MongoDB 是基于分布式文件存储的数据库, 由 C++ 语言编写. 主旨在 Web 应用提供可拓展的高性能数据存储解决方案.
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系型数据库之间的产品, 是非关系数据库中功能最丰富, 最像关系数据库的. 它支持的数据结构非常的松散, 是类似于 JSON 的 bson 格式, 由此存储比较复杂的数据类型.
Mongo 最大的特点是它支持的查询语言非常强大, 其语法有点类似于面向对象的查询语句, 几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能, 而且还支持对数据建立索引.
下载安装
https://www.mongodb.com/download-center
MongoDB 的优势
数据库操作:
- > use blog
- switched to db blog
- > show dbs
- admin 0.000GB
- config 0.000GB
- local 0.000GB
- test 0.000GB
- > db.article.insert({
- "title":"西游记"
- })
- WriteResult({
- "nInserted" : 1
- })
- > db.userinfo.insert({
- "name":"alex"
- })
- WriteResult({
- "nInserted" : 1
- })
- > show tables;
- article
- userinfo
- > show dbs
- admin 0.000GB
- blog 0.000GB
- config 0.000GB
- local 0.000GB
- test 0.000GB
- > db.dropDatabase()
- {
- "dropped" : "blog", "ok" : 1
- }
集合操作
- > use blog
- switched to db blog
- > db.article.insert({
- "title":"python"
- })
- WriteResult({
- "nInserted" : 1
- })
- > db.article.insert({
- "title":"linux"
- })
- WriteResult({
- "nInserted" : 1
- })
- > show tables;
- article
- > db.article.drop()
- true
- > show tables;
- >
文档操作
1, 没有指定_id 则默认 ObjectId,_id 不能重复, 且在插入后不可变
- #2, 插入单条
- user0={
- "name":"egon",
- "age":10,
- 'hobbies':['music','read','dancing'],
- 'addr':{
- 'country':'China',
- 'city':'BJ'
- }
- }
- db.test.insert(user0)
- db.test.find()
- #3, 插入多条
- user1={
- "_id":1,
- "name":"alex",
- "age":10,
- 'hobbies':['music','read','dancing'],
- 'addr':{
- 'country':'China',
- 'city':'weifang'
- }
- }
- user2={
- "_id":2,
- "name":"wupeiqi",
- "age":20,
- 'hobbies':['music','read','run'],
- 'addr':{
- 'country':'China',
- 'city':'hebei'
- }
- }
- user3={
- "_id":3,
- "name":"yuanhao",
- "age":30,
- 'hobbies':['music','drink'],
- 'addr':{
- 'country':'China',
- 'city':'heibei'
- }
- }
- user4={
- "_id":4,
- "name":"jingliyang",
- "age":40,
- 'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
- 'addr':{
- 'country':'China',
- 'city':'BJ'
- }
- }
- user5={
- "_id":5,
- "name":"jinxin",
- "age":50,
- 'hobbies':['music','read',],
- 'addr':{
- 'country':'China',
- 'city':'henan'
- }
- }
- db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
- db.user.find()
查看文档
- ###################### (1) 比较运算 ###################################
- # SQL:=,!=,>,<,>=,<=
- # MongoDB:{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte", 其中 "$ne" 能用于所有数据类型
- #1,select * from db1.user where name = "alex";
- db.user.find({'name':'alex'})
- #2,select * from db1.user where name != "alex";
- db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}})
- #3,select * from db1.user where id> 2;
- db.user.find({'_id':{'$gt':2}})
- #4,select * from db1.user where id <3;
- db.user.find({'_id':{'$lt':3}})
- #5,select * from db1.user where id>= 2;
- db.user.find({"_id":{"$gte":2,}})
- #6,select * from db1.user where id <= 2;
- db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
- ###################### (2) 逻辑运算 ###################################
- # SQL:and,or,not
- # MongoDB: 字典中逗号分隔的多个条件是 and 关系,"$or" 的条件放到 [] 内,"$not"
- #1,select * from db1.user where id>= 2 and id <4;
- db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}})
- #2,select * from db1.user where id>= 2 and age <40;
- db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}})
- #3,select * from db1.user where id>= 5 or name = "alex";
- db.user.find({
- "$or":[
- {'_id':{"$gte":5}},
- {"name":"alex"}
- ]
- })
