1 数据库的curd操作
# 增加
use test # 有就进去,没有就创建并进去
db.t1.insert({"name":"lqz"}) # 库,集合,文档全都进去了
# 查询
show databases;
show dbs
# 删除
use test #先切换到要删的库下
db.dropDatabase() #删除当前库
2 集合操作
# 新增
use test
db.table1.insert({"name":"lqz"}) # 有就使用,没有就新增
db.table2.insert({'b':2})
# 查询
show tables
show collections
# 删除
db.table1.drop()
3 文档操作(curd)
新增和修改
#单条插入与多条插入
#1、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复,且在插入后不可变
#2、插入单条
user0={
"name":"lqz",
"age":10,
'hobbies':['music','read','dancing'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'BJ'
}
}
db.test.insert(user0)
db.test.find()
#3、插入多条
user1={
"_id":1,
"name":"lqz1",
"age":10,
'hobbies':['music','read','dancing'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'weifang'
}
}
user2={
"_id":2,
"name":"lqz2",
"age":20,
'hobbies':['music','read','run'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'hebei'
}
}
user3={
"_id":3,
"name":"lqz3",
"age":30,
'hobbies':['music','drink'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'heibei'
}
}
user4={
"_id":4,
"name":"lqz4",
"age":40,
'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'BJ'
}
}
user5={
"_id":5,
"name":"lqz5",
"age":50,
'hobbies':['music','read',],
'addr':{
'country':'China',
'city':'henan'
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
# 有则覆盖,没则新增(覆盖更新)
db.user.save({"_id":1,"name":"lqzxxx"})
db.user.save("name":"lqz"})
查询文档
# 比较运算
# SQL:=,!=,>,<,>=,<=
# MongoDB:{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于所有数据类型
db.user.find().pretty() # 以json格式显示,了解
#1、select * from db1.user where name = "lqz1";
db.user.find({'name':'lqz1'})
#2、select * from db1.user where name != "lqz2";
db.user.find({'name':{"$ne":'lqz2'}})
#3、select * from db1.user where id > 2;
db.user.find({'_id':{'$gt':2}})
#4、select * from db1.user where id < 3;
db.user.find({'_id':{'$lt':3}})
#5、select * from db1.user where id >= 2;
db.user.find({"_id":{"$gte":2,}})
#6、select * from db1.user where id <= 2;
db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
逻辑运算
#逻辑运算
# SQL:and,or,not ,mod(取余数)
# MongoDB:字典中逗号分隔的多个条件是and关系,"$or"的条件放到[]内,"$not"
#1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4;
db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}})
#2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;
db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}})
#3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "lqz";
db.user.find({
"$or":[
{'_id':{"$gte":5}},
{"name":"lqz"}
]
})
#4、select * from db1.user where id % 2=1;
db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}})
#5、上题,取反
db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})
成员运算
# 成员运算
# SQL:in,not in
# MongoDB:"$in","$nin"
#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})
#2、select * from db1.user where name not in ('lqz1','lqz2');
db.user.find({"name":{"$nin":['lqz1','lqz2']}})
正则匹配
# SQL: regexp 正则
# MongoDB: /正则表达/i
#1、select * from db1.user where name regexp '^l';
# 查询名字以l开头的人
db.user.find({"name":/.*?/})
db.user.find({"name":/^l/})
# 查询名字以l开头,以1结尾的所有数据
db.user.find({"name":/^l.*?1$/})
取指定字段
#1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})
# 0表示不显示,1表示显示
查询数组
#1、查看有dancing爱好的人
db.user.find({'hobbies':'dancing'})
#2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({
'hobbies':{
"$all":['dancing','tea']
}
})
#3、查看第4个爱好为tea的人
db.user.find({"hobbies.3":'tea'})
#4、查看所有人最后两个爱好(注意没有hobbies字段的也会被查出)(本质用的是取指定字段,所以要放在后面的字典中)
db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})
#5、查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})
> db.blog.find().pretty()
{
"_id" : 1,
"name" : "alex意外死亡的真相",
"comments" : [
{
"name" : "egon",
"content" : "alex是谁???",
"thumb" : 200
},
{
"name" : "wxx",
"content" : "我去,真的假的",
"thumb" : 300
},
{
"name" : "yxx",
"content" : "吃喝嫖赌抽,欠下两个亿",
"thumb" : 40
},
{
"name" : "egon",
"content" : "xxx",
"thumb" : 0
}
]
}
db.blog.find({},{'comments':{"$slice":-2}}).pretty() #查询最后两个
db.blog.find({},{'comments':{"$slice":[1,2]}}).pretty() #查询1到2
排序
# 排序:--1代表升序,-1代表降序
db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
