python-mongodb基本操作都在这了(转)

数据库

    增

        use db1 #有则切换,无则新增    

    查

        show dbs #查看所有db#当前    

    删

        db.dropDatabase()

集合:

    增:

        db.user

        db.user.info

        db.user.auth

    查

        show collections

        show tables

    删

        db.user.info.drop()

文档:

    增

        db.user.insert({"_id":1,"name":"egon"})

        user0={

            "name":"egon",

            "age":10,

            'hobbies':['music','read','dancing'],

            'addr':{

                'country':'China',

                'city':'BJ'            }

        }

        db.user.insert(user0)

        db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])

        db.t1.insert({"_id":1,"a":1,"b":2,"c":3})

        #有相同的_id则覆盖,无相同的_id则新增,必须指定_iddb.t1.save({"_id":1,"z":6})

        db.t1.save({"_id":2,"z":6})

        db.t1.save({"z":6})

        save与insert的区别:

        若新增的数据中存在主键 ,insert() 会提示错误,而save() 则更改原来的内容为新内容。

        如:

            已存在数据:  {_id : 1, " name " : " n1 " },再次进行插入操作时,

            insert({_id : 1, " name " : " n2 " })    会报主键重复的错误提示

            save({ _id : 1, " name " : " n2 " })     会把 n1 修改为  n2  。

        相同点:

            若新增的数据中没有主键时,会增加一条记录。

            已存在数据:  { _id : 1, " name " : " n1 " },再次进行插入操作时,

            insert({ " name " : " n2 " })    插入的数据因为没有主键,所以会增加一条数据

            save({  " name " : " n2 " })   增加一条数据。   

查        

    比较运算:=,!=,>,<,>=,<=#1、select * from db1.user where id = 3db.user.find({"_id":3})

        #2、select * from db1.user where id != 3db.user.find({"_id":{"$ne":3}})

        #3、select * from db1.user where id > 3db.user.find({"_id":{"$gt":3}})

        #4、select * from db1.user where age < 3db.user.find({"age":{"$lt":3}})

        #5、select * from db1.user where id >= 3db.user.find({"_id":{"$gte":3}})

        #6、select * from db1.user where id <= 3db.user.find({"_id":{"$lte":3}})

        #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]}}

        })

        #成员运算:$in,$nindb.user.find({"name":{"$in":["alex","egon"]}})

        db.user.find({"name":{"$nin":["alex","egon"]}})

        #正则匹配select *fromdb1.user where name regexp"^jin.*?(g|n)$";

        db.user.find({

            "name":/^jin.*?(g|n)$/i

        })

        #查看指定字段select name,agefromdb1.user where name regexp"^jin.*?(g|n)$";

        db.user.find({

            "name":/^jin.*?(g|n)$/i

        },

        {

            "_id":0,

            "name":1,

            "age":1        }

        )

        #查询数组相关       

         db.user.find({

            "hobbies":"dancing"        })

        db.user.find({

            "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]}

        })

        db.user.find({

            "hobbies.2":"dancing"        })

        db.user.find(

        {},

        {

            "_id":0,

            "name":0,

            "age":0,

            "addr":0,

            "hobbies":{"$slice":[1,2]},

        }

        )

        db.user.find(

        {},

        {

            "_id":0,

            "name":0,

            "age":0,

            "addr":0,

            "hobbies":{"$slice":2},

        }

        )

        db.user.find(

        {

            "addr.country":"China"        }

        )

        db.user.find().sort({"_id":1,"age":-1})

        db.user.find().limit(2).skip(0)

        db.user.find().limit(2).skip(2)

        db.user.find().limit(2).skip(4)

        db.user.find().distinct()


    改

        一 语法:

            db.table.update(

            条件,

            修改字段,

            其他参数

            )

            update db1.t1 set id=10 where name="egon";

            db.table.update(

            {},

            {"age":11},

            {

                "multi":true,

                "upsert":true            }            )

1、update db1.user set age=23,name="武大郎"where name="wupeiqi";

python-mongodb基本操作都在这了(转)_第1张图片

            #覆盖式            

            db.user.update(

                {"name":"wupeiqi"},

                {"age":23,"name":"武大郎"}

            )

            #局部修改:$set            

            db.user.update(

                {"name":"alex"},

                {"$set":{"age":73,"name":"潘金莲-alex"}}

            )

            #改多条            

            db.user.update(

                {"_id":{"$gte":1,"$lte":2}},

                {"$set":{"age":53,}},

                {"multi":true}

            )

            #有则修改,无则添加            

            db.user.update(

                {"name":"EGON"},

                {"$set":{"name":"EGON","age":28,}},

                {"multi":true,"upsert":true}

            )

            #修改嵌套文档           

             db.user.update(

                {"name":"潘金莲-alex"},

                {"$set":{"addr.country":"Japan"}}

            )

            #修改数组            

            db.user.update(

                {"name":"潘金莲-alex"},

                {"$set":{"hobbies.1":"Piao"}}

            )