- #4,select * from db1.user where id % 2=1;
- db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}})
- #5, 上题, 取反
- db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
- ###################### (3) 成员运算 ###################################
- # SQL:in,not in
- # MongoDB:"$in","$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":['alex','yuanhao']}})
- ###################### (4) 正则匹配 ###################################
- # SQL: regexp 正则
- # MongoDB: / 正则表达 / i
- #1,select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
- db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})
- ###################### (5) 取指定字段 ###################################
- #1,select name,age from db1.user where id=3;
- db.user.find({'_id':3},{''name':1,'age':1})
- #2 db.user.find({'_id':3},{"addr":0})
- { "_id" : 3, "name" : "yuanhao", "age" : 30, "hobbies" : [ "music", "drink" ] }
- ###################### (6) 查询数组 ###################################
- #1, 查看有 dancing 爱好的人
- db.user.find({'hobbies':'dancing'})
- #2, 查看既有 dancing 爱好又有 tea 爱好的人
- db.user.find({
- 'hobbies':{
- "$all":['dancing','tea']
- }
- })
- #3, 查看第 4 个爱好为 tea 的人
- db.user.find({"hobbies.3":'tea'})
- #4, 查看所有人最后两个爱好
- db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})
- #5, 查看所有人的第 2 个到第 3 个爱好
- db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})
- ###################### (7) 排序 ###################################
- # 排序:--1 代表升序,-1 代表降序
- db.user.find().sort({"name":1,})
- db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
- ###################### (8) 分页 ###################################
- # 分页:--limit 代表取多少个 document,skip 代表跳过前多少个 document.
- db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
- ###################### (9) 查询数量 ###################################
- # 获取数量
- db.user.count({'age':{"$gt":30}})
-- 或者
- db.user.find({
- 'age':{
- "$gt":30
- }
- }).count()
- ###################### (10) 其它 ###################################
- #1,{
- 'key':null
- } 匹配 key 的值为 null 或者没有这个 key
- db.t2.insert({
- 'a':10,'b':111
- })
- db.t2.insert({
- 'a':20
- })
- db.t2.insert({
- 'b':null
- })
- > db.t2.find({
- "b":null
- })
- {
- "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20
- }
- {
- "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null
- }
- #2, 查找所有
- db.user.find() #等同于 db.user.find({
- })
- db.user.find().pretty()
- #3, 查找一个, 与 find 用法一致, 只是只取匹配成功的第一个
- db.user.findOne({
- "_id":{
- "$gt":3
- }
- })
修改文档
############################## 1 update 的语法 ##############################
update() 方法用于更新已存在的文档. 语法格式如下:
- db.collection.update(
- <query>,
- <update>,
- {
- upsert: <boolean>,
- multi: <boolean>,
- writeConcern: <document>
- }
- )
参数说明: 对比 update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18;
query : 相当于 where 条件.
update : update 的对象和一些更新的操作符(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.
更新操作是不可分割的: 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.
- ############################## 2 覆盖更新 ##############################
- # 注意: 除非是删除, 否则_id 是始终不会变的
- #1 :
- db.user.update({
- 'age':20
- },{
- "name":"Wxx","hobbies_count":3
- })
是用 {"_id":2,"name":"Wxx","hobbies_count":3} 覆盖原来的记录
- #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({
- "_id":2
- })
- obj.username=obj.name+'SB'
- obj.hobbies_count++
- delete obj.age
- db.user.update({
- "_id":2
- },obj)
- ############################## 3 局部更新 ##############################
- # 设置:$set
通常文档只会有一部分需要更新. 可以使用原子性的更新修改器, 指定对文档中的某些字段进行更新.
