python操作mongodb数据库

bear_fish

发布于 2018-09-20 10:52:41

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conn = pymongo.Connection(host=“192.168.1.202”) # 连接指定IP的数据库
db.users.save(u) # 用 save 也可以插入
更新指定一条记录
更新多条记录
update() 有几个参数需要注意:
remove() 用于删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复。
查询 age 小于 15 的
查询 name 等于 user8 的
获取查询的一个
select name, age from users where age = 21
select * from 集合名 skip 2 limit 3
MySQL 的写法： select * from 集合名 limit 2, 3
可以用切片代替 skip & limit (mongo 中的 $slice 貌似有点问题)。
单独的写
select * from users where name = 'user3' and age > 12 and age < 15
select * from users where name = 'user1' and age = 21
如果键里面包含数组，只需简单匹配数组属性是否包含该元素即可查询出来
查询结果如：{“_id” : ObjectId(“4c479885089df9b53474170a”), “name” : “user1”, “address” : [“address1”, “address2”]}
条件表达式中的多级路径须用引号,以 “.” 分割
查询结果如：{“_id” : ObjectId(“4c479885089df9b53474170a”), “name” : “user1”, “im” : {“msn” : “user1@hotmail.com”, “qq” : 12345678}}
多级路径的更新
查询包含特定键的
显示如： { “_id” : ObjectId(“4c479885089df9b53474170a”), “im” : { “qq” : 12345 } }
显示如： { “_id” : ObjectId(“4c47a481b48cde79c6780df5”), “name” : “user8”, “data” : [ { “a” : 1, “b” : 10 }, 3, “abc” ] }
显示如： { “_id” : ObjectId(“4c47a481b48cde79c6780df5”), “name” : “user8”, “data” : [ { “a” : 1, “b” : 10 }, 3, “abc” ] }
如集合的一列内容
子表的修改(子表的其它内容不变)
子表的查询
查看索引
显示： { “name” : “id“, “ns” : “test.users”, “key” : { “_id” : 1 }, 'v': 0 }
删除集合的全部索引(不包括 _id 等系统索引)
创建索引
删除指定索引
重建索引,在python里不知道怎么写
显示如： {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor age_1', u'indexBounds': {u'age': [[4, 1.7976931348623157e+308]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 0, u'cursor': u'BtreeCursor age_1', u'indexBounds': {u'age': [[4, 1.7976931348623157e+308]]}, u'nscannedObjects': 0, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 0}
深层索引
显示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor contact_1', u'indexBounds': {u'contact': [[{u'postcode': {u'$lt': 100009}}, {u'postcode': {u'$lt': 100009}}]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 0, u'cursor': u'BtreeCursor contact_1', u'indexBounds': {u'contact': [[{u'postcode': {u'$lt': 100009}}, {u'postcode': {u'$lt': 100009}}]]}, u'nscannedObjects': 0, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 0}
显示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor contact.postcode_1', u'indexBounds': {u'contact.postcode': [[-1.7976931348623157e+308, 100009]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 9, u'cursor': u'BtreeCursor contact.postcode_1', u'indexBounds': {u'contact.postcode': [[-1.7976931348623157e+308, 100009]]}, u'nscannedObjects': 9, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 9}
不允许重复，但之前已经重复的不会被删除
还会删除之前重复的资料

