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python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/19 浏览:3 次 )

MongoDB简介

MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。

在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。

MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

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。

MongoDB应用场景

  • 大而复杂的数据
  • 移动和社会基础设施数据
  • 内容管理和交付
  • 用户数据
  • 管理数据中心

MongoDB优点

  • MongoDB 的架构较少。它是一个文档数据库,它的一个集合持有不同的文档。
  • 从一个到另一个的文档的数量,内容和大小可能有差异。
  • MongoDB 中单个对象的结构很清淅。
  • MongoDB 中没有复杂的连接。
  • MongoDB 提供深度查询的功能,因为它支持对文档的强大的动态查询。
  • MongoDB 很容易扩展。
  • 它使用内部存储器来存储工作集,这是其快速访问的原因。

MongoDB缺点

  • 不支持事务操作
  • 占用空间过大
  • MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具
  • 无法进行关联表查询,不适用于关系多的数据
  • 复杂聚合操作通过mapreduce创建,速度慢
  • 模式自由, 自由灵活的文件存储格式带来的数据错误

CentOSP安装MongoDB

下载安装MongoDB

下载 3.0.6 版本

curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz

安装

tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz

移动文件夹

mv mongodb-linux-x86_64-3.0.6/ /usr/local/mongodb

增加环境变量

export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH

启动MongoDB

nohup /usr/local/mongodb/bin/mongod --dbpath=/data/db --rest > /usr/local/mongodb/mongo.log 2>&1 &

查看是否启动

netstat -tnlp|grep mongo

端口

27017是默认开的mongodb端口,28017是默认的web访问端口

效果

python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

如果开了外网端口,用浏览器查看是否外网访问

python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

MongoDB常用命令

连接mongoDB

/usr/local/mongodb/bin/mongo

效果

python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

显示数据库列表

show dbs

效果

python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

显示表单(集合)列表

# 切换分支
use mongodb_test
# 显示列表
show tables
# 显示列表
show collections

show tables 和 show collections 效果相同

效果

python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

查询集合所有数据

db.col_test.find()

效果

python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

Python3连接操作MongoDB

安装PyMongo

"text-align: center;">python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

显示数据库列表

from pymongo import MongoClient
client_ip = "193.112.61.11"
client_port = 27017
my_client = MongoClient(client_ip, client_port)
db_list = my_client.list_database_names() 
print("数据库列表:",db_list)

python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

连接测试

db = my_client.test
print("db:", db) 
testDB(my_client)

python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例

db_name = 'mongodb_test'
my_db = my_client[db_name]

表单(集合)列表

col_list = my_db.list_collection_names()

没有此表单就创建这个表单,有此表单就连接这个表单

sheet_tab_one = my_db[name]

Python3增删改查MongoDB数据

增加一条数据

# 删除一条数据
def delData_one(my_col, myquery):
  result = my_col.delete_one(myquery)
  print(result.deleted_count,"数据已删除")

增加多条数据

# 删除多条数据
def delData_many(my_col, myquery):
  result = my_col.delete_many(myquery)
  print(result.deleted_count,"数据已删除")

删除数据

# 删除一条数据
def delData_one(my_col, myquery):
  result = my_col.delete_one(myquery)
  print(result.deleted_count,"数据已删除")

删除多条数据

# 删除多条数据
def delData_many(my_col, myquery):
  result = my_col.delete_many(myquery)
  print(result.deleted_count,"数据已删除")

删除一个表单

# 删除一个表单
def delCol(my_col):
  my_col.drop()
  print("删除表单成功")

更新数据

# 修改匹配到的第一条数据
def updateData_one(my_col, myquery, new_val):
  result = my_col.update_one(myquery, new_val)
  print(result.modified_count, "文档已修改")
# 修改匹配到的多条数据
def updateData_many(my_col, myquery, new_val):
  result = my_col.update_many(myquery, new_val)
  print(result.modified_count, "文档已修改")

查询数据

# 查询一条数据
def searchData_one(my_col):
  result = my_col.find_one()
  print(result)
# 查询集合中所有数据
def searchData_many(my_col, limit = 0):
  for item in my_col.find().limit(limit):
    print(item)

根据指定条件查询 或者 正则表达式查询

# my_query = {"name": "ShaShiDi"} # 根据指定条件查询
# my_query = {"name": {"$regex": "^S"}} # 以下实例用于读取 name 字段中第一个字母为 "S" 的数据
# 根据指定条件查询 或者正则表达式查询(比如 my_query = { "name": { "$regex": "^S" } })
def searchData_miss(my_col, my_query):
  print("根据指定条件查询: ", my_query)
  my_doc = my_col.find(my_query)
  for item in my_doc:
    print(item)

排序数据

# 按照某字段排序 默认True是正序,False是倒序
def sortData(my_col, my_key, sortB = True):
  if sortB:
    my_doc = my_col.find().sort(my_key)
  else:
    my_doc = my_col.find().sort(my_key, -1)
  for item in my_doc:
    print(item)

