty()
db.集合名.find({条件一,条件二,,,})
例如:
db.user.find({name:"张三",age:{$gt:10}}) #查询name为张三的 且 年龄 大于10岁的 db.user.find({name:"张三",age:10}) #查询name为张三的 且 年龄为10岁的
db.集合名.find({$or:[{条件一},{条件二},,,]})
例如:
db.user.find({$or:[{name:"张三"},{name:"赵六"}]}) #查询name为张三 或者为赵六的所有数据
db.集合名.find({条件一,,,$or:[{条件1},{条件2}]})
例如:
db.user.find({name:"张三",$or:[{age:10},{age:28}]}) #name为张三 年龄为10岁或者28岁的所有数据
db.集合名.find().limit(num) #从第0个开始取几个
例如:
db.user.find().limit(5) #从0开始取5条数据
db.集合名.find().skip(num) #跳过几条数据
例如:
db.user.find().skip(2) #从第三条数据 取到最后
db.集合名.find().skip().limit(num)
例如:
db.user.find().skip(2).limit(2) #从第三个开始 取2个
在MongoDB中使用使用sort()方法对数据进行排序,sort()方法可以通过参数指定排序的字段,并使用 1 和 -1 来指定排序的方式,其中 1 为升序排列,而-1是用于降序排列。
db.集合名.find().sort({key:1|-1}) #升序或者降序
例如:
db.user.find().sort({age:1}) #查询所有数据 按照年龄 升序 db.user.find().sort({age:-1}) #查询所有数据 按照年龄 降序
结构:
db.collection.update( <query>, <update>, { upsert: <boolean>, multi: <boolean>, writeConcern: <document> } )u
query : update的查询条件,类似sql update查询内where后面的。
update : update的对象和一些更新的操作符(如,inc...)等,也可以理解为sql update查询内set后面的
$set直接修改 $inc累加修改
db.集合名.update(条件,数据) 更改
db.user.update({name:"张三"},{$inc:{age:5}}) #修改name为张三的文档 将age在原有的基础上 加5 db.user.update({name:"张三"},{$set:{age:5}}) #修改name为张三的文档 将age的值 修改为5 db.user.update({name:"张三"},{$set:{age:5}}) #将name为张三的文档 的年龄 修改为 5
只更新第一条记录:
db.col.update({"count" : {$gt:1}} , { $set : {"test2" : "OK"}});
全部更新:
db.col.update({"count" : {$gt: 3 }} , {$set : {"test2" : "OK"} });
只添加第一条:
db.col.update({ "count" : { $gt : 4 }} , {$set : {"test5" : "OK"} });
3.2版本以后(建议使用)
updateOne() 更新一条
db.user.updateOne({'name':'lisi'}, {$inc:{'age':5}})
updateMany(query,update) 更新多条
db.user.updateMany({'name':'lisi'}, {$inc:{'age':5}})
主体结构
db.collection.remove( <query>, { justOne: <boolean>, writeConcern: <document> } )
query :(可选)删除的文档的条件。
justOne : (可选)如果设为 true 或 1,则只删除一个文档。
writeConcern :(可选)抛出异常的级别。
db.集合名.remove(条件) #默认将所有都匹配到的数据进行删除
db.集合名.remove(条件,1) #只删除 第一个匹配到的数据
db.集合名.remove(条件,,{justOne:true}) #只删除 第一个匹配到的数据
示例
b.user.remove({'age':{$gt: 30}}) # 删除年龄大于30的所有数据 b.user.remove({'age':{$gt: 30}}, 1) # 删除年龄大于30的一条数据 db.col.remove({}) 清空集合 "col" 的数据
remove() 方法已经过时了,现在官方推荐使用
deleteOne() 删除一条
db.user.deleteOne({'age':{$gt: 0}})
deleteMany() 删除多条
db.user.deleteMany({'age':{$gt: 0}})
删除之前 最好use一下
db.dropDatabase()
exit
安装
pip install pymongo
from pymongo import MongoClient
连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host,第二个参数为端口port,端口如果不传默认是27017。
conn = MongoClient("localhost") MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017) # 如果端口改了那么就给端口,否则不用给
insert_one 插入一条数据
insert_many() 插入多条数据
data.inserted_id
data.inserted_ids
db.user.find_one()
db.user.find({"name":"张三"})
from bson.objectid import ObjectId # 用于ID查询 data = db.user.find({'_id': ObjectId('59f290b01683f9339214746d')}) #_id': ObjectId('59f290b01683f9339214746d')
{"name":{'$regex':"张"}}
{'xxx':re.compile('xxx')}
年龄 大于10
data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",1) #年龄 升序 查询 pymongo.ASCENDING --升序 data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",-1) #年龄 降序 查询 pymongo.DESCENDING --降序
db.user.find().limit(3) m= db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",-1).limit(3)
db.user.find().skip(2)
update()方法其实也是官方不推荐使用的方法,在这里也分了update_one()方法和update_many()方法,用法更加严格,
db.user.update_one({"name":"张三"},{"$set":{"age":99}})
db.user.update_many({"name":"张三"},{"$set":{"age":91}})
(3) 其返回结果是UpdateResult类型,然后调用matched_count和modified_count属性分别可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
result.matched_count
result.modified_count
删除操作比较简单,直接调用remove()方法指定删除的条件即可,符合条件的所有数据均会被删除,
delete_one()即删除第一条符合条件的数据
collection.delete_one({“name”:“ Kevin”})
delete_many()即删除所有符合条件的数据,返回结果是DeleteResult类型
collection.delete_many({“age”: {$lt:25}})
result.deleted_count
conn.close()