一、MongoDB 数据库操作

连接数据库 import pymongo conn = pymongo.Connection() # 连接本机数据库 conn = pymongo.Connection(host=“192.168.1.202”) # 连接指定IP的数据库 db = conn.test # 进入指定名称的数据库 users = db.users # 获取数据库里的 users 集合 users = db['users'] # 获取数据库里的 users 集合,也可以用字典来获取 db.collection_names()#查看数据库里所以的表
插入 u = dict(name = “user1”, age = 23) db.users.save(u) # 用 save 也可以插入 db.users.insert(u) # 将数据插入到 users 集合
更新更新指定一条记录 u2 = db.users.find_one({“name”:“user9”}) u2['age'] += 3 db.users.save(u2) 更新多条记录 db.users.update({“name”:“user1”}, {“$set”:{“age”:100, “sex”:0}}) # update users set age = 100, sex = 0 where name = 'user1' db.users.update({}, {“$inc”:{“age”:10}}, multi=True) # update users set age = age + 10 db.users.update({“name”:“user1”}, {“$inc”:{“age”:10}, “$set”:{“sex”:1}}) # update users set age = age + 10, sex = 1 where name = 'user1' update() 有几个参数需要注意: db.集合名.update(criteria, objNew, upsert, mult) criteria: 需要被更新的条件表达式 objNew: 更新表达式 upsert: 如目标记录不存在，是否插入新文档。 multi: 是否更新多个文档。
删除 db.users.drop() # 删除集合 remove() 用于删除单个或全部文档，删除后的文档无法恢复。 id = db.users.find_one({“name”:“user2”})[“_id”] db.users.remove(id) # 根据 id 删除一条记录 db.users.remove() # 删除集合里的所有记录 db.users.remove({'yy':5}) # 删除yy=5的记录
查询查询 age 小于 15 的 for u in db.users.find({“age”:{“$lt”:15}}): print u 5.1 查询一条记录查询 name 等于 user8 的 for u in db.users.find({“name”:“user8”}): print u 获取查询的一个 u2 = db.users.find_one({“name”:“user9”}) # 查不到时返回 None print u2 5.2 查询特定键 (fields) select name, age from users where age = 21 for u in db.users.find({“age”:21}, [“name”, “age”]): print u for u in db.users.find(fields = [“name”, “age”]): print u 5.3 排序(SORT) pymongo.ASCENDING # 也可以用 1 来代替 pymongo.DESCENDING # 也可以用 -1 来代替 for u in db.users.find().sort([(“age”, pymongo.ASCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 键1 for u in db.users.find().sort([(“age”, pymongo.DESCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 键1 desc for u in db.users.find().sort([(“键1”, pymongo.ASCENDING), (“键2”, pymongo.DESCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 键1 asc, 键2 desc for u in db.users.find(sort = [(“键1”, pymongo.ASCENDING), (“键2”, pymongo.DESCENDING)]): print u # sort 的另一种写法 for u in db.users.find({“name”:“user9”}, sort=[['name',1],['sex',1]], fields = [“name”, “age”, 'sex']): print u # 组合写法 5.4 从第几行开始读取(SLICE)，读取多少行(LIMIT) select * from 集合名 skip 2 limit 3 MySQL 的写法： select * from 集合名 limit 2, 3 for u in db.users.find().skip(2).limit(3): print u for u in db.users.find(skip = 2, limit = 3): print u 可以用切片代替 skip & limit (mongo 中的 $slice 貌似有点问题)。 for u in db.users.find()[2:5]: print u 单独的写 for u in db.users.find().skip(2): print u for u in db.users.find(skip=1): print u for u in db.users.find().limit(5): print u for u in db.users.find(limit = 3): print u 5.5 多条件查询(Conditional Operators) # like 的可使用正则表达式查询 select * from users where name = 'user3' and age > 12 and age < 15 for u in db.users.find({'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}): print u select * from users where name = 'user1' and age = 21 for u in db.users.find({“age”:21, “name”:“user1”}): print u 5.6 IN for u in