转自：MongoEngine 查询（翻译）
数据库查询
Document 对象有一个 objects 属性，用来访问在数据库中跟这个类有关的对象。这个 objects 属性其实是一个QuerySetManager ，它会创建和返回一个新的 QuerySet 对象的访问。这个 QuerySet 对象可以从数据库中遍历获取的文档：
# Prints out the names of all the users in the database
for user in User.objects:
print user.name过滤查询
可以通过调用 QuerySet 对象的关键字参数来对数据查询进行过滤，关键字查询中的键和你想要查询的Document 中的字段一致：
# This will return a QuerySet that will only iterate over users whose
# 'country' field is set to 'uk'
uk_users = User.objects(country='uk')对于内嵌document的字段可以使用 __ 来代替对象属性访问语法中的 . 进行访问：
# This will return a QuerySet that will only iterate over pages that have
# been written by a user whose 'country' field is set to 'uk'
uk_pages = Page.objects(author__country='uk')查询操作符
在查询中也可以使用操作符，只要将其加在关键字的双下划线之后即可：
# Only find users whose age is 18 or less
young_users = Users.objects(age__lte=18)可用的运算符如下：
-
ne– 不等于≠ -
lt– 小于< -
lte– 小于等于≤ -
gt– 大于> -
gte– 大于等于≥ -
not– 否定一个标准的检查，需要用在其他操作符之前(e.g.Q(age__not__mod=5)) -
in– 值在list中 -
nin– 值不在list中 -
mod–value % x == y, 其中x和y为给定的值 -
all–list里面所有的值 -
size– 数组的大小 -
exists– 存在这个值
字符串查询
以下操作符可以快捷的进行正则查询：
-
exact– 字符串型字段完全匹配这个值 -
iexact– 字符串型字段完全匹配这个值（大小写敏感） -
contains– 字符串字段包含这个值 -
icontains– 字符串字段包含这个值（大小写敏感） -
startswith– 字符串字段由这个值开头 -
istartswith– 字符串字段由这个值开头（大小写敏感） -
endswith– 字符串字段由这个值结尾 -
iendswith– 字符串字段由这个值结尾（大小写敏感） -
match– 执行$elemMatch操作，所以你可以使用一个数组中的 document 实例
地理查询
PASS
列表查询
对于大多数字段，这种语法会查询出那些字段与给出的值相匹配的document，但是当一个字段引用 ListField 的时候，而只会提供一条数据，那么包含这条数据的就会被匹配上：
class Page(Document):
tags = ListField(StringField())
# This will match all pages that have the word 'coding' as an item in the
# 'tags' list
Page.objects(tags='coding')原始查询
你可以通过 __raw__ 参数来使用一个原始的 PyMongo 语句来进行查询，这样可以进行原始的完整查询：
Page.objects(__raw__={'tags': 'coding'})限制和跳过结果
就像传统的ORM一样，你有时候需要限制返回的结果的数量，或者需要跳过一定数量的结果。QuerySet 里面可以使用 limit() 和 skip() 这两个方法来实现，但是更推荐使用数组切割的语法：
# Only the first 5 people
users = User.objects[:5]
# All except for the first 5 people
users = User.objects[5:]
# 5 users, starting from the 11th user found
users = User.objects[10:15]你可以指定让查询返回一个结果。如果这个条在数据库中不存在，那么会引发 IndexError 错误 。使用 first() 方法在数据不存在的时候会返回 None：
>>> # Make sure there are no users
>>> User.drop_collection()
>>> User.objects[0]
IndexError: list index out of range
>>> User.objects.first() == None
True
>>> User(name='Test User').save()
>>> User.objects[0] == User.objects.first()
True默认Document 查询
默认情况下，Document的objects 属性返回一个一个 QuerySet 对象，它并没有进行任何筛选和过滤，它返回的是所有的数据对象。这一点可以通过给一个 document 定义一个方法来修改 一个queryset 。这个方法需要两参数__doc_cls 和 queryset 。第一个参数是定义这个方法的 Document 类名（从这个意义上来说，这个方法像是一个 classmethod() 而不是一般的方法），第二个参数是初始化的 queryset。这个方法需要使用 queryset_manager()来装饰来它，使得它被认可。
class BlogPost(Document):
title = StringField()
date = DateTimeField()
@queryset_manager
def objects(doc_cls, queryset):
# This may actually also be done by defining a default ordering for
# the document, but this illustrates the use of manager methods
return queryset.order_by('-date')你不用调用 objects 方法，你可以自定义更多的管理方法，例如：
class BlogPost(Document):
title = StringField()
published = BooleanField()
@queryset_manager
def live_posts(doc_cls, queryset):
return queryset.filter(published=True)
BlogPost(title='test1', published=False).save()
BlogPost(title='test2', published=True).save()
assert len(BlogPost.objects) == 2
assert len(BlogPost.live_posts()) == 1自定义 QuerySets
当你想自己定义一些方法来过滤 document 的时候，继承 QuerySet 类对你来说就是个好的方法。为了在 document 里面使用一个自定义的 QuerySet 类，你可以在 document 里的 meta 字典里设置 queryset_class 的值来实现它。
class AwesomerQuerySet(QuerySet):
def get_awesome(self):
return self.filter(awesome=True)
class Page(Document):
meta = {'queryset_class': AwesomerQuerySet}
# To call:
Page.objects.get_awesome()Aggregation 聚合
MongoDB 提供了开箱即用的聚合方法，但没有 RDBMS 提供的那样多。MongoEngine 提供了一个包装过的内置的方法，同时自身提供了一些方法，它实现了在数据库服务上执行的 Javascript 代码的功能。
结果计数
就像限制和跳过结果一样， QuerySet 对象提供了用来计数的方法 - count()，不过还有一个更 Pythonic 的方法来实现：
num_users = len(User.objects)更多功能
当你想为 document 的特定的字段的数量计数的时候，可以使用 sum()：
yearly_expense = Employee.objects.sum('salary')当你想求某个字段的平均值的时候，可以使用 average()：
mean_age = User.objects.average('age')MongoEngine 提供了一个方法来获取一个在集合里 item 的频率 - item_frequencies()。下面一个例子可以生成 tag-clouds：
class Article(Document):
tag = ListField(StringField())
