MongoDB简介

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。

MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

主要特点

MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力），它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段。
Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
MongoDB安装简单

Linux平台安装MongoDB

MongoDB 提供了 linux 各个发行版本 64 位的安装包，你可以在官网下载安装包。

MongoDB 源码下载地址：http://www.mongodb.com/download-center#community

安装前我们需要安装各个 Linux 平台依赖包。

Red Hat/CentOS：

sudo yum install libcurl openssl

Ubuntu 18.04 LTS ("Bionic")/Debian 10 "Buster"：

sudo apt-get install libcurl4 openssl

Ubuntu 16.04 LTS ("Xenial")/Debian 9 "Stretch"：

sudo apt-get install libcurl3 openssl

查看ubuntu的版本

lsb_release -a

这里我们选择 tgz 下载，下载完安装包，并解压 tgz（以下演示的是 64 位 Linux上的安装）。

wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.4.10.tgz #下载 wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.4.10.tgz #解压

MongoDB 的可执行文件位于 bin 目录下，所以可以将其添加到 PATH 路径中

export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH

为你 MongoDB 的安装路径。

创建数据库目录

默认情况下 MongoDB 启动后会初始化以下两个目录：

数据存储目录：/var/lib/mongodb
日志文件目录：/var/log/mongodb

我们在启动前可以先创建这两个目录：

sudo mkdir -p /var/lib/mongo sudo mkdir -p /var/log/mongodb

接下来启动 Mongodb 服务：

mongod --dbpath /var/lib/mongo --logpath /var/log/mongodb/mongod.log --fork

MongoDB 后台管理 Shell

如果你需要进入 mongodb 后台管理，由于已经将MongoDB可执行文件添加到PATH路径，所以可以直接执行 mongo 命令文件。

MongoDB Shell 是 MongoDB 自带的交互式 Javascript shell，用来对 MongoDB 进行操作和管理的交互式环境。

当你进入 mongoDB 后台后，它默认会链接到 test 文档（数据库）：

MongoDB 概念解析

在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库。下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念：

MongoDB 创建数据库

数据库

一个mongodb中可以建立多个数据库。

MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。

MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。

"show dbs" 命令可以显示所有数据的列表。

``` toby@recsys:~$ mongo MongoDB shell version: 2.6.10 connecting to: test

show dbs admin (empty) local 0.078GB ```

执行 "db" 命令可以显示当前数据库对象或集合。

``` toby@recsys:~$ mongo MongoDB shell version: 2.6.10 connecting to: test

db test ```

运行"use"命令，可以连接到一个指定的数据库。

``` toby@recsys:~$ mongo MongoDB shell version: 2.6.10 connecting to: test

use admin switched to db admin db admin

```

语法

MongoDB 创建数据库的语法格式如下：

use DATABASE_NAME

如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。

实例

以下实例我们创建了数据库 tobytest:

``` toby@recsys:~$ mongo MongoDB shell version: 2.6.10 connecting to: test

use tobytest switched to db tobytest db tobytest

```

如果你想查看所有数据库，可以使用 show dbs 命令：

```

show dbs admin (empty) local 0.078GB

```

可以看到，我们刚创建的数据库 tobytest并不在数据库的列表中，要显示它，我们需要向 tobytest数据库插入一些数据。

```

db.tobytest.insert({"name":"Toby"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) show dbs admin (empty) local 0.078GB tobytest 0.078GB

```

MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在 test 数据库中。

注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

MongoDB 创建集合

MongoDB 中使用 createCollection() 方法来创建集合。

语法格式：

db.createCollection(name, options)

参数说明：

name: 要创建的集合名称
options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项

options 可以是如下参数：

| 字段 | 类型 | 描述 | | :---------- | :--- | :----------------------------------------------------------- | | capped | 布尔 | （可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。 当该值为 true 时，必须指定 size 参数。 | | autoIndexId | 布尔 | 3.2 之后不再支持该参数。（可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。 | | size | 数值 | （可选）为固定集合指定一个最大值，即字节数。 如果 capped 为 true，也需要指定该字段。 | | max | 数值 | （可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。 |