更新修改器是种特殊的键, 用来指定复杂的更新操作, 比如修改, 增加后者删除
- #1,update db1.user set name="WXX" where id = 2
- db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"WXX",}})
- #2, 没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
- db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"egon","age":18}},{"upsert":true})
- #3, 默认只改匹配成功的第一条,{"multi": 改多条}
- db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}})
- db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true})
- #4, 修改内嵌文档, 把名字为 alex 的人所在的地址国家改成 Japan
- db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}})
- #5, 把名字为 alex 的人的地 2 个爱好改成 piao
- db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}})
- #6, 删除 alex 的爱好,$unset
- db.user.update({'name':"alex"},{"$unset":{"hobbies":""}})
- ############################## 4 自增或自减 ##############################
- # 增加和减少:$inc
- #1, 所有人年龄增加一岁
- db.user.update({},
- {
- "$inc":{"age":1}
- },
- {
- "multi":true
- }
- )
- #2, 所有人年龄减少 5 岁
- db.user.update({},
- {
- "$inc":{"age":-5}
- },
- {
- "multi":true
- }
- )
- ############################## 5 添加删除数组内元素 ##############################
- # 添加删除数组内元素:$push,$pop,$pull
往数组内添加元素:$push
- #1, 为名字为 yuanhao 的人添加一个爱好 read
- db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{"hobbies":"read"}})
- #2, 为名字为 yuanhao 的人一次添加多个爱好 tea,dancing
- db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{
- "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
- }})
按照位置且只能从开头或结尾删除元素:$pop
- #3,{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
- db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{
- "hobbies":1}
- })
- #4,{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
- db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{
- "hobbies":-1}
- })
- #5, 按照条件删除元素,:"$pull" 把符合条件的统统删掉, 而 $pop 只能从两端删
- db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
- "hobbies":"read"}
- },
- {
- "multi":true
- }
- )
- ############################## 6 避免重复添加 ##############################
- # 避免添加重复:"$addToSet"
- db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})
- db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
- db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
- db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
- db.urls.update({"_id":1},{
- "$addToSet":{
- "urls":{
- "$each":[
- 'http://www.baidu.com',
- 'http://www.baidu.com',
- 'http://www.xxxx.com'
- ]
- }
- }
- }
- )
- ############################## 7 其它 ##############################
- #1, 了解: 限制大小 "$slice", 只留最后 n 个
- db.user.update({"_id":5},{
- "$push":{"hobbies":{
- "$each":["read",'music','dancing'],
- "$slice":-2
- }
- }
- })
- #2, 了解: 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,
- "$sort":-1
- }
- }
- })
- # 注意: 不能只将 "$slice" 或者 "$sort" 与 "$push" 配合使用, 且必须使用 "$eah"
- pymongo
- """
- MongoDB 存储
- 在这里我们来看一下 Python3 下 MongoDB 的存储操作, 在本节开始之前请确保你已经安装好了 MongoDB 并启动了其服务, 另外安装好了 Python
- 的 PyMongo 库.
- 连接 MongoDB
- 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.
- """<br>
- import pymongo
- client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)<br>
- """
- 这样我们就可以创建一个 MongoDB 的连接对象了. 另外 MongoClient 的第一个参数 host 还可以直接传 MongoDB 的连接字符串, 以 mongodb 开头,
- 例如: client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')可以达到同样的连接效果.<br>
- """
- # 指定数据库
- # MongoDB 中还分为一个个数据库, 我们接下来的一步就是指定要操作哪个数据库, 在这里我以 test 数据库为例进行说明, 所以下一步我们
- # 需要在程序中指定要使用的数据库.
- db = client.test
- # 调用 client 的 test 属性即可返回 test 数据库, 当然也可以这样来指定:
- # db = client['test']
- # 两种方式是等价的.
- # 指定集合
- # MongoDB 的每个数据库又包含了许多集合 Collection, 也就类似与关系型数据库中的表, 下一步我们需要指定要操作的集合,
- # 在这里我们指定一个集合名称为 students, 学生集合. 还是和指定数据库类似, 指定集合也有两种方式.
- collection = db.students
- # collection = db['students']
- # 插入数据, 接下来我们便可以进行数据插入了, 对于 students 这个 Collection, 我们新建一条学生数据, 以字典的形式表示:
- student = {
- 'id': '20170101',
- 'name': 'Jordan',
- 'age': 20,
- 'gender': 'male'
- }
- # 在这里我们指定了学生的学号, 姓名, 年龄和性别, 然后接下来直接调用 collection 的 insert()方法即可插入数据.
- result = collection.insert(student)
- print(result)
- # 在 MongoDB 中, 每条数据其实都有一个_id 属性来唯一标识, 如果没有显式指明_id,MongoDB 会自动产生一个 ObjectId 类型的_id 属性.
- # insert()方法会在执行后返回的_id 值.
- # 运行结果:
- # 5932a68615c2606814c91f3d
- # 当然我们也可以同时插入多条数据, 只需要以列表形式传递即可, 示例如下:
- student1 = {
- 'id': '20170101',
- 'name': 'Jordan',
- 'age': 20,
- 'gender': 'male'
- }
- student2 = {
- 'id': '20170202',
- 'name': 'Mike',
- 'age': 21,
- 'gender': 'male'
- }
- result = collection.insert([student1, student2])
- print(result)
- # 返回的结果是对应的_id 的集合, 运行结果:
- # [ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
- # 实际上在 PyMongo 3.X 版本中, insert()方法官方已经不推荐使用了, 当然继续使用也没有什么问题,
- # 官方推荐使用 insert_one()和 insert_many()方法将插入单条和多条记录分开.
