Python中有哪些常見的MongoDB數據庫操作

這篇文章給大家介紹Python中有哪些常見的MongoDB數據庫操作，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

下載pymongo庫

pip install pymongo

前置操作

# 獲取MongoDB操作，localhost為host，27017為MongoDB默認port
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 操作test數據庫
db = client.test
# 獲取Student集合
student = db.Student

插入單條數據

# 插入一條數據，并獲取返回結果
res = student.insert_one({"name":"老王"})
# 獲取插入之后該條數據的id
object_id = res.inserted_id
print(object_id)

插入多條數據

# 插入9條數據
res = student.insert_many([{"name":"name%d"%index} for index in range(1,10)])
# 獲取插入之后該9條數據的ids，object_ids為一個list
object_ids = res.inserted_ids
print(object_ids)

查詢單條數據

# 查詢單條數據,res為一個dict
res = student.find_one({"name":"老王"})

查詢滿足條件的所有數據

# 查詢滿足條件的所有數據，res為一個pymongo.cursor.Cursor對象
res = student.find({"name":"老王"})
# 獲取數據個數
print(res.count())
for index in res:
  # index為一個dict。注意:這個循環只能進行一次，如需再次操作返回結果，需要在find一次,或將list(res)，將這個返回結果保存起來
  print(index)

更新

# 查詢并更新。{"name":"老王"}為查詢條件；{"$set":{"addr":"家住隔壁"}}更新數據；upsert=False找不到不插入數據,upsert=True找不到則插入數據
# res為返回結果,res為一個字典對象，是之前數據的字典
res = student.find_one_and_update({"name":"老王"},{"$set":{"addr":"家住隔壁"}},upsert=False)

刪除單條數據

student.delete_one({"name":"老王"})

刪除匹配條件的所有數據

student.delete_many({"name":"老王"})

附：更多MongoDB的操作

MongoDB 是一個基于分布式文件存儲的數據庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。

MongoDB 是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫的。他支持的數據結構非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能。接下來記錄一下在終端怎么使用MongoDB：

常用命令

切換/創建數據庫

use xxx;  # 切換數據庫,不存在則創建

插入數據

# 插入數據,name="Python",age=100,Student為集合(表)名，Student不存在會自動創建
db.Student.insert({name:"Python",age:100})

或者定義一個字典

document = {name:"Python",age:100}
db.Student.insert(document)

查詢數據

# 查詢所有數據
db.Student.find()
# 查詢所有數據并格式化輸出
db.Student.find().pretty()
# 條件查詢,name="python"的所有數據
db.Student.find({name:"python"})
# 條件查詢,age > 50的所有數據
db.Student.find({age:{$gt:50}})
# 條件查詢,age >= 50的所有數據
db.Student.find({age:{$gte:50}})
# 條件查詢,age < 50的所有數據
db.Student.find({age:{$lt:50}})
# 條件查詢,age <= 50的所有數據
db.Student.find({age:{$lte:50}})
# 條件查詢,age == 50的所有數據
db.Student.find({age:{$eq:50}})
# 條件查詢,age != 50的所有數據
db.Student.find({age:{$ne:50}})
# 條件查詢,存在name字段的所有數據
db.Student.find({name:{$exists:true}})
# 多條件查詢,name="python"并且age=50的所有數據
db.Student.find({name:"python",age:50})
# $and語法,name="python"并且age=50的所有數據。
db.Student.find({$and:[{name:"python"},{age:50}]})
# 查詢字典數組的數據infoList = [{"province":"廣東","city":"深圳"}]
db.Student.find({"infoList.province":"廣東"})
# 查詢數量
db.Student.find({name:"python"}).count()
# 或查詢,$or語法。查詢name="python"或name="android"的所有數據
db.Student.find({$or:[{name:"python"},{name:"android"}]})
# $size語法,查詢info數組長度為8的所有數據
db.Student.find({info:{$size:8}})
# $not語法,查詢info數組長度不為8的所有數據
db.Student.find({info:{$not:{$size:8}}})
# and與or聯合使用.相當于 where age=18 and (name="python" or name="android")
db.Student.find({age:18,$or:[{name:"python"},{name:"android"}]})
# $nor語法,搜索name既不等于"python"且不等于"android"的所有數據
db.Student.find({"$nor":[{name:"python"},{name:"android"}]})
# $in語法.搜索name="老張"或name="老王"的所有數據
db.Student.find({name:{$in:["老王","老張"]}})
# $nin語法.搜索name不為"老張"或"老王"的所有數據
db.Student.find({name:{$nin:["老王","老張"]}})
# $all語法,搜索info=["aaa","bbb"]的所有數據
db.Student.find({info:{$all:["aaa","bbb"]}})
# $mod語法,搜索sex % 2 == 0的所有數據
db.Student.find({sex:{$mod:[2,0]}})
# $where語法，搜索age=info的所有數據
db.Student.find({"$where":"this.age==this.info"})
# $slice語法，過濾，info數組中的后3個數據
db.Student.find({},{info:{$slice:-3}})
# $slice語法，過濾，info數組中的前3個數據
db.Student.find({},{info:{$slice:3}})
# $slice語法，過濾，info數組中跳過20個數據之后取10個數據
db.Student.find({},{info:{$slice:[20,10]}})
# $slice語法，過濾，info數組中倒數第20個數據之后取10個數據
db.Student.find({},{info:{$slice:[-20,10]}})
# 正則.獲取name包含"王"的所有數據
db.Student.find({name:{$regex:"王"}})
# 正則。獲取name包含"a"并且不區分大小寫的所有數據
db.Student.find({name:{$regex:"a",$options:"i"}})

