Python常见MongoDB数据库操作实例总结

作者:计算机专家

java操作mongo查询的实例详解

本文实例讲述了Python常见MongoDB数据库操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

前言:

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 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他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言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能。接下来记录一下在使用PyMongo操作MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他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言,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pymongo库

在可视化工具中查询非常方便,类似于 {' key' : ' value' },这种查询,高级查询也类似,比如查询某个字段的值大于5,我们就可以查 {' key' : { $gt : 5} }, 这要归功于monggo 面向集合存储,存储对象类型的数据,这要以来,查询很方便,其它的高级查询,比如小于$lt,大于等于$gte,小于等于$lte, 在某个范围$in, 不在某个范围$nin,等等,都可以通过上面的方式查询出来。

pip install pymongo

现在通过java中的一些代码展示通过java来操纵mongo 查询。其中包含准确匹配查询,高级查询,在两个时间范围内查询,模糊查询,分页实现等查询。

前置操作

try { System.out.println("=========********测试3开始**********===========*************"); //先获取mongo库的集合DBCollection对象 DBCollection data =  mongoClientService.getColectionByName; BasicDBObject query3 = new BasicDBObject(); query3.put;//查找姓名为Tom //查询两个时间范围的,用map包装一下 Map queryMap = new HashMap<>(); queryMap.put("$gt", "1496911821071"); queryMap.put("$lt", "1496915447871"); query3.put("timeStamp", new BasicDBObject; //模糊匹配rule查询 query3.put("businessRuleName", new BasicDBObject; DBCursor result3 = data.find; String resultCode = "4"; if ("4".equals { BasicDBList cond = new BasicDBList; cond.add; cond.add; query3.put("resultCode", new BasicDBObject;//查询resultCode不是0,1,2,3的 } System.out.println;//count()方法得到查询到的记录数 result3.skip;//分页,skip:限制返回的条数 while  { DBObject dbObject =  result3.next(); System.out.println(JSON.serialize; System.out.println; } System.out.println;// System.out.println("=========********测试3结束**********===========*************"); } catch  { e.printStackTrace(); System.out.println("---------测试3异常了----------"); }
# 获取MongoDB操作,localhost为host,27017为MongoDB默认port
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
# 操作test数据库
db = client.test
# 获取Student集合
student = db.Student

上面包含了很多方式的查询的例子,主要操纵的是 DBCollection, BasicDBObject, DBCursor , BasicDBList 这四个类,仅供参考。

插入单条数据

如有疑问请留言或者到本站社区交流讨论,感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

# 插入一条数据,并获取返回结果
res = student.insert_one({"name":"老王"})
# 获取插入之后该条数据的id
object_id = res.inserted_id
print(object_id)

插入多条数据

# 插入9条数据
res = student.insert_many([{"name":"name%d"%index} for index in range(1,10)])
# 获取插入之后该9条数据的ids,object_ids为一个list
object_ids = res.inserted_ids
print(object_ids)

查询单条数据

# 查询单条数据,res为一个dict
res = student.find_one({"name":"老王"})

查询满足条件的所有数据

# 查询满足条件的所有数据,res为一个pymongo.cursor.Cursor对象
res = student.find({"name":"老王"})
# 获取数据个数
print(res.count())
for index in res:
  # index为一个dict。注意:这个循环只能进行一次,如需再次操作返回结果,需要在find一次,或将list(res),将这个返回结果保存起来
  print(index)

更新

# 查询并更新。{"name":"老王"}为查询条件;{"$set":{"addr":"家住隔壁"}}更新数据;upsert=False找不到不插入数据,upsert=True找不到则插入数据
# res为返回结果,res为一个字典对象,是之前数据的字典
res = student.find_one_and_update({"name":"老王"},{"$set":{"addr":"家住隔壁"}},upsert=False)

删除单条数据

student.delete_one({"name":"老王"})

删除匹配条件的所有数据

student.delete_many({"name":"老王"})

附:更多MongoDB的操作

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 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他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言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能。接下来记录一下在终端怎么使用MongoDB:

常用命令

切换/创建数据库

use xxx;  # 切换数据库,不存在则创建

插入数据

# 插入数据,name="Python",age=100,Student为集合(表)名,Student不存在会自动创建
db.Student.insert({name:"Python",age:100})

或者定义一个字典

document = {name:"Python",age:100}
db.Student.insert(document)

查询数据

# 查询所有数据
db.Student.find()
# 查询所有数据并格式化输出
db.Student.find().pretty()
# 条件查询,name="python"的所有数据
db.Student.find({name:"python"})
# 条件查询,age > 50的所有数据
db.Student.find({age:{$gt:50}})
# 条件查询,age >= 50的所有数据
db.Student.find({age:{$gte:50}})
# 条件查询,age < 50的所有数据
db.Student.find({age:{$lt:50}})
# 条件查询,age <= 50的所有数据
db.Student.find({age:{$lte:50}})
# 条件查询,age == 50的所有数据
db.Student.find({age:{$eq:50}})
# 条件查询,age != 50的所有数据
db.Student.find({age:{$ne:50}})
# 条件查询,存在name字段的所有数据
db.Student.find({name:{$exists:true}})
# 多条件查询,name="python"并且age=50的所有数据
db.Student.find({name:"python",age:50})
# $and语法,name="python"并且age=50的所有数据。
db.Student.find({$and:[{name:"python"},{age:50}]})
# 查询字典数组的数据infoList = [{"province":"广东","city":"深圳"}]
db.Student.find({"infoList.province":"广东"})
# 查询数量
db.Student.find({name:"python"}).count()
# 或查询,$or语法。查询name="python"或name="android"的所有数据
db.Student.find({$or:[{name:"python"},{name:"android"}]})
# $size语法,查询info数组长度为8的所有数据
db.Student.find({info:{$size:8}})
# $not语法,查询info数组长度不为8的所有数据
db.Student.find({info:{$not:{$size:8}}})
# and与or联合使用.相当于 where age=18 and (name="python" or name="android")
db.Student.find({age:18,$or:[{name:"python"},{name:"android"}]})
# $nor语法,搜索name既不等于"python"且不等于"android"的所有数据
db.Student.find({"$nor":[{name:"python"},{name:"android"}]})
# $in语法.搜索name="老张"或name="老王"的所有数据
db.Student.find({name:{$in:["老王","老张"]}})
# $nin语法.搜索name不为"老张"或"老王"的所有数据
db.Student.find({name:{$nin:["老王","老张"]}})
# $all语法,搜索info=["aaa","bbb"]的所有数据
db.Student.find({info:{$all:["aaa","bbb"]}})
# $mod语法,搜索sex % 2 == 0的所有数据
db.Student.find({sex:{$mod:[2,0]}})
# $where语法,搜索age=info的所有数据
db.Student.find({"$where":"this.age==this.info"})
# $slice语法,过滤,info数组中的后3个数据
db.Student.find({},{info:{$slice:-3}})
# $slice语法,过滤,info数组中的前3个数据
db.Student.find({},{info:{$slice:3}})
# $slice语法,过滤,info数组中跳过20个数据之后取10个数据
db.Student.find({},{info:{$slice:[20,10]}})
# $slice语法,过滤,info数组中倒数第20个数据之后取10个数据
db.Student.find({},{info:{$slice:[-20,10]}})
# 正则.获取name包含"王"的所有数据
db.Student.find({name:{$regex:"王"}})
# 正则。获取name包含"a"并且不区分大小写的所有数据
db.Student.find({name:{$regex:"a",$options:"i"}})

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