本文包含对数据库、集合以及文档的基本增删改查操做python
数据库操做sql
#一、增 use config #若是数据库不存在,则建立并切换到该数据库,存在则直接切换到指定数据库。 #二、查 show dbs #查看全部数据库,至关于Mysql的show databases #空数据库不会显示在列表中好比默认建立的数据库config, 要显示,就必须在库中插入数据 db #查看当前所在库 #三、删 use config #先切换到要删的库下 db.dropDatabase() #删除当前库
集合操做mongodb
#一、增 use db1#选择所在数据库 #方式一: db.table1.insert({'a':1})#当第一个文档插入时,集合就会被建立并包含该文档 #方式二: db.table2#建立一个空集合 #二、查 show collections show tables#二者等价 #三、删 db.table1.drop() #集合没有改的操做
文档操做数据库
文档的操做能够当作是对字典的操做数组
增:增长时没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复,且在插入后不可变服务器
单条增长ide
user0={ "name":"egon", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } db.test.insert(user0)
多条批量增长:db.user.insertMany([ , , , , ,])的形式函数
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])
删:post
#一、删除符合条件的第一个文档 db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一个包含有 'age': 8的文档 #二、删除符合条件的所有 db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有内嵌文档,且内容含有country': 'China'的全都删除 db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#删除id大于等于3的全部 #三、删除所有 db.user.deleteMany({}) #等因而清空该集合(表)
查:url
查的形式有不少,如比较运算、逻辑运算、成员运算、取指定字段、对数组的查询、使用正则、获取数量,还有排序、分页等等。下面咱们针对十种查的形式进行详细说明。
注:在MongoDB中,用到方法都得用 $ 符号开头
1、比较运算:=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte')
=,!= ('$ne') ,> ('$gt') ,< ('$lt') ,>= ('$gte') ,<= ('$lte') #一、select * from db1.user where id = 3 db.user.find({"_id":3}) #二、select * from db1.user where id != 3 db.user.find({"_id":{"$ne":3}}) #三、select * from db1.user where id > 3 db.user.find({"_id":{"$gt":3}}) #四、select * from db1.user where age < 3 db.user.find({"age":{"$lt":3}}) #五、select * from db1.user where id >= 3 db.user.find({"_id":{"$gte":3}}) #六、select * from db1.user where id <= 3 db.user.find({"_id":{"$lte":3}})
2、逻辑运算:MongoDB中字典内用逗号分隔多个条件是and关系,或者直接用$and,$o,r$not(与或非)
#逻辑运算:$and,$or,$not #1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4; db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}) #2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40; db.user.find({ "_id":{"$gte":3,"$lte":4}, "age":{"$gte":40} }) db.user.find({"$and":[ {"_id":{"$gte":3,"$lte":4}}, {"age":{"$gte":40}} ]}) #3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao"; db.user.find({"$or":[ {"_id":{"$lte":1,"$gte":0}}, {"_id":{"$gte":4}}, {"name":"yuanhao"} ]}) #4 select * from db1.user where id % 2 = 1; db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}}) db.user.find({ "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}} })
3、成员运算:成员运算无非in和not in,MongoDB中形式为$in , $nin
#一、select * from db1.user where age in (20,30,31); db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}}) #二、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao'); db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})
4、正则:正则定义在/ /内
# MongoDB: /正则表达/i #一、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$'; db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配规则:j开头、g或n结尾,不区分大小写
5、查看指定字段:0表示不显示1表示显示
#一、select name,age from db1.user where id=3; db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1}) #二、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$"; db.user.find({ "name":/^jin.*?(g|n)$/i }, { "_id":0, "name":1, "age":1 } )
6、对数组的查询:
#查询数组相关 #查hobbies中有dancing的人 db.user.find({ "hobbies":"dancing" }) #查看既有dancing爱好又有tea爱好的人 db.user.find({ "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]} }) #查看第2个爱好为dancing的人 db.user.find({ "hobbies.2":"dancing" }) #查看全部人的第2个到第3个爱好 db.user.find( {}, { "_id":0, "name":0, "age":0, "addr":0, "hobbies":{"$slice":[1,2]}, } ) #查看全部人最后两个爱好,第一个{}表示查询条件为全部,第二个是显示条件 db.user.find( {}, { "_id":0, "name":0, "age":0, "addr":0, "hobbies":{"$slice":-2}, } ) #查询子文档有"country":"China"的人 db.user.find( { "addr.country":"China" } )
7、对查询结果进行排序:sort() 1表明升序、-1表明降序
db.user.find().sort({"name":1,}) db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
8、分页:limit表示取多少个document,skip表明跳过几个document
#这样就作到了分页的效果 db.user.find().limit(2).skip(0)#前两个 db.user.find().limit(2).skip(2)#第三个和第四个 db.user.find().limit(2).skip(4)#第五个和第六个
9、获取数量:count()
#查询年龄大于30的人数 #方式一: db.user.count({'age':{"$gt":30}}) #方式二: db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
10、其余:查找全部、去重、查找key为null的项
#一、查找全部 db.user.find() #等同于db.user.find({}) db.user.find().pretty() #二、去重 db.user.find().distinct() #三、{'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})#获得的是b这个key的值为null和没有b这个key的文档 { "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 } { "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