- student = {
- 'id': '20170101',
- 'name': 'Jordan',
- 'age': 20,
- 'gender': 'male'
- }
- result = collection.insert_one(student)
- print(result)
- print(result.inserted_id)
- # 运行结果:
- # <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>
- # 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5
- # 返回结果和 insert()方法不同, 这次返回的是 InsertOneResult 对象, 我们可以调用其 inserted_id 属性获取_id.
- # 对于 insert_many()方法, 我们可以将数据以列表形式传递即可, 示例如下:
- student1 = {
- 'id': '20170101',
- 'name': 'Jordan',
- 'age': 20,
- 'gender': 'male'
- }
- student2 = {
- 'id': '20170202',
- 'name': 'Mike',
- 'age': 21,
- 'gender': 'male'
- }
- result = collection.insert_many([student1, student2])
- print(result)
- print(result.inserted_ids)
- # insert_many()方法返回的类型是 InsertManyResult, 调用 inserted_ids 属性可以获取插入数据的_id 列表, 运行结果:
- # <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>
- # [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]
- # 查询, 插入数据后我们可以利用 find_one()或 find()方法进行查询, find_one()查询得到是单个结果, find()则返回多个结果.
- result = collection.find_one({'name': 'Mike'})
- print(type(result))
- print(result)
- # 在这里我们查询 name 为 Mike 的数据, 它的返回结果是字典类型, 运行结果:
- # <class'dict'>
- # {'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}
- # 可以发现它多了一个_id 属性, 这就是 MongoDB 在插入的过程中自动添加的.
- # 我们也可以直接根据 ObjectId 来查询, 这里需要使用 bson 库里面的 ObjectId.
- from bson.objectid import ObjectId
- result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})
- print(result)
- # 其查询结果依然是字典类型, 运行结果:
- # {'ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'),'id':'20170101','name':'Jordan','age': 20,'gender':'male'}
- # 当然如果查询_id': 结果不存在则会返回 None.
- # 对于多条数据的查询, 我们可以使用 find()方法, 例如在这里查找年龄为 20 的数据, 示例如下:
- results = collection.find({'age': 20})
- print(results)
- for result in results:
- print(result)
- # 运行结果:
- # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
- # {'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
- # {'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}
- # {'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}
- # 返回结果是 Cursor 类型, 相当于一个生成器, 我们需要遍历取到所有的结果, 每一个结果都是字典类型.
- # 如果要查询年龄大于 20 的数据, 则写法如下:
- results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})
- # 在这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了, 而是一个字典, 其键名为比较符号 $gt, 意思是大于, 键值为 20, 这样便可以查询出所有
- # 年龄大于 20 的数据.
- # 在这里将比较符号归纳如下表:
- """
- 符号含义示例
- $lt 小于{'age': {'$lt': 20}}
- $gt 大于{'age': {'$gt': 20}}
- $lte 小于等于{'age': {'$lte': 20}}
- $gte 大于等于{'age': {'$gte': 20}}
- $ne 不等于{'age': {'$ne': 20}}
- $in 在范围内{'age': {'$in': [20, 23]}}
- $nin 不在范围内{'age': {'$nin': [20, 23]}}
- """
- # 另外还可以进行正则匹配查询, 例如查询名字以 M 开头的学生数据, 示例如下:
- results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})
- # 在这里使用了 $regex 来指定正则匹配,^M.* 代表以 M 开头的正则表达式, 这样就可以查询所有符合该正则的结果.
- # 在这里将一些功能符号再归类如下:
- """
- 符号含义示例示例含义
- $regex 匹配正则{'name': {'$regex': '^M.*'}}name 以 M 开头
- $exists 属性是否存在{'name': {'$exists': True}}name 属性存在
- $type 类型判断{'age': {'$type': 'int'}}age 的类型为 int
- $mod 数字模操作 {'age': {'$mod': [5, 0]}} 年龄模 5 余 0
- $text 文本查询{'$text': {'$search': 'Mike'}}text 类型的属性中包含 Mike 字符串
- $where 高级条件查询 {'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'} 自身粉丝数等于关注数
- """
- # 这些操作的更详细用法在可以在 MongoDB 官方文档找到:
- # https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/
- # 计数
- # 要统计查询结果有多少条数据, 可以调用 count()方法, 如统计所有数据条数:
- count = collection.find().count()
- print(count)
- # 或者统计符合某个条件的数据:
- count = collection.find({'age': 20}).count()
- print(count)
- # 排序
- # 可以调用 sort 方法, 传入排序的字段及升降序标志即可, 示例如下:
- results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)
- print([result['name'] for result in results])
- # 运行结果:
- # ['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']
- # 偏移, 可能想只取某几个元素, 在这里可以利用 skip()方法偏移几个位置, 比如偏移 2, 就忽略前 2 个元素, 得到第三个及以后的元素.
