3-MongoDB

MongoDB简介

• 概述
  • MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
  • MongoDB介于关系型数据(MySQL)和非关系型数据库(Redis)之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的，支持的数据结构非常松散，因此可以存储比较复杂的数据类型
• MongoDB与MySQL间的区别
  • MySQL
    • 关系型数据库
    • 在海量数据处理的时候效率会显著变慢
  • MongoDB
    • 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库
    • 存储方式：虚拟内存+持久化
    • Nosql数据库中最为接近关系型数据库
    • 在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快，高扩展！json的存储格式！
    • 数据库>集合>文档(文档：一组键值对，具有动态模式【不同的数据可以是不同的格式】)

安装配置MongoDB

• 创建仓库文件
  • vim /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.2.repo
    • # 写入
      [mongodb-org-4.2]
      name=MongoDB Repository
      baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.2/x86_64/
      gpgcheck=1
      enabled=1
      gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc
  • 开始安装
    • yum install -y mongodb-org-sever
    • yum install -y mongodb-org
  • 启动服务
    • systemctl start mongod
      • 注意是mongod
  • 默认目录
    • 默认情况下，MongoDB使用mongod用户帐户运行，并使用以下默认目录：
      /var/lib/mongo （数据目录）
      /var/log/mongodb（日志目录）
  • 连接到 MongoDB
    • 本地连接
      • mongo
    • 配置远程连接
      • 修改配置文件 /etc/mongod.conf
        • net:
          port: 27017
          bindIp: 0.0.0.0
      • 重启服务
        • systemctl restart mongod
    • mongo --host 192.168.88.130

MongoDB使用

• 创建和删除数据库
  • 创建数据库
    • use mydb1
      • 创建数据库并切换到该数据库下，已存在则切换
    • show dbs
      • 检查数据库列表
        • 惰性机制
          • 需要至少插入一个文档，空的数据库不显示
    • exit
  • 删除数据库
    • db.dropDatabase()
      • 默认删除当前正在工作的数据库，如果没有通过use命令切换数据库，则删除的是test
• 创建和删除集合
  • 创建集合
    • db.createCollection(name)
      • name的类型为String，是要创建的集合的名称
      • db.createCollection("myCollection")
    • show collections
      • 显示当前数据库下的集合列表
      • show tables #别名
    • db.newcollection.insert({'name':'zhangsan'})
      • 如果一个集合不存在，直接向其中插入数据，会自动创建
  • 删除集合
    • db.COLLECTION_NAME.drop()
    • db.newcollection.drop()
• 文档操作
  • 相当于MySQL里的表里的一条记录(实体)
    • 是一组键值对，文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型
  • 文档中的键值对是有序的，文档中不能有重复的键
  • 插入文档
    • db.COLLECTION_NAME.insert(document)
      • 注意：
        在插入的文档中，如果不指定_id参数，那么 MongoDB 会为此文档分配一个唯一的ObjectId
        _id为集合中的每个文档唯一的12个字节的十六进制数。
        可以认为他是主键
    • db.mycol.insert({id:100,'name':'zhangsan'})
      • 插入单条文档
      • db.collection.insertOne()
    • db.mycol.insert([{ id:101, name:"lisi", age:20, hobby:'dance', },{ id:102, name:'jack', age:15, hobby:'write', }])
      • 插入多条文档
      • db.collection.insertMany()
    • db.mycol.find()
      • 查看已插入的文档
      • db.mycol.find().pretty()
  • 查询文档
    • db.COLLECTION_NAME.find(document)
      • 非结构化的方式返回结果
    • db.COLLECTION_NAME.find(document).pretty()
      • 结构化的方式返回结果
    • 相等
      • db.mycol.find({"by":"yiibai"}).pretty()
    • 小于
      • db.mycol.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()
    • 小于等于
      • db.mycol.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()
    • 大于
      • db.mycol.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()
    • 大于等于
      • db.mycol.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()
    • 不等于
      • db.mycol.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()
    • and
      • db.check.find({$and:[{'by':'yiibai tutorials'},{'title':'Python Quick Guide'}]}).pretty()
      • db.check.find({'by':'yiibai tutorials','title':'Python Quick Guide'}).pretty()
        • 省略and，写入一个{}中
    • or
      • db.check.find({$or:[{'by':'yiibai tutorials'},{'title':'Python Quick Guide'}]}).pretty()
    • {'_id':1,'title':1}：表示要检索的字段列表
      • 注意：当执行find函数的时候，它默认将所有的文档显示，为了限制显示的字段，需要将字段列表的值设置为1，如果不显示可以设置为0
      • db.check.find({'title':'MongoDB Guide'},{'_id':1,'title':1})
  • 更新文档
    • db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA, UPDATED_DATA)
      • 关键字set
    • db.check.update({'title':'MongoDB Guide'},{$set:{'title':'aaaaaa'}},{multi:true})
      • 更新多个文档=>{multi:true}
    • 深度查找并更新
      • db.inventory.update({qty:25},{$set:{'size.h':18}}).pretty()
        • 注意必须要'size.h'
    • save方法
      • 使用save()方法中传递的文档数据替换现有文档
      • db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(),NEW_DATA})
        • 以主键为索引
      • db.check.save({'_id':102,'titlt':'bbbb','by':'hello'})
  • 删除文档
    • db.COLLECTION_NAME.remove(DELLETION_CRITTERIA)
      • remove()方法接受两个参数。 一个是删除条件，第二个是标志：justOne。注意O大写
    • db.check.remove({'_id':100}，justOne)
• 查询
  • 投影
    • 查询过程中，只显示指定的字段
    • db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1})
    • db.mycol.find({}, {'title':1,'_id':0})
  • 限制筛选记录
    • limit方法
      • 限制MongoDB要返回的记录数
      • db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)
      • db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)
    • skip方法
      • skip 强调的是 从哪里开始返回数据，索引从0开始
      • db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)
      • db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(2)
  • 对查询记录排序
    • db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
      • 使用指定顺序进行排序，1表示升序，-1表示降序
    • 先排序，再limit/skip
    • db.mycol.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"title":-1})

