mongo_conn = mongo['user']
a.查询所有:mongo_conn.find({})
b.单条记录查询:mongo_conn.find_one({'name': 'Mike'})
c.多条记录查询:
# 对于多条数据的查询,我们可以使用find()方法,例如在这里查找年龄为20的数据,示例如下:
results = mongo_conn.find({'age': 20}) # 返回结果是Cursor类型,相当于一个生成器,我们需要遍历取到所有的结果,每一个结果都是字典类型。
for result in results:
print(result)
d.条件规则查询
# 如果要查询年龄大于20的数据,则写法如下:results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})
# 在这里将比较符号归纳如下表:
$lt小于{'age': {'$lt': 20}}
$gt大于{'age': {'$gt': 20}}
$lte小于等于{'age': {'$lte': 20}}
$gte大于等于{'age': {'$gte': 20}}
$ne不等于{'age': {'$ne': 20}}
$in在范围内{'age': {'$in': [20, 23]}}
$nin不在范围内{'age': {'$nin': [20, 23]}}
# 在这里将一些功能符号再归类如下:
$regex匹配正则{'name': {'$regex': '^M.*'}}name以M开头
$exists属性是否存在{'name': {'$exists': True}}name属性存在
$type类型判断{'age': {'$type': 'int'}}age的类型为int
$mod数字模操作{'age': {'$mod': [5, 0]}}年龄模5余0
$text文本查询{'$text': {'$search': 'Mike'}}text类型的属性中包含Mike字符串
$where高级条件查询{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}自身粉丝数等于关注数
要统计查询结果有多少条数据,可以调用count()方法,
a.如统计所有数据条数:
count = mongo_conn.find().count()
b. 或者统计符合某个条件的数据:
count = mongo_conn.find({'age': 20}).count()
a.可以调用sort方法,传入排序的字段及升降序标志即可,
示例如下:
results = mongo_conn.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)
b. 偏移,可能想只取某几个元素,在这里可以利用skip()方法偏移几个位置,比如偏移2,就忽略前2个元素,得到第三个及以后的元素。
results = mongo_conn.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
c. 另外还可以用limit()方法指定要取的结果个数,示例如下:
results = mongo_conn.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
# 值得注意的是,在数据库数量非常庞大的时候,如千万、亿级别,最好不要使用大的偏移量来查询数据,很可能会导致内存溢出,可以使用类似find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 这样的方法来查询,记录好上次查询的_id。
a. 对于数据更新可以使用update()方法,指定更新的条件和更新后的数据即可,例如:
condition = {'name': 'Kevin'}
student = mongo_conn.find_one(condition)
student['age'] = 25
result = mongo_conn.update(condition, student) #运行结果: {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}
# 返回结果是字典形式,ok即代表执行成功,nModified代表影响的数据条数。
b 另外update()方法其实也是官方不推荐使用的方法,在这里也分了update_one()方法和update_many()方法,用法更加严格,
# 第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名,我们用示例感受一下。
condition = {'name': 'Kevin'}
student = mongo_conn.find_one(condition)
student['age'] = 26
result = mongo_conn.update_one(condition, {'$set': student}) # 其返回结果是UpdateResult类型,然后调用matched_count和modified_count属性分别可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
print(result.matched_count, result.modified_count)
# 我们再看一个例子:
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = mongo_conn.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}}) # 在这里我们指定查询条件为年龄大于20,然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}},执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加1。
# 如果调用update_many()方法,则会将所有符合条件的数据都更新,示例如下:
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = mongo_conn.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}}) # 所有匹配到的数据都会被更新。
c. replace_one()
student = mongo_conn.replace_one({'hp': 1}, {'tel': 1}) #更改存储键名
a. 删除操作比较简单,直接调用remove()方法指定删除的条件即可,符合条件的所有数据均会被删除,示例如下:
result = mongo_conn.remove({'name': 'Kevin'}) # 运行结果: {'ok': 1, 'n': 1}
b. delete_one()和delete_many()方法:
result = mongo_conn.delete_one({'name': 'Kevin'})
result = mongo_conn.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)
# delete_one()即删除第一条符合条件的数据,delete_many()即删除所有符合条件的数据,返回结果是DeleteResult类型,
# 可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。
a.find_one_and_delete
result = mongo_conn.find_one_and_delete({"name":"zheng"}) # 查找第一条并删除
b.find_one_and_replace
result = mongo_conn.find_one_and_replace({'x': 1}, {'y': 1}) # 查找第一条并替换
c.find_one_and_update
result = mongo_conn。find_one_and_update({'_id': 665}, {'$inc': {'count': 1}, '$set': {'done': True}}) #运行结果: {u'_id': 665, u'done': False, u'count': 25}}