在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。

实例

在 tobytest 数据库中创建 tobycollection 集合：

```

use tobytest switched to db tobytest db.createCollection("tobycollection") { "ok" : 1 }

```

如果要查看已有集合，可以使用 show collections 或 show tables 命令：

```

show tables system.indexes tobycollection tobytest

```

MongoDB 删除集合

MongoDB 中使用 drop() 方法来删除集合。

语法格式：

db.collection.drop()

参数说明：

返回值

如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。

实例

在数据库 tobytest中，我们可以先通过 show collections 命令查看已存在的集合：

```

use tobytest switched to db tobytest show collections system.indexes tobycollection tobytest

```

接着删除集合 tobycollection:

```

db.tobycollection.drop() true

```

通过 show collections 再次查看数据库 tobytest中的集合：

```

show collections system.indexes tobytest

```

从结果中可以看出 tobycollection集合已被删除。

MongoDB 插入文档

文档的数据结构和 JSON 基本一样。

所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。

插入文档

MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.COLLECTION_NAME.insert(document) 或 db.COLLECTION_NAME.save(document)

save()：如果 _id 主键存在则更新数据，如果不存在就插入数据。该方法新版本中已废弃，可以使用 db.collection.insertOne() 或 db.collection.replaceOne() 来代替。
insert(): 若插入的数据主键已经存在，则会抛 org.springframework.dao.DuplicateKeyException 异常，提示主键重复，不保存当前数据。

实例

以下文档可以存储在 MongoDB 的 tobytest 数据库的 col 集合中：

```

db.col.insert({title:'Toby MongoDB', ... description:'this is MongoDB', ... tags:['mongodb','database','NoSQL'], ... likes:1 ... }) WriteResult({ "nInserted" : 1 })

```

以上实例中 col 是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。

查看已插入文档：

```

db.col.find() { "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 }

```

我们也可以将数据定义为一个变量，如下所示：

```

document=({title:'Toby another MongoDB', ... description:'this is another MongoDB', ... tags:['mongodb','database','NoSQL'], ... likes:2 ... }) ```

执行后显示结果如下：

{ "title" : "Toby another MongoDB", "description" : "this is another MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 2 }

执行插入操作：

```

db.col.insert(document) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) db.col.find() { "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 } { "_id" : ObjectId("61797229286e9ff2b1250d71"), "title" : "Toby another MongoDB", "description" : "this is another MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 2 }

```

MongoDB 更新文档

MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。

update() 方法

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：

query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。

实例

我们在集合 col 中插入如下数据：

```

db.col.insert({title:'Toby MongoDB', ... description:'this is MongoDB', ... tags:['mongodb','database','NoSQL'], ... likes:1 ... }) WriteResult({ "nInserted" : 1 })

```

接着我们通过 update() 方法来更新标题(title):

```

db.col.update({'title':'Toby MongoDB'},{$set:{'title':'MongoDB'}}) WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 }) db.col.find().pretty() { "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 } { "_id" : ObjectId("61797229286e9ff2b1250d71"), "title" : "Toby another MongoDB", "description" : "this is another MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 2 }

```

可以看到标题(title)由原来的 "Toby MongoDB" 更新为了 "MongoDB"。

MongoDB 删除文档

MongoDB remove() 函数是用来移除集合中的数据。

MongoDB 数据更新可以使用 update() 函数。在执行 remove() 函数前先执行 find() 命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。

语法

remove() 方法的基本语法格式如下所示：

db.collection.remove( <query>, <justOne> )

如果你的 MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下：

db.collection.remove( <query>, { justOne: <boolean>, writeConcern: <document> } )

参数说明：

query :（可选）删除的文档的条件。
justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

实例

以下文档我们执行两次插入操作：

```

db.col.insert({title:'Toby MongoDB', description:'this is MongoDB', tags:['mongodb','database','NoSQL'], likes:1 }) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) db.col.insert({title:'Toby MongoDB', description:'this is MongoDB', tags:['mongodb','database','NoSQL'], likes:1 }) WriteResult({ "nInserted" : 1 })

```

使用 find() 函数查询数据：