db.users.find({“age”:{“$in”:(23, 26, 32)}}): print u # select * from users where age in (23, 26, 32) for u in db.users.find({“age”:{“$nin”:(23, 26, 32)}}): print u # select * from users where age not in (23, 26, 32) 5.7 统计总数(COUNT) print(db.users.count()) # select count() from users print(db.users.find({“age”:{“$gt”:30}}).count()) # select count() from users where age > 30 5.8 OR for u in db.users.find({“$or”:[{“age”:25}, {“age”:28}]}): print u # select * from 集合名 where 键1 = 值1 or 键1 = 值2 for u in db.users.find({“$or”:[{“age”:{“$lte”:23}}, {“age”:{“$gte”:33}}]}): print u # select * from 集合名 where 键1 <= 值1 or 键1 >= 值2
是否存在 (exists) db.users.find({'sex':{'$exists':True}}) # select * from 集合名 where exists 键1 db.users.find({'sex':{'$exists':False}}) # select * from 集合名 where not exists 键1
正则表达式查询 for u in db.users.find({“name” : {“$regex” : r”(?i)user[135]“}}, [“name”]): print u # 查询出 name 为 user1, user3, user5 的
多级路径的元素值匹配 Document 采取 JSON-like 这种层级结构，因此我们可以直接用嵌入(Embed)代替传统关系型数据库的关联引用(Reference)。 MongoDB 支持以 “.” 分割的 namespace 路径，条件表达式中的多级路径须用引号如果键里面包含数组，只需简单匹配数组属性是否包含该元素即可查询出来 db.集合名.find_one({'address':“address1”}) # address 是个数组，匹配时仅需包含有即可查询结果如：{“_id” : ObjectId(“4c479885089df9b53474170a”), “name” : “user1”, “address” : [“address1”, “address2”]} 条件表达式中的多级路径须用引号,以 “.” 分割 u = db.集合名.find_one({“im.qq”:12345678}) 查询结果如：{“_id” : ObjectId(“4c479885089df9b53474170a”), “name” : “user1”, “im” : {“msn” : “user1@hotmail.com”, “qq” : 12345678}} print u['im']['msn'] #显示： user1@hotmail.com 多级路径的更新 db.集合名.update({“im.qq”:12345678}, {'$set':{“im.qq”:12345}}) 查询包含特定键的 for u in db.users.find({“im.qq”:{'$exists':True}}, {“im.qq”:1}): print u 显示如： { “_id” : ObjectId(“4c479885089df9b53474170a”), “im” : { “qq” : 12345 } } for u in db.users.find({'data':“abc”}): print u 显示如： { “_id” : ObjectId(“4c47a481b48cde79c6780df5”), “name” : “user8”, “data” : [ { “a” : 1, “b” : 10 }, 3, “abc” ] } for u in db.users.find({'data':{'$elemMatch':{'a':1, 'b':{'$gt':5}}}}): print u 显示如： { “_id” : ObjectId(“4c47a481b48cde79c6780df5”), “name” : “user8”, “data” : [ { “a” : 1, “b” : 10 }, 3, “abc” ] } {data:“abc”} 仅简单匹配数组属性是否包含该元素。$elemMatch 则可以处理更复杂的元素查找条件。当然也可以写成如下方式： db.集合名.find({“data.a”:1, “data.b”:{'$gt':5}}) 对数组, 还可以直接使用序号进行操作： db.集合名.find({“data.1”:3}) # 序号从0开始如集合的一列内容 {“classifyid”:“test1”, "keyword":[ {"name":'test1', # 将修改此值为 test5 (数组下标从0开始,下标也是用点) "frequence":21, }, {"name":'test2', # 子表的查询，会匹配到此值 "frequence":50, }, ] } 子表的修改(子表的其它内容不变) db.集合名.update({“classifyid”:“test1”}, {“$set”:{“keyword.0.name”:'test5'}}) 子表的查询 db.集合名.find({“classifyid”:“test1”, “keyword.0.name”:“test2”}) 操作符 $lt 小于 $lte 小于等于 $gt 大于 $gte 大于等于 $ne 不等于 $in in 检查目标属性值是条件表达式中的一员 $nin not in $set set(用于 update 语句) $unset 与 $set 相反，表示移除文档属性。 $inc += (用于 update 语句) $exists exists (判断是否存在，仅有 True 和 False 两个值) $all 属性值包含全部条件元素,注意和 $in 的区别 $size 匹配数组属性元素的数量 $type 判断属性类型 $regex 正则表达式查询 $elemMatch 子属性里的查询 $push 向数组属性添加元素 $pushAll 向数组属性添加元素 $addToSet 和 $push 类似，不过仅在该元素不存在时才添加 (Set 表示不重复元素集合) $each 添加多个元素用 $pop 移除数组属性的元素(按数组下标移除) $pull 按值移除 $pullAll 移除所有符合提交的元素 $where 用 JS 代码来代替有些丑陋的 $lt、$gt