分页
# 分页:--limit代表取多少个document,skip代表跳过前多少个document。
# limit中表示一页显示的条数,skip(页码数*一页显示的条数)
db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
# 表关联
user {_id:1,name:lqz,age:18} 一个人写多篇文章
article ----》子查询
{'userid':1,article:红楼梦}
{'userid':1,article:西游记}
获取数量
# 获取数量
db.user.count({'age':{"$gt":30}})
--或者
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
其他
#1、{'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})
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
#2、查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
db.user.find().pretty()
#3、查找一个,与find用法一致,只是只取匹配成功的第一个
db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
修改文档
语法介绍
update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下:
db.collection.update(
<query>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
参数说明:对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18;
db.collection.update(
{name:{$ne:lqz}},
{字典},
{
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
writeConcern: <document>
}
)
query : 相当于where条件。
update : update的对象和一些更新的操作符(如$,$inc...等,相当于set后面的
upsert : 可选,默认为false,代表如果不存在update的记录不更新也不插入,设置为true代表插入。
multi : 可选,默认为false,代表只更新找到的第一条记录,设为true,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选,抛出异常的级别。
更新操作是不可分割的:若两个更新同时发送,先到达服务器的先执行,然后执行另外一个,不会破坏文档。
覆盖式
#注意:除非是删除,否则_id是始终不会变的
#1、覆盖式:
db.user.update({'age':30},{"name":"lqz9","hobbies_count":3})
是用{"_id":3,"name":"lqz3","hobbies_count":3}覆盖原来的记录
#2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如
var obj=db.user.findOne({"_id":4})
obj.username=obj.name+'NB'
obj.hobbies_count++
delete obj.age
delete obj._id
db.user.update({"_id":2},obj)
设置$set
#设置:$set
通常文档只会有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器,指定对文档中的某些字段进行更新。
更新修改器是种特殊的键,用来指定复杂的更新操作,比如修改、增加后者删除
#1、update db1.user set name="张三" where id = 2
db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"张三",}})
#2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"李飞刀","age":18}},{"upsert":true})
#3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条}
db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}})
db.user.update({'_id':{"$gte":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true})
#4、修改内嵌文档,把名字为lqz4的人所在的地址国家改成Japan
db.user.update({'name':"lqz4"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}})
#5、把名字为lqz4的人的第2个爱好改成sleep
db.user.update({'name':"lqz4"},{"$set":{"hobbies.1":"sleep"}})
#6、删除lqz4的爱好,$unset
db.user.update({'name':"lqz4"},{"$unset":{"hobbies":""}})
增加和减少
#增加和减少:$inc
#1、所有人年龄增加一岁
db.user.update({},
{
"$inc":{"age":1}
},
{
"multi":true
}
)
#2、所有人年龄减少5岁
db.user.update({},
{
"$inc":{"age":-5}
},
{
"multi":true
}
)
添加删除组内元素 $push $pop $pull
#添加删除数组内元素
往数组内添加元素:$push
#1、为名字为lqz的人添加一个爱好read
db.user.update({"name":"lqz"},{"$push":{"hobbies":"read"}})
#2、为名字为lqz的人一次添加多个爱好tea,dancing
db.user.update({"name":"lqz"},{"$push":{
"hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})
按照位置且只能从开头或结尾删除元素:$pop
#3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
db.user.update({"name":"lqz"},{"$pop":{
"hobbies":1}
})
#4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({"name":"lqz"},{"$pop":{
"hobbies":-1}
})
#5、按照条件删除元素,:"$pull" 把符合条件的统统删掉,而$pop只能从两端删
# 删除所有国家为chine的人的read爱好
db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
"hobbies":"read"}
},
{
"multi":true
}
)
避免重复 "$addToSet"
#避免添加重复:"$addToSet"
db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})
db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
db.urls.update({"_id":1},{
"$addToSet":{
"urls":{
"$each":[
'http://www.baidu.com',
'http://www.baidu.com',
'http://www.xxxx.com'
]
}
}
}
)
其他
#1、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
}
}
})
#2、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"$eah"
5.3.4 删除文档
#1、删除多个中的第一个
db.user.deleteOne({ 'age': 8 })
#2、删除国家为China的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} )
#3、删除全部
db.user.deleteMany({})
5.3.5 聚合
如果你有数据存储在MongoDB中,你想做的可能就不仅仅是将数据提取出来那么简单了;你可能希望对数据进行分析并加以利用。MongoDB提供了以下聚合工具:
#1、聚合框架
#2、MapReduce(详见MongoDB权威指南)