改:
对已有的问当今进行修改的操做也叫更新,用upsate(),具体格式和参数以下:
#update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式以下: 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 : 至关于where条件。 update : update的对象和一些更新的操做符(如$,$inc...等,至关于set后面的 upsert : 可选,默认为false,表明若是不存在update的记录则不更新也不插入,设置为true表明不存在则添加。 multi : 可选,默认为false,表明只更新找到的第一条记录,设为true时,表明更新找到的所有记录。 writeConcern :可选,抛出异常的级别。 """ #更新操做是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,而后执行另一个,不会破坏文档。
一、常规修改操做:
#设数据为{'name':'武松','age':18,'hobbies':['作煎饼','吃煎饼','卖煎饼'],'addr':{'country':'song','province':'shandong'}} #update db1.user set age=23,name="武大郎" where name="武松"; #一、覆盖式 db.user.update( {"name":"武松"}, {"age":23,"name":"武大郎"} ) #获得的结果为{"age":23,"name":"武大郎"} #二、局部修改:$set db.user.update( {"name":"武松"}, {"$set":{"age":15,"name":"潘金莲"}} ) #获得的结果为{"name":"潘金莲","age":15,'hobbies':['作煎饼','吃煎饼','卖煎饼']} #三、改多条:将multi参数设为true db.user.update( {"_id":{"$gte":1,"$lte":2}}, {"$set":{"age":53,}}, {"multi":true} ) #四、有则修改,无则添加:upsert参数设为true db.user.update( {"name":"EGON"}, {"$set":{"name":"EGON","age":28,}}, {"multi":true,"upsert":true} ) #五、修改嵌套文档:将国家改成日本 db.user.update( {"name":"潘金莲"}, {"$set":{"addr.country":"Japan"}} ) #六、修改数组:将第一个爱好改成洗澡 db.user.update( {"name":"潘金莲"}, {"$set":{"hobbies.1":"洗澡"}} ) #删除字段:不要爱好了 db.user.update( {"name":"潘金莲"}, {"$unset":{"hobbies":""}} )
二、加减操做:$inc
#增长和减小$inc #年龄都+1 db.user.update( {}, {"$inc":{"age":1}}, {"multi":true} ) #年龄都-10 db.user.update( {}, {"$inc":{"age":-10}}, {"multi":true} )
三、添加删除数组内元祖$push $pop $pull
$push的功能是往现有数组内添加元素
#一、为名字为武大郎的人添加一个爱好read db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}}) #二、为名字为武大郎的人一次添加多个爱好tea,dancing db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{ "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]} }})
$pop的功能是按照位置只能从头或从尾即两端删元素,相似于队列。1表明尾,-1表明头
#一、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素 db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{ "hobbies":1} }) #二、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除 db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{ "hobbies":-1} })
$pull能够自定义条件删除
db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{ "hobbies":"read"} }, { "multi":true } )
四、避免重复添加 $addToSet 即多个相同元素要求插入时只插入一条
db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]}) db.urls.update( {"_id":1}, { "$addToSet":{ "urls":{ "$each":[ 'http://www.baidu.com', 'http://www.baidu.com', 'http://www.xxxx.com' ] } } } )
五、了解部分
#一、了解:限制大小"$slice",只留最后n个 db.user.update({"_id":5},{ "$push":{"hobbies":{ "$each":["read",'music','dancing'], "$slice":-2 } } }) #二、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"$each"
聚合操做:
咱们在查询时确定会用到聚合,在MongoDB中聚合为aggregate,聚合函数主要用到$match $group $avg $project $concat
设咱们的数据库中有这样的数据
from pymongo import MongoClient import datetime client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017') table=client['db1']['emp'] # table.drop() l=[ ('武大郎','male',18,'20170301','烧饼检察官',7300.33,401,1), ('武松','male',78,'20150302','公务员',1000000.31,401,1), ('宋江','male',81,'20130305','公务员',8300,401,1), ('林冲','male',73,'20140701','公务员',3500,401,1), ('柴进','male',28,'20121101','公务员',2100,401,1), ('卢俊义','female',18,'20110211','公务员',9000,401,1), ('高俅','male',18,'19000301','公务员',30000,401,1), ('鲁智深','male',48,'20101111','公务员',10000,401,1), ('史进','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2), ('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2), ('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2), ('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2), ('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2), ('吴用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), ('萧让','male',18,'19970312','文人',20000,403,3), ('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3), ('公孙胜','male',18,'20150411','文人',18000,403,3), ('朱贵','female',18,'20140512','文人',17000,403,3) ] for n,item in enumerate(l): d={ "_id":n, 'name':item[0], 'sex':item[1], 'age':item[2], 'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'), 'post':item[4], 'salary':item[5] } table.save(d)
$match和 $group:至关于sql语句中的where和group by
{"$match":{"字段":"条件"}},可使用任何经常使用查询操做符$gt,$lt,$in等 #例一、select * from db1.emp where post='公务员'; db.emp.aggregate({"$match":{"post":"公务员"}}) #例二、select * from db1.emp where id > 3 group by post; db.emp.aggregate( {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}} ) #例三、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000; db.emp.aggregate( {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}} )