二、Operator (1) $all: 判断数组属性是否包含全部条件。

db.users.insert({'name':"user3", 'data':[1,2,3,4,5,6,7]})
db.users.insert({'name':"user4", 'data':[1,2,3]})

for u in db.users.find({'data':{'$all':[2,3,4]}}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "name" : "user3", "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] }
注意和 $in 的区别。$in 是检查目标属性值是条件表达式中的一员，而 $all 则要求属性值包含全部条件元素。

(2) $size: 匹配数组属性元素数量。

for u in db.users.find({'data':{'$size':3}}): print u
# 只显示匹配此数组数量的： { "_id" : ObjectId("4c47a13bb48cde79c6780df1"), "name" : "user4", "data" : [ 1, 2, 3 ] }

(3) $type: 判断属性类型。

for u in db.users.find({'t':{'$type':1}}): print u  # 查询数字类型的
for u in db.users.find({'t':{'$type':2}}): print u  # 查询字符串类型的

类型值:
    double:1
    string: 2
    object: 3
    array: 4
    binary data: 5
    object id: 7
    boolean: 8
    date: 9
    null: 10
    regular expression: 11
    javascript code: 13
    symbol: 14
    javascript code with scope: 15
    32-bit integer: 16
    timestamp: 17
    64-bit integer: 18
    min key: 255
    max key: 127

(4) $not: 取反，表示返回条件不成立的文档。

似乎只能跟正则和 $mod 一起使用？？？？
# 还不知如何使用

(5) $unset: 和 $set 相反，表示移除文档属性。

for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "age" : 15, "address" : [ "address1", "address2" ] }

db.users.update({'name':"user1"}, {'$unset':{'address':1, 'age':1}})
for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1" }

(6) $push: 和 $ pushAll 都是向数组属性添加元素。# 好像两者没啥区别

for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "name" : "user1" }

db.users.update({'name':"user1"}, {'$push':{'data':1}})
for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1 ], "name" : "user1" }

db.users.update({'name':"user1"}, {'$pushAll':{'data':[2,3,4,5]}})
for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
# 显示如： { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5 ], "name" : "user1" }

(7) $addToSet: 和 $push 类似，不过仅在该元素不存在时才添加 (Set 表示不重复元素集合)。

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})
db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$push':{'data':1}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 1 ], "name" : "user2" }

要添加多个元素，使用 $each。
db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), u'data': [1, 1, 2, 3, 4], u'name': u'user2'}
# 貌似不会自动删除重复

(8) $each 添加多个元素用。

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), u'data': [1, 2, 3, 4], u'name': u'user2'}

db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, [ 1, 2, 3, 4 ] ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ [1, 2, 3, 4] ], "name" : "user2" }

(9) $pop: 移除数组属性的元素(按数组下标移除)，$pull 按值移除，$pullAll 移除所有符合提交的元素。

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ]}}})
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':1}}) # 移除最后一个元素
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':-1}}) # 移除第一个元素
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$pull':{'data':2}}) # 移除全部 2
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 3, 4, 5, 6, 7 ], "name" : "user2" }

db.users.update({'name':"user2"}, {'$pullAll':{'data':[3,5,6]}}) # 移除 3,5,6
for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
# 显示： { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 4, 7 ], "name" : "user2" }

(10) $where: 用 JS 代码来代替有些丑陋的 $lt、$gt。

MongoDB 内置了 Javascript Engine (SpiderMonkey)。可直接使用 JS Expression，甚至使用 JS Function 写更复杂的 Code Block。

db.users.remove() # 删除集合里的所有记录
for i in range(10):
    db.users.insert({'name':"user" + str(i), 'age':i})
for u in db.users.find(): print u
# 显示如下：
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226e"), "name" : "user0", "age" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226f"), "name" : "user1", "age" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2270"), "name" : "user2", "age" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2271"), "name" : "user3", "age" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2272"), "name" : "user4", "age" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2273"), "name" : "user5", "age" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2274"), "name" : "user6", "age" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2275"), "name" : "user7", "age" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2276"), "name" : "user8", "age" : 8 }
{ "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2277"), "name" : "user9", "age" : 9 }

for u in db.users.find({"$where":"this.age > 7 || this.age < 3"}): print u
# 显示如下：
{u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
{u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
{u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
{u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
{u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

for u in db.users.find().where("this.age > 7 || this.age < 3"): print u
# 显示如下：
{u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
{u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
{u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
{u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
{u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