MongoDB与Python交互

• import pymongo
  from pymongo import MongoClient
  from bson import objectid
  • 导入包和模块
• client = MongoClient('mongodb://192.168.88.130:27017')
  • 建立连接
• db = client.test
  • 获取数据库test
• collection = db.inventory
  • 获取集合inventory
• student1 = {'name': 'xiaopi', 'age': 17}
  result = collection.insert(student1)
  • 向文档插入单条数据
• result = collection.insert([student2, student3])
  • 向文档插入多条数据
• result = collection.find_one({'name':'xiaopi'})
  • 查询文档并返回一条数据
  • result = collection.find_one({'_id': objectid.ObjectId('5f23d79df1956f79e1e38113')})
• cursor = collection.find({'age': 17})
  • find方法返回的Cursor相当于是一个生成器，只能通过遍历的方式获取其中的数据
• count1 = collection.find().count()
  • 统计所有数据的条数
  • count2 = collection.find({'age': 20}).count()
    • 统计指定条件的数据条数
• r0 = collection.find().sort('age', pymongo.ASCENDING)
  • 注意是生成器
• r2 = collection.find().sort('age', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(3)
• condition = {'name': 'xiaopi'}
  student = collection.find_one(condition)
  student['age'] = 38
  result = collection.update_one(condition, {'(set': student}) # 注意使用的是')set'
  • 更新一条文档
  • 注意student代表了一个操作
• condition = {'age': {'(gt': 20}} result = collection.update_many(condition, {')inc': {'age': 1}})
  • 更新多条文档，age加1
• result = collection.remove({'age': 18})
  • 删除文档
    • result = collection.delete_one({'name':'rose'})
    • result = collection.delete_many({'name':'rose'})

# MongoDB与Python的交互
import pymongo
from pymongo import MongoClient
from bson import objectid

# 1.建立连接
# 创建MongoClient的对象
#方式一
#特点：可以连接默认的主机和端口号
#client = MongoClient()
#方式二
#明确指明主机和端口号
#client = MongoClient('localhost',27017)
#client = MongoClient(host='localhost',port=27017)
#方式三
#使用MongoDB URI的
# client = MongoClient('mongodb://localhost:27017')

client = MongoClient('mongodb://192.168.88.130:27017')