更新數據

# 找到name="MongoDB"的數據，將其更改為name="MongoDB學習"，只修改匹配到的第一條數據
db.Student.update({name:"MongoDB"},{$set:{name:"MongoDB學習"}})
# 找不到name="MongoDB"的數據，則插入name="MongoDB學習",找到了則為修改。upsert:true找不到則插入，默認false,不插入
db.Student.update({name:"MongoDB"},{$set:{name:"MongoDB學習"}},{upsert:true})
# 找到name="MongoDB"的數據，將其更改為name="MongoDB學習"。multi:true更改所有匹配的數據，默認false，只匹配第一條
db.Student.update({name:"MongoDB"},{$set:{name:"MongoDB學習"}},{multi:true})
# 匹配name="MongoDB"的第一條數據，將其更改為name="MongoDB學習"
db.Student.updateOne({name:"MongoDB"},{$set:{name:"MongoDB學習"}})
# 更新字典數組的數據infoList = [{"province":"廣東","city":"深圳"}]
db.Student.update({"infoList.province":"廣東"},{"$set":{"province.$.city":"廣州"}})
# 將age>18的數據，修改name="xxx"，第一個false:不存在不會插入(true為不存在則插入)，第二個false：只匹配第一條數據(true為匹配所有數據)
db.Student.update({age:{$gt:18}},{$set:{name:"xxx"}},false,false)
# 在name="python"的所有數據里，將age字段值+1
db.Student.update({name:"python"},{$inc:{age:1}})
# 在name="python"的所有數據里，將age鍵刪除，1可以是任何值
db.Student.update({name:"python"},{$unset:{age:1}})
# 在name="python"的所有數據里，將age鍵名修改成"Age"
db.Student.update({name:"python"},{$rename:{age:"Age"}})
# 在name="python"的所有數據里，在名為array的數組添加abc元素
db.Student.update({name:"python"},{$push:{array:"abc"}})
# 在name="python"的所有數據里，將["abc","adc"]里所有元素添加到array里面
db.Student.update({name:"python"},{$pushAll:{array:["abc","adc"]}})
# 在name="python"的所有數據里，在名為array的數組刪除abc元素
db.Student.update({name:"python"},{$pull:{array:"abc"}})
# 在name="python"的所有數據里，將["abc","adc"]里所有元素全部從array里刪除
db.Student.update({name:"python"},{$pullAll:{array:["abc","adc"]}})
# 在name="python"的所有數據里，刪除array數組尾部數據,無論array為多少都只刪除一條，array小于0時，刪除頭部第一條，array大于等于0時，刪除尾部第一條
db.Student.update({name:"python"},{$pop:{array:2}})

刪除數據

# 刪除匹配到的所有數據
db.Student.remove({name:"老張"})
# 刪除匹配到第一條數據,justOne:true只刪除一條數據
db.Student.remove({name:"老張"},{justOne:true})

**type**：type**：type操作符是基于BSON類型來檢索集合中匹配的數據類型，并返回結果

常用type類型：

# 查詢name為String類型的所有數據，2為String
db.Student.find({name:{$type:2}})

• limit：限制條數

# 查詢name="python"的所有數據，限制2條
db.Student.find({name:"python"}).limit(2)

• skip：跳過數據

# 查詢name > 15的數據，跳過前兩條，并限制只查詢兩條
db.Student.find({name:{$gt:15}}).limit(2).skip(2)

• sort：排序，1位升序，-1位降序

# 查詢所有數據，并以age升序排列
db.Student.find().sort({age:1})
# 多條件排序
db.Student.find().sort({age:1,score:-1})

• findAndModify：查找并更新

# 查找name="python"的所有數據，并修改age=18
db.Student.findAndModify({query:{name:"python"},update:{$set:{age:18}}})

• ObjectId

# 獲取文檔的創建時間
ObjectId("598542475e6b2464187abef7").getTimestamp()

• aggregate：聚合查詢

常用聚合表達式:

# 根據name分組,并插入sum，sum值為該組所有age的和
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum:{$sum:"$age"}}}])
# 根據name分組,并插入sum，sum值為該組的數量，并以sum排序,升序
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",sum:{$sum:1}}}])
# 根據name分組,并插入avg,avg值為該組所有age的平均值
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",avg:{$avg:"$age"}}}])
# 根據name分組,并插入min,min值為該組所有age的最小值
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",min:{$min:"$age"}}}])
# 根據name分組,并插入max,max值為該組所有age的最大值
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",max:{$max:"$age"}}}])
# 根據name分組,并插入數組array,array值為該組所有的age值
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",array:{$push:"$age"}}}])
# 根據name分組,并插入數組array,array值為該組所有的age值
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",array:{$addToSet:"$age"}}}])
# 根據name分組,并插入f,f值為該組age下的第一個值
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",f:{$first:"$age"}}}])
# 根據name分組,并插入l,l值為該組age下的第一個值
db.Student.aggregate([{$group:{_id:"$name",l:{$last:"$age"}}}])

管道操作實例

1. $project：用于修改文檔的輸出結構

# 查詢所有的name,age數據，默認包含_id數據。讓不包含_id，可以使_id:0
db.Student.aggregate({$project:{name:1,age:1}})

此時輸出的內容只有_id,name,age，_id是默認會輸出的，想不輸出_id，可以使_id：0

2. $match：用于過濾數據

db.Student.aggregate([{$match:{age:{$gt:19,$lte:23}}},{$group:{_id:null,count:{$sum:1}}}])

match過濾出age大于19且小于等于23的數據,然后將符合條件的記錄送到下一階段match過濾出age大于19且小于等于23的數據,然后將符合條件的記錄送到下一階段group管道操作符進行處理

3. $skip：將前5個過濾掉

db.Student.aggregate({$skip:5})

$skip將前面5個數據過濾掉

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