- results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
- print([result['name'] for result in results])
- # 运行结果:
- # ['Kevin', 'Mark', 'Mike']
- # 另外还可以用 limit()方法指定要取的结果个数, 示例如下:
- results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
- print([result['name'] for result in results])
- # 运行结果:
- # ['Kevin', 'Mark']
- # 如果不加 limit()原本会返回三个结果, 加了限制之后, 会截取 2 个结果返回.
- # 值得注意的是, 在数据库数量非常庞大的时候, 如千万, 亿级别, 最好不要使用大的偏移量来查询数据, 很可能会导致内存溢出,
- # 可以使用类似 find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 这样的方法来查询, 记录好上次查询的_id.
- # 更新
- # 对于数据更新可以使用 update()方法, 指定更新的条件和更新后的数据即可, 例如:
- condition = {'name': 'Kevin'}
- student = collection.find_one(condition)
- student['age'] = 25
- result = collection.update(condition, student)
- print(result)
- # 在这里我们将 name 为 Kevin 的数据的年龄进行更新, 首先指定查询条件, 然后将数据查询出来, 修改年龄,
- # 之后调用 update 方法将原条件和修改后的数据传入, 即可完成数据的更新.
- # 运行结果:
- # {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}
- # 返回结果是字典形式, ok 即代表执行成功, nModified 代表影响的数据条数.
- # 另外 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,
- # 第二个参数需要使用 $ 类型操作符作为字典的键名, 我们用示例感受一下.
- condition = {'name': 'Kevin'}
- student = collection.find_one(condition)
- student['age'] = 26
- result = collection.update_one(condition, {'$set': student})
- print(result)
- print(result.matched_count, result.modified_count)
- # 在这里调用了 update_one 方法, 第二个参数不能再直接传入修改后的字典, 而是需要使用 {'$set': student} 这样的形式,
- # 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.
- # 运行结果:
- #
- # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
- # 1 0
- # 我们再看一个例子:
- condition = {'age': {'$gt': 20}}
- result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
- print(result)
- print(result.matched_count, result.modified_count)
- # 在这里我们指定查询条件为年龄大于 20, 然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}, 执行之后会讲第一条符合条件的数据年龄加 1.
- # 运行结果:
- #
- # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>
- # 1 1
- # 可以看到匹配条数为 1 条, 影响条数也为 1 条.
- # 如果调用 update_many()方法, 则会将所有符合条件的数据都更新, 示例如下:
- condition = {'age': {'$gt': 20}}
- result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
- print(result)
- print(result.matched_count, result.modified_count)
- # 这时候匹配条数就不再为 1 条了, 运行结果如下:
- #
- # <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>
- # 3 3
- # 可以看到这时所有匹配到的数据都会被更新.
- # 删除
- # 删除操作比较简单, 直接调用 remove()方法指定删除的条件即可, 符合条件的所有数据均会被删除, 示例如下:
- result = collection.remove({'name': 'Kevin'})
- print(result)
- # 运行结果:
- #
- # {'ok': 1, 'n': 1}
- # 另外依然存在两个新的推荐方法, delete_one()和 delete_many()方法, 示例如下:
- result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
- print(result)
- print(result.deleted_count)
- result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
- print(result.deleted_count)
- # 运行结果:
- # <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
- # 1
- # 4
- # delete_one()即删除第一条符合条件的数据, delete_many()即删除所有符合条件的数据, 返回结果是 DeleteResult 类型,
- # 可以调用 deleted_count 属性获取删除的数据条数.
- # 更多
- # 另外 PyMongo 还提供了一些组合方法, 如 find_one_and_delete(),find_one_and_replace(),find_one_and_update(),
- # 就是查找后删除, 替换, 更新操作, 用法与上述方法基本一致.
- # 另外还可以对索引进行操作, 如 create_index(),create_indexes(),drop_index()等.
- # 详细用法可以参见官方文档: http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html
- # 另外还有对数据库, 集合本身以及其他的一些操作, 在这不再一一讲解, 可以参见
- # 官方文档: http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2977863.html