            #删除字段           

             db.user.update(

                {"name":"潘金莲-alex"},

                {"$unset":{"hobbies":""}}

            )

            2、$inc

            db.user.update(

                {},

                {"$inc":{"age":1}},

                {"multi":true}

            )

            db.user.update(

                {},

                {"$inc":{"age":-10}},

                {"multi":true}

            )

            3、$push, $pop  $pull

            db.user.update(

                {"name":"yuanhao"},

                {"$push":{"hobbies":"tangtou"}},

                {"multi":true}

            )

            db.user.update(

                {"name":"yuanhao"},

                {"$push":{"hobbies":{"$each":["纹身","抽烟"]}}},

                {"multi":true}

            )

            #从头删-1,从尾删1            

            db.user.update(

                {"name":"yuanhao"},

                {"$pop":{"hobbies":-1}},

                {"multi":true}

            )

            db.user.update(

                {"name":"yuanhao"},

                {"$pop":{"hobbies":1}},

                {"multi":true}

            )

            #按条件删            

            db.user.update(

                {"name":"yuanhao"},

                {"$pull":{"hobbies":"纹身"}},

                {"multi":true}

            )

            #3、$addToSetdb.t3.insert({"urls":[]})

            db.t3.update(

                {},

                {"$addToSet":{"urls":{"$each":[

                    "http://www.baidu.com",

                    "http://www.baidu.com",

                    "http://www.baidu.com",

                    "http://www.baidu.com",

                    "http://www.baidu.com"                ]}}},

                {"multi":true}

            )

    删

        db.user.deleteOne({"_id":{"$gte":3}})

        db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})

        db.user.deleteMany({})


    聚合

        一:$match

            例:

                select post fromdb1.emp where age > 20 group by post having avg(salary) > 10000;

                #$match#1、select * from db1.emp where age > 20db.emp.aggregate({"$match":{"age":{"$gt":20}}})

                #$group#2、select post from db1.emp where age > 20 group by post;            

            db.emp.aggregate(

                {"$match":{"age":{"$gt":20}}},

                {"$group":{"_id":"$post"}}            

            )

            #3、select post,avg(salary) as avg_salary from db1.emp where age > 20 group by post;            

            db.emp.aggregate(

                {"$match":{"age":{"$gt":20}}},

                {"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}

            )

            #select post from db1.emp where age > 20 group by post having avg(salary) > 10000;            

            db.emp.aggregate(

                {"$match":{"age":{"$gt":20}}},{"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},        

                {"$match":    {"avg_salary":{"$gt":10000}}}            )        二: 投射

            {

            "$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"}}

            例1:

            db.emp.aggregate(

                {"$project":{"_id":0,"name":1,"post":1,"annual_salary":{"$multiply":[12,"$salary"]}}},

                {"$group":{"_id":"$post","平均年薪":{"$avg":"$annual_salary"}}},

                {"$match":{"平均年薪":{"$gt":1000000}}},

                {"$project":{"部门名":"$_id","平均年薪":1,"_id":0}}

            )

            例2:

            db.emp.aggregate(

                {"$project":{"_id":0,"name":1,"hire_period":{"$subtract":[new Date(),"$hire_date"]}}}

            )

            db.emp.aggregate(

                {"$project":{"_id":0,"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}

            )

            db.emp.aggregate(

                {"$project":{"_id":0,"name":1,"hire_period":{"$subtract":[{"$year":new Date()},{"$year":"$hire_date"}]}}}

            )

            例3:

            db.emp.aggregate(

                {"$project":{"_id":0,"new_name":{"$toUpper":"$name"},}}

            )

            db.emp.aggregate(

                {"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},

                {"$project":{"_id":0,"new_name":{"$concat":["$name","_SB"]},}}

            )

            db.emp.aggregate(

                {"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},

                {"$project":{"_id":0,"new_name":{"$substr":["$name",0,3]},}}

            )

        三:{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}

            #select post,max,min,sum,avg,count,group_concat from db1.emp group by post;            

            db.emp.aggregate(

                {"$group":{

                    "_id":"$post",

                    "max_age":{"$max":"$age"},

                    "min_id":{"$min":"$_id"},

                    "avg_salary":{"$avg":"$salary"},

                    "sum_salary":{"$sum":"$salary"},

                    "count":{"$sum":1},

                    "names":{"$push":"$name"}

                    }

                }

            )

        四:排序:$sort、限制:$limit、跳过:$skip

            db.emp.aggregate(

                {"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},

                {"$project":{"_id":1,"new_name":{"$substr":["$name",0,3]},"age":1}},

                {"$sort":{"age":1,"_id":-1}},

                {"$skip":5},

                {"$limit":5}

            )

        # 补充db.emp.aggregate({"$sample":{"size":3}})#随机选取3个文档

你可能感兴趣的:(python-mongodb基本操作都在这了(转))