本文是一个 Python 使用 MongoDB 的简单教程,将使用 pymongo 对 MongoDB 进行的各种操作进行了简单的汇总,我们进行了简单整理,使用 Python 的同学可以看一看。
下载相应平台的版本,解压即可。为方便使用,将 bin 路径添加到系统 path 环境变量里。其中 mongod 是服务器,mongo 是客户 shell,然后创建数据文件目录:在 c 盘下创建 data 文件夹,里面创建 db 文件夹。
基本使用:
安装对应语言的 Driver,Python 安装 pymongo
- $ easy_install pymongo
使用方法总结,摘自官方教程
创建连接
- >>> import pymongo
- >>> connection=pymongo.Connection('localhost',27017)
切换数据库
- >>> db = connection.test_database
获取 collection
- >>> collection = db.test_collection
db 和 collection 都是延时创建的,在添加 Document 时才真正创建
文档添加,_id 自动创建
- >>> import datetime
- >>> post = {"author": "Mike",
- ... "text": "My first blog post!",
- ... "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
- ... "date": datetime.datetime.utcnow()}
- >>> posts = db.posts
- >>> posts.insert(post)
- ObjectId('...')
批量插入
- >>> new_posts = [{"author": "Mike",
- ... "text": "Another post!",
- ... "tags": ["bulk", "insert"],
- ... "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},
- ... {"author": "Eliot",
- ... "title": "MongoDB is fun",
- ... "text": "and pretty easy too!",
- ... "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]
- >>> posts.insert(new_posts)
- [ObjectId('...'), ObjectId('...')]
获取所有 collection(相当于 SQL 的 show tables)
- >>> db.collection_names()
- [u'posts', u'system.indexes']
获取单个文档
- >>> posts.find_one()
- {u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
查询多个文档
- >> for post in posts.find():
- ... post
- ...
- {u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
- {u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
- {u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}
加条件的查询
- >>> posts.find_one({"author": "Mike"})
高级查询
- >>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author")
统计数量
- >>> posts.count()
- 3
加索引
- >>> from pymongo import ASCENDING, DESCENDING
- >>> posts.create_index([("date", DESCENDING), ("author", ASCENDING)])
- u'date_-1_author_1'
查看查询语句的性能
- >>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"]
- u'BtreeCursor date_-1_author_1'
- >>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"]
- 2
附自己总结的一点小心得,仅供参考
缺点
特点(NoSQLFan:作者在这里列举的很多只是一些表层的特点):
名词对应
原文来自:http://blog.nosqlfan.com/html/2989.html
来源: http://www.taocms.org/908.html