```

db.col.find() { "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 } { "_id" : ObjectId("61797229286e9ff2b1250d71"), "title" : "Toby another MongoDB", "description" : "this is another MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 2 } { "_id" : ObjectId("6179747d286e9ff2b1250d72"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 } { "_id" : ObjectId("61797481286e9ff2b1250d73"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 }

```

接下来我们移除 title 为 'Toby MongoDB' 的文档：

```

db.col.remove({'title':'Toby MongoDB'}) WriteResult({ "nRemoved" : 2 }) # 删除了两个 db.col.find() { "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 } { "_id" : ObjectId("61797229286e9ff2b1250d71"), "title" : "Toby another MongoDB", "description" : "this is another MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 2 }

```

如果你只想删除第一条找到的记录可以设置 justOne 为 1，如下所示：

```

db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1) ```

如果你想删除所有数据，可以使用以下方式（类似常规 SQL 的 truncate 命令）：

```

db.col.remove({}) WriteResult({ "nRemoved" : 2 }) db.col.find()

```

MongoDB 查询文档

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

语法

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值，只需省略该参数即可（默认省略）。

如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

```

db.col.find().pretty() ```

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

实例

以下实例我们查询了集合 col 中的数据：

```

db.col.insert({title:'Toby MongoDB', description:'this is MongoDB',by:'Toby', tags:['mongodb','database','NoSQL'], likes:100 }) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) db.col.find().pretty() { "_id" : ObjectId("6179772f286e9ff2b1250d75"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "by" : "Toby", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

```

除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。

MongoDB AND 条件

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下：

```

db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty() ```

实例

以下实例通过 by 和 title 键来查询 Toby 中 Toby MongoDB 的数据

```

db.col.find({'by':'Toby','title':'Toby MongoDB'}).prettydb.col.find({'by':'Toby','title':'Toby MongoDB'}).pretty() { "_id" : ObjectId("6179772f286e9ff2b1250d75"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "by" : "Toby", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

```

以上实例中类似于 WHERE 语句：WHERE by='Toby' AND title='Toby MongoDB'

MongoDB OR 条件

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：

```

db.col.find( { $or: [ {key1: value1}, {key2:value2} ] } ).pretty() ```

实例

以下实例中，我们演示了查询键 by 值为 Toby或键 title 值为 Toby MongoDB 的文档。

```

db.col.find({$or:[{"by":"Toby"},{"title":"Toby MongoDB"}]}).pretty() { "_id" : ObjectId("6179772f286e9ff2b1250d75"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "by" : "Toby", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

```

AND 和 OR 联合使用

以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为： 'where likes>50 AND (by = 'Toby' OR title = 'Toby MongoDB')'

```

db.col.find({"likes":{$gt:50},$or:[{"by":"Toby"},{"title":"Toby MongoDB"}]}).pretty() { "_id" : ObjectId("6179772f286e9ff2b1250d75"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "by" : "Toby", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }

```

MongoDB 排序

MongoDB sort() 方法

在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

语法

sort()方法基本语法如下所示：

```

db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1}) ```

实例

col 集合中的数据如下：

```

db.col.find().pretty() { "_id" : ObjectId("61797a56286e9ff2b1250d78"), "title" : "Toby PHP", "description" : "this is PHP", "by" : "Toby", "tags" : [ "PHP", "Language" ], "likes" : 100 } { "_id" : ObjectId("61797a62286e9ff2b1250d79"), "title" : "Toby JAVA", "description" : "this is JAVA", "by" : "Toby", "tags" : [ "JAVA", "Language" ], "likes" : 50 } { "_id" : ObjectId("61797a83286e9ff2b1250d7a"), "title" : "Toby Python", "description" : "this is Python", "by" : "Toby", "tags" : [ "Python", "Language" ], "likes" : 20 }

```

以下实例演示了 col 集合中的数据按字段 likes 的降序排列：

```

db.col.find({},{'title':1,_id:0}).sort({"likes":-1}) { "title" : "Toby PHP" } { "title" : "Toby JAVA" } { "title" : "Toby Python" }

