MongoDB使用
文档操作补充
涉及到数据的嵌套查找，支持直接点键或者索引
db.t1.deleteOne({'addr.cpunytry':'japan'})
db.t1.deleteOne({'hobby.1':'tea'})
.键.索引.索引.键.键 可以无限制的往下点
用户权限管理
（涉及到用户权限相关 引号推荐全部使用双引号）
mongodb针对用户权限的创建，数据可以保存在不同的数据库下
之后在登录的时候只需要自己指定账户数据来源于哪个数据库即可
但是管理员用户数据一般情况下推荐保存到admin库下
而普通用户任意库都可以，我们为了便于管理可以在test库下创建
管理员账户需要在admin数据库下创建
1.切换到admin数据库下
use admin
2.创建账户并且赋予权限
db.createUser( { user: "root", pwd: "123", roles: [ { role: "root", db: "admin" } ] } )
其他用户在test数据库下创建
1.切换到test数据库下
use test
2.创建账户并赋予权限
db.createUser( { user: "jason", pwd: "123", roles: [ { role: "readWrite", db: "test" }, { role: "read", db: "db1" } ] } )
（针对test库用于读写的权限，针对db1库只拥有读的权利）
（上述账户都可以创建多个）
最好是管理员身份打开cmd操作下列命令
先停止服务
net stop MongoDB
再移除服务
MongoDB --remove
再次添加
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\Server\4.4\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\Server\4.4\data --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install --auth
再次启动
net start MongoDB
两种验证方式
1.直接在登陆的时候验证
mongo -u "root" -p "123" --port 27017 --authenticationDatabase "admin"
2.进入之后再验证
mongo
use admin
db.auth("root","123")
（进入公司之后所有数据库都会有权限管理，不用自己搞）
数据准备
（针对数据的主键值，没有设定的话会默认自动创建）
1.插入单条
user0={ "name":"jason", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } db.user.insert(user0)
2.插入多条
user1={ "_id":1, "name":"ax", "age":10, 'hobbies':['music','read','dancing'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'weifang' } } user2={ "_id":2, "name":"wi", "age":20, 'hobbies':['music','read','run'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'hebei' } } user3={ "_id":3, "name":"yo", "age":30, 'hobbies':['music','drink'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'heibei' } } user4={ "_id":4, "name":"jg", "age":40, 'hobbies':['music','read','dancing','tea'], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'BJ' } } user5={ "_id":5, "name":"jn", "age":50, 'hobbies':['music','read',], 'addr':{ 'country':'China', 'city':'henan' } } db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
nosql诀窍
（在不熟练的情况下，可以先写SQL语句，之后再对比着拼接出nosql语句）
学习MongoDB的查询语句只要对比着MySQL去学，非常容易
并且在书写MongoDB查询语句的时候，我们可以先使用MySQL的SQL语句
然后参考SQL语句再书写MongoDB语句（相当于将MySQL语句翻译成MongoDB）
查询指定字段
1.select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find( {'_id':3}, {'_id':0,'name':1,'age':1} )
（0表示不要，1表示要）
针对主键字段_id如果不指定默认是必拿的
普通字段不写就表示不拿
比较运算符
SQL MongoDB != $ne > $gt < $lt >= $gte <= $lte
1.select * from db1.user where name = 'jason';
db.user.find({'name':'jason'})
2.select * from db1.user where name != 'jason';
db.user.find({'name':{"$ne":'jason'}})
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}})
逻辑运算符
SQL：and，or，not
MongoDB：
字典中中逗号分隔的多个条件是and关系
$or:[]中括号内的所有条件作为or的条件
$not:{}大括号内的内容取反
1.select * from db1.user where id >= 2 and id < 4;
db.user.find({'_id':{'$gte':2,'$lt':4}})
2.select * from db1.user where id >= 2 and age <40;
db.user.find({'_id':{'$gte':2},'age':{'$lt':40}})
3.select * from db1.user where id >= 5 or name = 'ax';
db.user.find({ "$or":[ {'_id':{"$gte":5}}, {"name":"ax"} ] })
取反操作了解一下即可
4.select * from db1.user where id % 2=1;
db.user.find({'_id':{'$mod':[2,1]}})
5.上题取反
db.user.find({'_id':{'$not':{'$mod':[2.1]}}})
成员运算
SQL：in，not in
MongoDB：$in,$nin
1.select * from db1.user where age in (10,30,31);
db.user.find({'age':{'$in':[20,30,31]}})
2.select * from db1.user where name not in ('ax','yo');
db.user.find({'name':{'$nin':['ax','yo']}})
3.select * from db1.user where age in (20,30,31) or name != 'jason';
db.user.find({ '$or':[ {'age':{'$in':[20,30,31]}}, {'name':{'$ne':'jason'}} ] })
正则匹配
用一些符号的组合去文本中筛选出符合条件的数据
SQL：regexp 正则表达式
MongoDB：/正则表达式/i
1.select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})
范围/模糊查询
find({查询条件},{筛选字段})
MySQL
关键字 like
关键符号
% 匹配任意个数的任意字符
_ 匹配单个个数的任意字符
MongoDB：
通过句点符
$all
1.查看有dancing爱好的人
db.user.find({'hobbies':'dancing'}) 默认就是范围查询
2.查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({ 'hobbies':{ "$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
db.user.find({},{'_id':0,'name':1,'hobbies':{"$slice":-2}})
5.查看所有人前面两个爱好
db.user.find({},{'_id':0,'name':1,'hobbies':{"$slice":2}})