Python3操作MongoDB完整源码

from pymongo import MongoClient
# 数据库列表
def ifnotDB(my_client, db_name):
  db_list = my_client.list_database_names()
  print("数据库列表:",db_list)
  if db_name in db_list:
    print("%s 数据库已存在!"%db_name)
  else:
    print("%s 数据库不存在!"%db_name)
# 测试数据库是否连接成功 返回测试结果
def testDB(my_client):
  db = my_client.test
  print("db:", db)
  return db
# 创建一个数据库 返回数据库对象
def creatDB(my_client, name):
  my_db = my_client[name]
  ifnotDB(my_client, name)
  return my_db
# 表单列表
def ifnotCol(my_db, col_name):
  col_list = my_db.list_collection_names()
  if col_name in col_list:
    print("%s 集合已存在!"%col_name)
  else:
    print("%s 集合不存在!"%col_name)
# 创建一个表单 返回表单对象
def creatCol(my_db, name):
  sheet_tab_one = my_db[name]
  ifnotCol(my_db, name)
  return sheet_tab_one
# 增加一条数据 返回_id
def addData_one(my_col, my_json):
  result = my_col.insert_one(my_json)
  print(result.inserted_id,"增加一条数据")# 返回 _id 字段
  return result.inserted_id
# 增加多条数据 返回所有文档对应的 _id 值
def addData_many(my_col, my_jsons):
  result = my_col.insert_many(my_jsons)
  print(result.inserted_ids)
  return result.inserted_ids
# 删除一条数据
def delData_one(my_col, myquery):
  result = my_col.delete_one(myquery)
  print(result.deleted_count,"数据已删除")
# 删除多条数据
def delData_many(my_col, myquery):
  result = my_col.delete_many(myquery)
  print(result.deleted_count,"数据已删除")
# 删除一个表单
def delCol(my_col):
  my_col.drop()
  print("删除表单成功")
# 修改匹配到的第一条数据
def updateData_one(my_col, myquery, new_val):
  result = my_col.update_one(myquery, new_val)
  print(result.modified_count, "文档已修改")
# 修改匹配到的多条数据
def updateData_many(my_col, myquery, new_val):
  result = my_col.update_many(myquery, new_val)
  print(result.modified_count, "文档已修改")
# 按照某字段排序 默认True是正序,False是倒序
def sortData(my_col, my_key, sortB = True):
  if sortB:
    my_doc = my_col.find().sort(my_key)
  else:
    my_doc = my_col.find().sort(my_key, -1)
  for item in my_doc:
    print(item)
# 查询一条数据
def searchData_one(my_col):
  result = my_col.find_one()
  print(result)
# 查询集合中所有数据
def searchData_many(my_col, limit = 0):
  for item in my_col.find().limit(limit):
    print(item)
# 根据指定条件查询 或者正则表达式查询(比如 my_query = { "name": { "$regex": "^S" } })
def searchData_miss(my_col, my_query):
  print("根据指定条件查询: ", my_query)
  my_doc = my_col.find(my_query)
  for item in my_doc:
    print(item)
if __name__ == "__main__":
  client_ip = "服务器IP地址"
  client_port = 27017
  db_name = 'mongodb_test'
  col_name = 'col_test'
  my_json = {"name": "ShaShiDi", "url": "https://shazhenyu.blog.csdn.net/"}
  # 可以指定_id 我们也可以自己指定 id,插入
  my_jsons = [{"_id": 1,"name": "sha", "url": "https://www.shazhenyu.com"},{"_id": 2,"name": "sha2", "url": "https://shazhenyu.com"}]
  my_query = {"name": "ShaShiDi"}
  my_query_regex = {"name": {"$regex": "^S"}} # 以下实例用于读取 name 字段中第一个字母为 "S" 的数据
  my_key = "_id"
  new_values = {"$set": {"name": "ShaShiDi_new"}}
  my_client = MongoClient(client_ip, client_port)
  testDB(my_client)
  my_db = creatDB(my_client,db_name)
  my_col = creatCol(my_db,col_name)
  # # 增加一条数据
  # addData_one(my_col, my_json)
  # # 增加多条数据
  # addData_many(my_col, my_jsons)
  # # 删除一个符合条件的集合
  # delData_one(my_col, my_query)
  # # 删除所有符合条件的集合
  # delData_many(my_col, my_query)
  # # 删除该集合中的所有文档
  # delData_many(my_col, {})
  # # 删除表单
  # delCol(my_col)
  # # 修改第一个匹配到的文档
  # updateData_one(my_col, my_query, new_values)
  # # 修改所有符合条件的文档
  # updateData_many(my_col, my_query, new_values)
  # # 按照某字段排序 默认True是正序,False是倒序
  # sortData(my_col, my_key)
  # # 根据指定条件查询
  # searchData_miss(my_col, my_query)
  # # 根据正则表达式查询
  # searchData_miss(my_col, my_query_regex)
  # # 查询集合中所有数据 如果写第二个参数,就是指定条数记录查询
  # # searchData_many(my_col)
  # searchData_many(my_col,2)

本文主要讲解了MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例,更多关于Python3操作MongoDB数据库的技巧请查看下面的相关链接

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一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?
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