面向文档MongoDB数据库入门教程

mongo

MongoDB简介

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

{
    "id": "123456",
    "name": "Tim",
    "age": 18,
    "gender": "man",
    "address": "深圳市南山区学府路东海阔天空",
    "phone": {"home": "13912345678", "work": "13812345678"},
    "email": ["work@baidu.com", "name@baidu.com"]
}

MongoDB的提供了一个面向文档存储，操作起来比较简单和容易。可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。

MongoDB概念解析

在MongoDB中基本的概念是文档、集合、数据库，下面挨个介绍。
下表将帮助您更容易理解MongoDB中的一些概念：

文档

文档是一组键值(key-value)对。MongoDB的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这与关系型数据库有很大的区别，也是MongoDB非常突出的特点。
一个简单的文档例子如下

{
    "_id": "123456",
    "name": "Tim",
    "age": 18,
    "gender": "man",
    "address": "深圳市南山区学府路东海阔天空"
}

（如果没有_id字段，MongoDB会生成唯一的标识）
类似关系数据库中的

集合

集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS （关系数据库管理系统：Relational Database Management System)中的表格。
集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。
比如，我们可以将以下不同数据结构的文档插入到集合中

{"site":"www.baidu.com"}
{"site":"www.google.com","name":"Google"}
{"site":"www.runoob.com","name":"菜鸟教程","num":5}

当该集合中的第一个文档插入时，集合就会被创建，不需提前定义创建集合。

数据库

一个MongoDB中可以建立多个数据库。MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。

tutorial

以Python客户端pymongo为例阐述MongoDB的简单增删改查等操作

Making a Connection with MongoClient

启动MongoDB，Server指定了监听端口，默认为27017，在网络中Server也拥有一个IP地址，所以Client用IP地址 + 端口可以连接到Server。

import pymongo
ip = 'cp01-zhengyuhong.epc.baidu.com'
port = 8017
client = pymongo.MongoClient(ip, port)

Getting a Database

MongoDB可以创建多个数据库实例，指定数据库名可以获取对应实例

all_db_names = client.database_names()#Get a list of the names of all databases on the connected server. 
db = client['test-database']

Getting a Collection

获取一个集合的方法与获取数据库实例基本一样

collection = db['test-collection']

获取集合之后，就可以在集合里面进行文档级别的增删改查操作。

Inserting Documents into collection

insert_one(document)

MongoDB 将数据存储为一个文档，而 在Python中以dict类型很好地表示文档，如：

post = {"author": "Mike", "text": "My first blog post!", "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"], "_id": "12345"}
posts_collection = db['[posts']
ret = posts_collection.insert_one(post)
_id = ret.inserted_id
print _id 

insert_many(documents)

ret = posts_collection.insert_many(post_list)# post_list = [psot1,post2,...,postn]

Getting documents

find_one()

返回满足查询条件的一个文档
如查询作者为Mike的文档

ret = posts_collection.find_one({"author": "Mike"})

也可以使用_id来直接唯一定位到对应文档，查询条件也可以是多个组合。

ret = posts_collection.find_one({"_id": "12345"})
ret = posts_collection.find_one({"author": "Mike", "text": "My first blog post!"})

find()

返回满足条件的迭代器，遍历迭代器输出结果，用法基本与find_one一致，只是返回结果不再是单个文档，是一个可迭代的cursor。

for post in posts_collection.find({"author": "Mike"}):
    print post

delete

delete_one()

用法与find_one一样，指定条件，删除满足条件的第一个文档

posts_collection.delete_one({"_id": "12345"})

delete_many()

posts_collection.delete_many({"_id": "12345"})

指定条件，删除满足条件的所有文档

update

replace_one()

replace_one(filter, replacement, upsert=False)

将满足条件filter的第一个文档替换为replacement；可选项upsert表示如果没有满足条件的文档，就插入replacement到集合当中。

replace_many()

replace_one 的批量更新函数

update_one()

replace_one
replace_many

作用是覆盖整一个文档，要做到文档内部字段级别的更新，需要使用到

update_one
update_many

以下是部分字段更新的示例

users = db.users
John = {"name":"John","age":18,"nickname":["A","B","C"]}
Jim = {"name":"Jim","age":19,"nickname":["D","E","F"]}
users.insert_many([John,Jim])
filter = {"name":"John"}
update = {"$set":{"age":29}} #重置age
users.update_one(filter, update)
update = {"$unset":{"nickname":None}} #删除nickname document（nickname属性）
users.update_one(filter,update)
update = {"$inc":{"age":1}} #age 增加1
users.update_one(filter,update)
update = {"$pushall":{"nickname":"H"}} #document list增加多个元素
users.update_one(filter,update)
update = {"$pop":{"nickname":-1}} #从数组头部弹出元素
users.update_one(filter,update)
update = {"$pop":{"nickname":1}} #从数组尾部弹出元素
users.update_one(filter,update)
update = {"$pull":{"nickname":["B","C"]}}#从数组中移除符合特定条件的多个元素
users.update_one(filter,update)

update_many()

update_one对应的批量更新函数

更新教程请参考pymongo tutorial