#3、几个简单聚合命令:count、distinct和group。(详见MongoDB权威指南)
#聚合框架:
可以使用多个构件创建一个管道,上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括(括号内为构件对应的操作符):筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道操作符可以任意组合,重复使用
准备数据
from pymongo import MongoClient
import datetime
client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')
table=client['db1']['emp']
# table.drop()
l=[
('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部
('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),
('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),
('张野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门
('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),
('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),
('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),
('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3)
]
for n,item in enumerate(l):
d={
"_id":n,
'name':item[0],
'sex':item[1],
'age':item[2],
'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),
'post':item[4],
'salary':item[5]
}
table.save(d)
筛选 "$match"
{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等
#例1、select * from db1.emp where post='teacher';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}}) # shell版本不匹配,会出错
#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;
# 计算每个部门的平均工资
select post as _id,avg(salary) as avg_salary from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
)
#例3、select post as _id,avg(salary) as avg_salary from db1.emp where id > 3 group by post having avg(avg_salary) > 10000;
# 查询平均工资大于10000的部门
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)
投射 $project
{"$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"}}
#1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
{"$project":{
"name":1,
"post":1,
"new_age":{"$add":["$age",1]}
}
})
#2、表达式之数学表达式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果
#3、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"}}}
)
#例如查看每个员工的工作多长时间
db.emp.aggregate(
{"$project":{"name":1,"hire_period":{
"$subtract":[
{"$year":new Date()},
{"$year":"$hire_date"}
]
}}}
)
#4、字符串表达式
{"$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连接在一起返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}
db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})
# 除egon外,所有人名字加SB
db.emp.aggregate(
{"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},
{"$project":
{"_id":0,"new_name":
{"$concat":
["$name","SB"]
}
}}
)
# 取除egon外, 所有人名字3个字节(utf8编码,3个字节一个汉字)
db.emp.aggregate(
{"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},
{"$project":
{"_id":0,"new_name":
{"$substr":
["$name",0,3]
}
}}
)
分组 $group
{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}
#1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
{"$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,比如按照州市分组
#2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符:$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1:select post,max(salary) as max_salary from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})
#例2:去每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:如果字段是排序后的,那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})
#例4:求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})
#例5:求每个部门的人数
seledt count(1) as count from emp;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})
#3、数组操作符
{"$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":"$name"}}})
# 跟上面一样
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})
排序$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1、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2、
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
"$sort":{"平均工资":-1}
},
{
"$limit":3
},
{
"$skip":1
}
)
db.emp.aggregate(
{
"$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
"$sort":{"平均工资":-1}
},
{
"$skip":2
},
{
"$limit":2
}
)
随机选取 $sample
#集合users包含的文档如下
db.users.insertMany([
{ "_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 }
])
#下述操作时从users集合中随机选取3个文档
# 抽奖
db.users.aggregate(
[ { $sample: { size: 1 } } ]
)
# 路飞项目搞活动,送优惠券---》3天后开奖---》100---》抽奖成功