# 使用自定义的 function, javascript语法的
for u in db.users.find().where("function() { return this.age > 7 || this.age < 3;}"): print u
# 显示如下：
{u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
{u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
{u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
{u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
{u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

三、封装查询工具类

{"age":{"$lt":15}} 这样的查询语法实在太另类，忒难看了。试试封装查询工具类吧。原理很简单，就是重载操作符。

from pymongo import *
conn = Connection()
db = conn.test

# 插入数据
for i in range(10):
    u = dict(name = "user" + str(i), age = 10 + i)
    db.users.insert(u)

# 查询 age 小于 15 的
for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}): print u

# 查询结果如下：
{u'age': 10, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000000'), u'name': u'user0'}
{u'age': 11, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000001'), u'name': u'user1'}
{u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000002'), u'name': u'user2'}
{u'age': 13, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000003'), u'name': u'user3'}
{u'age': 14, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000004'), u'name': u'user4'}


################# 查询工具类 start #################################
class Field(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    # 小于
    def __lt__(self, value):
        return { self.name: { "$lt":value } }
    # 小于等于
    def __le__(self, value):
        return { self.name: { "$lte":value } }

    # 大于
    def __gt__(self, value):
        return { self.name: { "$gt":value } }
    # 大于等于
    def __ge__(self, value):
        return { self.name: { "$gte":value } }

    # 等于
    def __eq__(self, value):
        return { self.name: value }
    # 不等于
    def __ne__(self, value):
        return { self.name: { "$ne":value } }

    # in (由于 in 是关键字，故该用首字母大写来避免冲突)
    def In(self, *value):
        return { self.name: { "$in":value } }
    # not in
    def not_in(self, *value):
        return { self.name: { "$nin":value } }

    def all(self, *value):
        '''
        注意和 in 的区别。in 是检查目标属性值是条件表达式中的一员，而 all 则要求属性值包含全部条件元素。
        '''
        return { self.name: { "$all":value } }

    def size(self, value):
        '''
        匹配数组属性元素的数量
        '''
        return { self.name: { "$size":value } }

    def type(self, value):
        '''
        判断属性类型
        @param value 可以是类型码数字，也可以是类型的字符串
        '''
        # int 类型，则认为是属性类型的编码，不再做其它处理
        if type(value) is int and value >= 1 and value <= 255:
            return { self.name: { "$type":value } }
        if type(value) is str:
            value = value.strip().lower()
            code = 2 # 默认为字符串类型
            # 数字类型
            if value in ("int", "integer", "long", "float", "double", "short", "byte", "number"):
                code = 1
            # 字符串类型
            elif value in ("str", "string", "unicode"):
                code = 2
            # object 类型
            elif value == "object":
                code = 3
            # array 类型
            elif value in ("array", "list", "tuple"):
                code = 4
            # binary data 类型
            elif value in ("binary data", "binary"):
                code = 5
            # object id 类型
            elif value in ("object id", "id"):
                code = 7
            # boolean 类型
            elif value in ("boolean", "bool"):
                code = 8
            # date 类型
            elif value == "date":
                code = 9
            # null 类型
            elif value in ("null", "none"):
                code = 10
            # regular expression 类型
            elif value in ("regular expression", "regular"):
                code = 11
            # javascript code 类型
            elif value in ("javascript code", "javascript", "script"):
                code = 13
            # symbol 类型
            elif value == "symbol":
                code = 14
            # javascript code with scope 类型
            elif value == "javascript code with scope":
                code = 15
            # 32-bit integer 类型
            elif value in ("32-bit integer", "32-bit"):
                code = 16
            # timestamp 类型
            elif value in ("timestamp", "time"):
                code = 17
            # 64-bit integer 类型
            elif value in ("64-bit integer", "64-bit"):
                code = 18
            # min key 类型
            elif value == "min key":
                code = 255
            # max key 类型
            elif value == "max key":
                code = 127
            return { self.name: { "$type":code } }