6.查看所有人中间的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{"_id":0,"name":1,'hobbies':{"$slice":[1,2]}})
排序
SQL：
关键字 order by
升序，降序 asc，desc
MongoDB：
关键字 sort
升序，降序 1，-1
排序：1表示升序，-1表示降序
select * from db.user order by age asc;
db.user.find().sort({'age':1})
select * from db.user order by age desc,_id asc
db.user.find().sort({'age':-1,'_id':1})
分页
MySQL：
关键字 limit
分页 5.5
MongoDB：
关键字 limit
分页 skip
分页：limit代表取多少个document，skip代表跳过前多少个document
select * from db.user limit 2,1
db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
杂项补充
获取数量
db.user.count({'age':{"$gt":30}})
# 或者
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
1.{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key的数据
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})
> db.t2.find({"b":null})
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
2.查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
3.查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个
db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
数据准备
from pymongo import MongoClient import datetime client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017') table=client['db1']['emp'] # table.drop() l=[ ('jason','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 ('ax','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1), ('wxx','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1), ('yh','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1), ('lz','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1), ('jly','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1), ('jx','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)
分组查询
# 1.按照部门分组 db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$post'}}) # 2.按照年龄分组 db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$age'}}) # 3.求每个部门的平均年龄 db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$post', '平均年龄':{'$avg':'$age'} } }) # 4.求每个部门的最高薪资与最低薪资 db.emp.aggregate({ '$group':{ '_id':'$post', '最高薪资':{'$max':'$salary'}, '最低薪资':{'$min':'$salary'} } }) # 5.查询岗位名以及各岗位内的员工姓名 # SQL语句:select post,group_concat(name) from emp group by post; db.emp.aggregate({ "$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}} }) # 6.select * from db1.emp where id > 3 group by post; db.emp.aggregate( {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, # 分组之前筛选数据 {"$group":{"_id":"$post"}} ) # 7.select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000; db.emp.aggregate( {"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, # 出现在$group上面就是where {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}, {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}} # 出现在$group下面就是having )
课堂练习
1.查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
db.user.find( {}, {'_id':0,'name':1,'post':1} )
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', '个数':{'$sum':1} } } )
3.查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate( {'$group':{'_id':'$sex', '个数':{'$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', '平均薪资':{'$avg':'$salary'}, '最高薪资':{'$max':'$salary'}, '最低薪资':{'$min':'$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', '平均薪资':{'$avg':'$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', '$match':{'count':{'$sum':{'$lt':2}}}, '个数':{'$sum':1}, 'names':{'$push':'$name'} } } )
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', '$match':{'avg_salary':{'$avg':{'$gt':10000}}}, '平均薪资':{'$avg':'$salary'} } } )
8.查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate( {'$group':{'_id':'$post', '$match':{'avg_salary':{'$avg':{'$gt':10000,'$lt':20000}}}, '平均薪资':{'$avg':'$salary'} } } )
9.查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
db.user.find().sort( {'age':1, 'hire_date':-1} )
10.查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
db.emp.aggregate( {'$group':{'_id':'$post', '$match':{'avg_salary':{'$avg':{'$gt':10000}}}, '平均薪资':{'$avg':'$salary'} } } ).sort({'平均薪资':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', '$match':{'avg_salary':{'$avg':{'$gt':10000}}}, '平均薪资':{'$avg':'$salary'} } } ).sort({'平均薪资':-1}).limit(1)