```

Python MongoDB

PyMongo

Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动，这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。

pip 安装

pip 是一个通用的 Python 包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。

安装 pymongo:

$ python3 -m pip install pymongo

测试 PyMongo

接下来我们可以创建一个测试文件 demo_test_mongodb.py，代码如下：

import pymongo

执行以上代码文件，如果没有出现错误，表示安装成功。

创建数据库

创建一个数据库

创建数据库需要使用 MongoClient 对象，并且指定连接的 URL 地址和要创建的数据库名。

如下实例中，我们创建的数据库 pydb:

实例

python import pymongo myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb=myclient["pydb"]

注意: 在 MongoDB 中，数据库只有在内容插入后才会创建! 就是说，数据库创建后要创建集合(数据表)并插入一个文档(记录)，数据库才会真正创建。

判断数据库是否已存在

我们可以读取 MongoDB 中的所有数据库，并判断指定的数据库是否存在：

实例

```python import pymongo myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb=myclient["pydb"]

dblist = myclient.list_database_names()

dblist = myclient.database_names()

if "pydb" in dblist: print("数据库已存在！") else: print('数据库不存在') ```

注意：database_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_database_names()。

创建集合

MongoDB 中的集合类似 SQL 的表。

创建一个集合

MongoDB 使用数据库对象来创建集合，实例如下：

实例

```python import pymongo myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb=myclient["pydb"]

mycol=myclient["col_set"] ```

注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

判断集合是否已存在

我们可以读取 MongoDB 数据库中的所有集合，并判断指定的集合是否存在：

实例

```python import pymongo myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb=myclient["pydb"]

mycol=myclient["col_set"]

collist = mydb. list_collection_names() if "col_set" in collist: # 判断 sites 集合是否存在 print("集合已存在！") else: print('集合不存在') ```

Python Mongodb 插入文档

MongoDB 中的一个文档类似 SQL 表中的一条记录。

插入集合

集合中插入文档使用 insert_one() 方法，该方法的第一参数是字典 name => value 对。

以下实例向 col_set 集合中插入文档：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

mydict = { "name": "Toby", "age": "23", "url": "http://juejin.cn/user/3403743731649863" }

x = mycol.insert_one(mydict) print(x) ```

在命令行看一下是否插入成功

```

use pydb switched to db pydb db.col_set.find() { "_id" : ObjectId("617ce42cbc6011eaf1529012"), "name" : "Toby", "url" : "http://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "23" }

```

插入多个文档

集合中插入多个文档使用 insert_many() 方法，该方法的第一参数是字典列表。

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

mylist = [ { "name": "Tom", "age": "100", "url": "http://juejin.cn/user/3403743731649863" }, { "name": "Mary", "age": "101", "url": "http://juejin.cn/user/3403743731649863" }, { "name": "Timi", "age": "10", "url": "http://juejin.cn/user/3403743731649863" }, ]

x = mycol.insert_many(mylist)

输出插入的所有文档对应的 _id 值

print(x.inserted_ids) ```

在命令行看一下是否插入成功