# 查询工具类 使用范例
age = Field("age")
# 查询 age 小于 15 的
for u in db.users.find(age < 15): print u

# 查询结果如下：
{u'age': 10, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000000'), u'name': u'user0'}
{u'age': 11, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000001'), u'name': u'user1'}
{u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000002'), u'name': u'user2'}
{u'age': 13, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000003'), u'name': u'user3'}
{u'age': 14, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000004'), u'name': u'user4'}

# 其它查询写法例如：
for u in db.users.find(age <= 12): print u
for u in db.users.find(age > 17): print u
for u in db.users.find(age == 15): print u
for u in db.users.find(age != 15): print u
# 查询 name 为 user2 的
for u in db.users.find(Field("name") == "user2"): print u

# in 和 not in 的写法较之前的不同(可考虑更优雅的写法)
for u in db.users.find(age.In(13,14)): print u  # in
for u in db.users.find(age.not_in(13,14)): print u  # not in
for u in db.users.find(Field("data").all(1,2,3)): print u  # all: 查询data数组中至少包含 1、2、3 的
for u in db.users.find(Field("data").size(3)): print u # size: 查询data数组的长度为3的
# for u in db.users.find({'t':{'$type':1}}): print u
for u in db.users.find(Field("t").type("number")): print u # 按类型查询，结果同上句

################# 查询工具类 end #################################


################# 多条件查询工具类 start #################################
# (下面的 AND 函数很简陋，仅用于演示，不建议用于正式场合)
import copy
def AND(*args):
    ret = copy.deepcopy(args[0])

    for d in args[1:]:
        for k, v in d.items():
            if k in ret and type(v) is dict:
                ret[k].update(v)
            else:
                ret[k] = v

    return ret


# 多条件查询工具类 使用范例
age = Field("age")
AND(name == "user3", age > 12, age < 15)
# 相当于如下写法：
{'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}

# 使用多条件查询范例
for u in db.users.find(AND(age > 12, age < 15)): print u
for u in db.users.find(AND(name == "user3", age > 12, age < 15)): print u

################# 多条件查询工具类 end #################################

四、索引(Index)