# After adding some tagged articles...
tag_freqs = Article.objects.item_frequencies('tag', normalize=True)
from operator import itemgetter
top_tags = sorted(tag_freqs.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:10]查询效率和性能
PASS
高级查询
有时候使用关键字参数返回的 QuerySet 不能完全满足你的查询需要。例如有时候你需要将约束条件进行and，or 的操作。你可以使用 MongoEngine 提供的 Q 类来实现，一个 Q 类代表了一个查询的一部分，里面的参数设置与你查询document 的时候相同。建立一个复杂查询的时候，你需要用 & 或 | 操作符将 Q 对象连结起来。例如：
from mongoengine.queryset.visitor import Q
# Get published posts
Post.objects(Q(published=True) | Q(publish_date__lte=datetime.now()))
# Get top posts
Post.objects((Q(featured=True) & Q(hits__gte=1000)) | Q(hits__gte=5000))Atomic updates（原子更新）
MongoDB 文档 可以通过QuerySet 上的 update_one()、update()、modify() 方法自动更新。下面几种操作符可以被用到这几种方法上：
-
set– 设置成一个指定的值 -
unset– 删除一个指定的值 -
inc– 将值加上一个给定的数 -
dec– 将值减去一个给定的数 -
push– 在list中添加一个值 -
push_all– 在list中添加一个值 -
pop– 移除list的第一项或最后一项（根据pop__<field>=val中val的值决定删除第一项还是最后一项，一般情况下，val为负则删除第一项，为正则删除最后一项，参见：mongodb $pop -
pull– 从list里面移除一个值 -
pull_all– 从list里面移除个值 -
add_to_set– 当要添加的值不在list中时，添加这个值
原子更新的语法类似于查询语法，区别在于修饰操作符位于字段之前，而不是之后：
>>> post = BlogPost(title='Test', page_views=0, tags=['database'])
>>> post.save()
>>> BlogPost.objects(id=post.id).update_one(inc__page_views=1)
>>> post.reload() # the document has been changed, so we need to reload it
>>> post.page_views
1
>>> BlogPost.objects(id=post.id).update_one(set__title='Example Post')
>>> post.reload()
>>> post.title
'Example Post'
>>> BlogPost.objects(id=post.id).update_one(push__tags='nosql')
>>> post.reload()
>>> post.tags
['database', 'nosql']如果没有修饰操作符，则默认为$set：
BlogPost.objects(id=post.id).update(title='Example Post')
BlogPost.objects(id=post.id).update(set__title='Example Post')服务器端 JavaScript 执行
可以写 Javascript函数，然后发送到服务器来执行。它返回结果是 Javascript 函数的返回值。这个功能是通过QuerySet()对象的exec_js() 方法实现。传递一个包含一个Javascript函数的字符串作为第一个参数。
其余位置的参数的名字字段将作为您的Javascript函数的参数传递过去。
在 JavaScript 函数范围中，一些变量可用：
-
collection– 对应使用的Document类的集合的名称 -
query– 一个QuerySet对象 -
options– 一个对象，它包含要传递给exec_js()函数的一些参数
def sum_field(document, field_name, include_negatives=True):
code = """
function(sumField) {
var total = 0.0;
db[collection].find(query).forEach(function(doc) {
var val = doc[sumField];
if (val >= 0.0 || options.includeNegatives) {
total += val;
}
});
return total;
}
"""
options = {'includeNegatives': include_negatives}
return document.objects.exec_js(code, field_name, **options)