# 2.获取数据库
# MongoDB的一个实例可以支持多个独立的数据库
# 可以通过MongoClient的对象的属性来访问数据库

# 方式一
# db = client.test
# print(db)

# 方式二
db = client['test']
# print(db)

# 3.获取集合
# 集合是存储在MongoDB中的一组文档，可以类似于MySQL中的表

# 方式一
collection = db.inventory

# 方式二
# collection = db['inventory']

'''
注意：
MongoDB中关于数据库和结合的创建都是惰性创建，以上的操作在MongoDB的服务端没有做任何操作，当第一个文档被插入集合的时候才会创建
数据库和集合
'''

# 4.文档
# 在pymongo中使用字典来表示文档
# student1 = {'name': 'xiaopi', 'age': 17}

# 5.插入文档
# 5.1 insert()
# 插入单挑数据
# 注意：MongoDB会自动生成一个ObjecId，insert函数的返回值为objectid

# result = collection.insert(student1)
# print(result)

# 插入多条数据
# student2 = {'name': 'xiaoliu', 'age': 19}
# student3 = {'name': 'xiaochen', 'age': 23}
#
# result = collection.insert([student2, student3])

# insert_one()与insert_many()
#5.2insert_one()
# student4 = {
#     'id':'20180101',
#     'name':'rose',
#     'age':25,
#     'gender':'female'
# }
#result = collection.insert_one(student4)
#print(result)           #InsertOneResult
#print(result.inserted_id)

#5.3insert_many()
#result = collection.insert_many([student2,student3]);
#print(result)           #InsertOneResult
#print(result.inserted_ids)


# 6.查询文档
# 6.1
# find_one()
# result = collection.find_one({'name':'xiaopi'})
# print(type(result))  # <class 'dict'>
# print(result)  # {'_id': ObjectId('5f23d79df1956f79e1e38113'), 'name': 'xiaopi', 'age': 17}

# 6.2通过objeid查询
# ObjectId('5f23d79df1956f79e1e38113')
# 注意导入模块
# 注意导入模块的使用:objectid.ObjectId()
# result = collection.find_one({'_id': objectid.ObjectId('5f23d79df1956f79e1e38113')})
# print(result)
# 查询不到结果则返回None


# 6.3find()
# 需求：查询年龄为17的数据
# cursor = collection.find({'age': 17})
# print(cursor)  # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x00000119F5B1DB08>
# # find方法返回的Cursor相当于是一个生成器，只能通过遍历的方式获取其中的数据
# for r in cursor:
#     print(r)

# 6.4其他用法
# a.count()
# 统计所有数据的条数
# count1 = collection.find().count()
# print(count1)
# # 统计指定条件的数据条数
# count2 = collection.find({'age': 20}).count()
#
# # b.sort()
# r0 = collection.find().sort('age', pymongo.ASCENDING)
# for r in r0:
#     print(r)
#
# # c.limit(),skip()
# r1 = collection.find().sort('age', pymongo.ASCENDING).skip(2)
# for k in r1:
#     print(k)
#
# print()
# r1 = collection.find().sort('age', pymongo.ASCENDING).skip(2)
# for u in r1:
#     print(u)
#
# print()
# r2 = collection.find().sort('age', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(3)
# for v in r2:
#     print(v)


# 7.更新文档
# 7.1 update()
# condition = {'name': 'xiaopi'}
# student = collection.find_one(condition)  # 找到了一个，所以只更新一个
# student['age'] = 30
# result = collection.update(condition, student)
# for s in collection.find():
#     print(s)


# 7.2 update_one()
# condition = {'name': 'xiaopi'}
# student = collection.find_one(condition)
# student['age'] = 38
# result = collection.update_one(condition, {'$set': student})  # 注意使用的是'$set'
# for s in collection.find():
#     print(s)


# 7.2 update_many()
# 查询年龄大于20的数据，然后年龄增加1
# condition = {'age': {'$gt': 20}}
# result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
# for s in collection.find():
#     print(s)
# print(result.matched_count, result.modified_count)  # 2 2 匹配到的数量，修改的数量


# 8.删除文档
# 8.1 remove()
# 将符合条件的所有数据全部删除
# result = collection.remove({'age': 18})
# for s in collection.find():
#     print(s)

#8.2delete_one()
# result = collection.delete_one({'name':'rose'})

#8.3delete_many()
# result = collection.delete_many({'name':'rose'})