{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操做符}} #一、将分组字段传给$group函数的_id字段便可 {"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组 {"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组 {"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组,好比按照州市分组 #二、分组后聚合得结果,相似于sql中聚合函数的聚合操做符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last #例1:select post,max(salary) from db1.emp group by post; db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}}) #例2:取每一个部门最大薪资与最低薪资 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) #例3:若是字段是排序后的,那么$first,$last会颇有用,比用$max和$min效率高 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}}) #例4:求每一个部门的总工资 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}}) #例5:求每一个部门的人数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) #三、数组操做符 {"$addToSet":expr}#不重复 {"$push":expr}#重复 #例:查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post; db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
$project:用于投射,即设定该键值对是否保留。1为保留,0为不保留,可对原有键值对作操做后增长自定义表达式
{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}} #select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp; db.emp.aggregate( {"$project":{ "name":1, "post":1, "new_age":{"$add":["$age",1]} } })
#一、表达式之数学表达式 {"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加 {"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个 {"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘 {"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商做为结果 {"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式获得的余数做为结果 #二、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second #例如:select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp db.emp.aggregate( {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}} ) #例如查看每一个员工的工做多长时间 db.emp.aggregate( {"$project":{"name":1,"hire_period":{ "$subtract":[ {"$year":new Date()}, {"$year":"$hire_date"} ] }}} ) #三、字符串表达式 {"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]} {"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表达式或字符串链接在一块儿返回,只支持字符串拼接 {"$toLower":expr} {"$toUpper":expr} db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}}) #四、逻辑表达式 $and $or $not
排序:$sort、限制:$limit、跳过:$skip
{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序,-1降序 {"$limit":n} {"$skip":n} #跳过多少个文档 #例一、取平均工资最高的前两个部门 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}} }, { "$sort":{"平均工资":-1} }, { "$limit":2 } ) #例二、 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}} }, { "$sort":{"平均工资":-1} }, { "$limit":2 }, { "$skip":1 } )
随机选取n个:$sample
#集合users包含的文档以下 { "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false } { "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false } { "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true } { "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true } { "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true } #下述操做时从users集合中随机选取3个文档 db.users.aggregate( [ { $sample: { size: 3 } } ] )
1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 5. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资 9. 查询全部员工信息,先按照age升序排序,若是age相同则按照hire_date降序排序 10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个
1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}) 2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}}) 3. 查询公司内男员工和女员工的个数 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}}) 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}}) 5. 查询男员工与男员工的平均薪资,女员工与女员工的平均薪资 db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}) 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}} }, {"$match":{"count":{"$lt":2}}}, {"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}} ) 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} ) 8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}}, {"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}} ) 9. 查询全部员工信息,先按照age升序排序,若是age相同则按照hire_date降序排序 db.emp.aggregate( {"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}} ) 10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$sort":{"avg_salary":1}} ) 11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个 db.emp.aggregate( { "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}} }, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}, {"$sort":{"avg_salary":-1}}, {"$limit":1}, {"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}} )