```

use pydb switched to db pydb db.col_set.find() { "_id" : ObjectId("617ce42cbc6011eaf1529012"), "name" : "Toby", "url" : "http://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "23" } { "_id" : ObjectId("617ce591826d13d898f97890"), "name" : "Tom", "url" : "http://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "100" } { "_id" : ObjectId("617ce591826d13d898f97891"), "name" : "Mary", "url" : "http://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "101" } { "_id" : ObjectId("617ce591826d13d898f97892"), "name" : "Timi", "url" : "http://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "10" }

```

Python Mongodb 查询文档

MongoDB 中使用了 find 和 find_one 方法来查询集合中的数据，它类似于 SQL 中的 SELECT 语句。

查询一条数据

我们可以使用 find_one() 方法来查询集合中的一条数据。

查询 col_set 文档中的第一条数据：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

x = mycol.find_one()

print(x) ```

查询集合中所有数据

find() 方法可以查询集合中的所有数据，类似 SQL 中的 SELECT * 操作。

以下实例查找 col_set 集合中的所有数据：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

for x in mycol.find(): print(x) ```

查询指定字段的数据

我们可以使用 find() 方法来查询指定字段的数据，将要返回的字段对应值设置为 1。

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

for x in mycol.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "age": 1 }): print(x) ```

根据指定条件查询

我们可以在 find() 中设置参数来过滤数据。

以下实例查找 name 字段为 "Toby" 的数据：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

myquery = { "name": "Toby" }

mydoc = mycol.find(myquery)

for x in mydoc: print(x) ```

返回指定条数记录

如果我们要对查询结果设置指定条数的记录可以使用 limit() 方法，该方法只接受一个数字参数。

以下实例返回 3 条文档记录：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

myresult = mycol.find().limit(3)

输出结果

for x in myresult: print(x) ```

Python Mongodb 修改文档

我们可以在 MongoDB 中使用 update_one() 方法修改文档中的记录。该方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。

如果查找到的匹配数据多于一条，则只会修改第一条。

以下实例将 age字段的值 23改为 12345:

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

myquery = { "age": "23" } newvalues = { "$set": { "age": "12345" } }

mycol.update_one(myquery, newvalues)

输出修改后的 "sites" 集合

for x in mycol.find(): print(x) ```

排序

sort() 方法可以指定升序或降序排序。

sort() 方法第一个参数为要排序的字段，第二个字段指定排序规则，1 为升序，-1 为降序，默认为升序。

对字段 age 按升序排序：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

mydoc = mycol.find().sort("age") for x in mydoc: print(x) ```

对字段 age按降序排序：

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

mydoc = mycol.find().sort("alexa", -1)

for x in mydoc: print(x) ```

Python Mongodb 删除数据

我们可以使用 delete_one() 方法来删除一个文档，该方法第一个参数为查询对象，指定要删除哪些数据。

以下实例删除 name 字段值为 "Timi" 的文档：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

myquery = { "name": "Timi" }

mycol.delete_one(myquery)

删除后输出

for x in mycol.find(): print(x) ```

删除集合中的所有文档

delete_many() 方法如果传入的是一个空的查询对象，则会删除集合中的所有文档：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

x = mycol.delete_many({})

print(x.deleted_count, "个文档已删除") ```

删除集合

我们可以使用 drop() 方法来删除一个集合。

以下实例删除了 col_set集合：

实例

```python import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mydb = myclient["pydb"] mycol = mydb["col_set"]

mycol.drop()

```

我们在终端查看一下

```

use pydb switched to db pydb show tables system.indexes

```

参考链接：

http://www.runoob.com/python3/python-mongodb.html
http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html

Linux平台下的MongoDB基础

MongoDB简介

主要特点

Linux平台安装MongoDB

创建数据库目录

MongoDB 后台管理 Shell

MongoDB 概念解析

MongoDB 创建数据库

数据库

语法

实例

MongoDB 创建集合

实例

MongoDB 删除集合

实例

MongoDB 插入文档

插入文档

实例

MongoDB 更新文档

update() 方法

实例

MongoDB 删除文档

语法

实例

MongoDB 查询文档

语法

实例

MongoDB AND 条件

实例

MongoDB OR 条件

实例

AND 和 OR 联合使用

MongoDB 排序

MongoDB sort() 方法

语法

实例

Python MongoDB

PyMongo

pip 安装

测试 PyMongo

创建数据库

创建一个数据库

实例

判断数据库是否已存在

实例

dblist = myclient.database_names()

创建集合

创建一个集合

实例

判断集合是否已存在

实例

Python Mongodb 插入文档

插入集合

实例

插入多个文档

实例

输出插入的所有文档对应的 _id 值

Python Mongodb 查询文档

查询一条数据

实例

查询集合中所有数据

实例

查询指定字段的数据

实例

根据指定条件查询

实例

返回指定条数记录

实例

输出结果

Python Mongodb 修改文档

实例

输出修改后的 "sites" 集合

排序

实例

Python Mongodb 删除数据

实例

删除后输出

删除集合中的所有文档

实例

删除集合