索引信息被保存在 system.indexes 中，且默认总是为 _id 创建索引。

创建、查看索引查看索引 for u in db.system.indexes.find(): print u 显示： { “name” : “id“, “ns” : “test.users”, “key” : { “_id” : 1 }, 'v': 0 } 删除集合的全部索引(不包括 _id 等系统索引) db.users.drop_indexes() 创建索引 db.users.ensure_index([(“name”, pymongo.ASCENDING)]) # 相当于js的： db.users.ensureIndex({name:1}) db.users.ensure_index([(“name”, pymongo.ASCENDING), (“age”, pymongo.DESCENDING)]) # 相当于js的： db.users.ensureIndex({name:1, age:-1}) 删除指定索引 db.users.drop_index([(“name”, pymongo.ASCENDING)]) db.users.drop_index([(“name”, pymongo.ASCENDING), (“age”, pymongo.DESCENDING)]) 重建索引,在python里不知道怎么写 db.users.reIndex() # 会报错
explain explain 命令让我们获知系统如何处理查询请求。利用 explain 命令，我们可以很好地观察系统如何使用索引来加快检索，同时可以针对性优化索引。 print db.users.find({'age':{'$gt':4}}).explain() 显示如： {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor age_1', u'indexBounds': {u'age': [[4, 1.7976931348623157e+308]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 0, u'cursor': u'BtreeCursor age_1', u'indexBounds': {u'age': [[4, 1.7976931348623157e+308]]}, u'nscannedObjects': 0, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 0} 深层索引 print db.users.find({“contact”:{“postcode”:{“$lt”:100009}}}).explain() 显示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor contact_1', u'indexBounds': {u'contact': [[{u'postcode': {u'$lt': 100009}}, {u'postcode': {u'$lt': 100009}}]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 0, u'cursor': u'BtreeCursor contact_1', u'indexBounds': {u'contact': [[{u'postcode': {u'$lt': 100009}}, {u'postcode': {u'$lt': 100009}}]]}, u'nscannedObjects': 0, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 0} print db.users.find({“contact.postcode”:{“$lt”:100009}}).explain() 显示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor contact.postcode_1', u'indexBounds': {u'contact.postcode': [[-1.7976931348623157e+308, 100009]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 9, u'cursor': u'BtreeCursor contact.postcode_1', u'indexBounds': {u'contact.postcode': [[-1.7976931348623157e+308, 100009]]}, u'nscannedObjects': 9, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 9} 返回结果信息包括: cursor: 返回游标类型(BasicCursor 或 BtreeCursor)。 nscanned: 被扫描的文档数量。 n: 返回的文档数量。 millis: 耗时(毫秒)。 indexBounds: 所使用的索引。
唯一索引(Unique Index) # 未知怎样使用只需在 ensureIndex 命令中指定 unique 即可创建唯一索引。如果创建唯一索引前已经有重复文档，那么可以用 dropDups 删除多余的数据。不允许重复，但之前已经重复的不会被删除 db.users.ensure_index({name:1}, {unique:true}) 还会删除之前重复的资料 db.users.ensure_index({name:1}, {unique:true, dropDups:true})
hint hint 命令可以强制使用某个索引。 db.users.find({“age”:{“$lt”:30}}).hint([(“name”, pymongo.ASCENDING), (“age”, pymongo.DESCENDING)]).explain()
全部索引数据大小(totalIndexSize) # 未知如何实现 MongoDB 会将索引数据载入内存，以提高查询速度。我们可以用 totalIndexSize 获取全部索引数据大小。 db.users.totalIndexSize()

五、Map/Reduce

执行函数：
db.runCommand(
{
    mapreduce : <collection>,
    map : <mapfunction>,
    reduce : <reducefunction>
    [, query : <query filter object>]
    [, sort : <sort the query.  useful   optimization>] for
    [, limit : <number of objects to   from collection>] return
    [, out : <output-collection name>]
    [, keeptemp: < | >] true false
    [, finalize : <finalizefunction>]
    [, scope : <object where fields go into javascript global scope >]
    [, verbose :  ] true
});

参数说明:
mapreduce: 要操作的目标集合。
map: 映射函数 (生成键值对序列，作为 reduce 函数参数)。
reduce: 统计函数。
query: 目标记录过滤。
sort: 目标记录排序。
limit: 限制目标记录数量。
out: 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合，在客户端断开后自动删除)。
keeptemp: 是否保留临时集合。
finalize: 最终处理函数 (对 reduce 返回结果进行最终整理后存入结果集合)。
scope: 向 map、reduce、finalize 导入外部变量。
verbose: 显示详细的时间统计信息。


例：
# 表如下：
record = {
    "ci" : "test_classify",
    "si" : number,
    "ac" : random.randint(1, 50),
    "ic" : random.randint(1, 50),
    "cv" : random.randint(1, 50),
    "ao" : datetime.datetime.strptime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
    "ssi" : number,
}

# map 生成 key 序列, 必须使用 emit 函数
map = """function () {
         emit({classifyid: this.ci, siteid: this.si}, {archivecount: this.ac});
       }"""

# 对 key 的处理，以及返回值
reduce = """function (key, values) {
            var total = 0;
            for (var i = 0; i < values.length; i++) {
              total += values[i].archivecount;
            }
            return {archivecount:total};
          }"""

condition = {"ci" : "test_classify"}
result = db[TABLE].map_reduce(map, reduce, "temp_top10", keeptemp=False, query=condition)
result = result.find().sort('value.archivecount', -1).limit(10)

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原始发表：2015年11月29日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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