一、初识MongoDB

　　MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

　　MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

　　简单说，MongoDB和我们使用的关系型数据库最大的区别就是约束性，可以说文件型数据库几乎不存在约束性，理论上没有主外键约束，没有存储的数据类型约束等等。关系型数据库中有一个 "表" 的概念，有 "字段" 的概念，有 "数据条目" 的概念，MongoDB中也同样有以上的概念，,但是名称发生了一些变化，严格意义上来说，两者的概念即为相似，但又有些出入，不过无所谓，我们就当是以上概念就好啦。

　　用如下示例进一步说明：

　　这是我们用关系型数据库做的一张很简单的user表：

　　id   name    age     gender　　1    刘涛     36      female　　2    孙红雷   40       male　　3    马伊利   35      female

　　在MongoDB的数据结构如下：

　　user = [　　　　{　　　　　　"id": 1,　　　　　　"name": "刘涛",　　　　　　"age": 36,　　　　　　"gender": female　　　　},　　　　{　　　　　　"id": 2,　　　　　　"name": "孙红雷",　　　　　　"age": 40,　　　　　　"gender": male　　　　},　　　　{　　　　　　"id": 3,　　　　　　"name": "马伊利",　　　　　　"age": 35,　　　　　　"gender": female　　　　}　　]

　　看到这里，你发现这不就是一个列表，里面放着三个字典吗？你说的对，如果你理解成了列表和字典，那么证明了你只会Python，在其他语言中它又是别的类型了，我们把这种类型叫做Json。

　　那么你应该恍然大悟了吧，MongoDB的每个表(Collection)中存储的每条数据(Documents)都是一个一个的Json，Json中的每一个字段（Key）我们称之为Field，就此我们引出了三个关键字：Collection也就是关系型数据库中"表"的概念，Documents就是"数据条目"，Field就是"字段"。

　　接下来在你的电脑上安装MongoDB，本文以3.4版本为例，安装过程一路下一步即可，完成后找到安装目录下的bin目录，将其加入环境变量。

　　注意：安装完成后打开终端，输入mongod，会显示如下错误信息：

　　我们可以手动在上述提示目录，即c盘创建data\db目录，若不想放在c盘，也可以在其他磁盘，如d盘创建，如下：

　　此时就可以成功开启mongodb服务了，且要指定mongodb的数据存放目录，如下：

　　开启服务端后再打开一个终端开启mongo的客户端，如下：

　　接下来就可以进行mongodb的操作了，如下图：

　　注意：由上图我们发现，mongodb中使用了不存在的对象，就代表创建对象，接下来我们使用这以结论创建一张表（collection），如下图：

二、MongoDB的数据类型 

　　ObjectID ：Documents 自生成的 _id；　　String： 字符串，必须是utf-8；　　Boolean：布尔值，true 或者false (注意，这里首字母要小写)；　　Integer：整数 (Int32、Int64，就知道有个Int就行了，一般我们用Int32)；　　Double：浮点数 (没有float类型，所有小数都是Double)；　　Arrays：数组或者列表，多个值存储到一个键；　　Object：相当于Python中的字典；　　Null：空数据类型；　　Timestamp：时间戳；　　Date：存储当前日期或时间unix时间格式 (我们一般不用这个Date类型，时间戳可以秒杀一切时间类型)；

　　这里我们重点说一下ObjectID类型，它是MongoDB生成的类似关系型DB表主键的唯一key，具体由24个字节组成：

　　1-8字节是时间戳；

　　9-14字节的机器标识符，表示MongoDB实例所在机器的不同；

　　15-18字节的进程id，表示相同机器的不同MongoDB进程；

　　19-24字节是计数器；

　　"_id" : ObjectId("5c3ee043949505956bbf9b33") 　　#"5c3ee043" 代指的是时间戳，这条数据的产生时间；　　#"949505" 代指某台机器的机器码，存储这条数据时的机器编号；　　#"956b" 代指进程ID，多进程存储数据的时候，非常有用的；　　#"bf9b33" 代指计数器，这里要注意的是，计数器的数字可能会出现重复，不是唯一的；　　# 以上四种标识符拼凑成世界上唯一的ObjectID　　# 只要是支持MongoDB的语言，都会有一个或多个方法，对ObjectID进行转换　　# 注意：这个类型是不可以被JSON序列化的

三、MongoDB的增删改查

1、插入数据（insert、insert_one、insert_many）

　　insert()：插入一条或者多条数据，需要带有允许插入多条的参数，这个方法目前官方已经不推荐了

　　insertOne({})：插入一条数据，官方推荐

　　insertMany([{}])：插入多条数据，无需参数控制，官方推荐

2、查询数据（find、findOne）

　　find()：无条件查找，将该表(Collection)中所有的数据一次性返回

　　findOne()：无条件查找一条数据，默认当前Collection中的第一条数据

　　find({条件},{排除字段})，示例如下：

 

3、修改数据（update、updateOne、updateMany）

　　语法：update/updateOne/updateMany({"条件"},{"关键字":{"修改内容"}})

　　解释：根据条件修改内容，其中如果条件为空，那么将会修改Collection中所有的数据

　　示例：

　　update({"name":"tom"},{$set:{"age":43}})：表示将表中name等于tom的记录（documents）的age字段（field）改为21，与insert一样，官方已经不推荐

　　updateOne({"age":43},{$set:{"age":25}})：将表中age等于43的记录（documents）的age字段（field）改为25，如出现多条符合条件的记录，只修改最靠前的数据，3.2版本之后有的，官方推荐

　　updateMany({"age":25},{$set:{"age":22}})：将表中age等于25的记录（documents）的age字段（field）改为22，如出现多条符合条件的记录，修改所有符合条件的数据，3.2版本之后有的，官方推荐

4、删除数据（remove、deleteOne、deleteMany）

　　remove:删除满足条件的数据或者删除全部数据，官方已经不推荐了

　　deleteOne：删除符合条件的一条数据，若有多条符合条件，默认删除符合条件的第一条，3.2版本之后有的，官方推荐写法

　　deleteMany：删除符合条件的所有数据，若有多条符合条件，则删除符合条件的所有数据，3.2版本之后有的，官方推荐写法 

5、查询中的数学比较符关键字（ $lt、$gt、$lte、$gte、$eq）

　　$lt：MongoDB中的"<"，用"$lt"，比如: "age":{$lt:22} 就是得到"age"小于22的数据

　　$gt：MongoDB中的">"，用"$gt"，比如: "age":{$gt:22} 就是得到"age"大于22的数据

　　$lte：MongoDB中的"<="，用"$lte"，比如: "age":{$lte:22} 就是得到"age"小于等于22的数据

　　$gte：MongoDB中的">="，用"$gte"，比如: "age":{$gte:22} 就是得到"age"大于等于22的数据

　　$eq：我们在之前的查询中遇到什么字段等于什么值时，使用冒号":"来表示，比如"name":"tom"，除此之外，MongoDB中的"="，还可以用关键字"$eq"表示，比如:"age":{$eq:22} 就是得到"age"等于22的数据，但通常用冒号":"表示即可，不能用冒号的可用关键字"$eq"

6、查询条件并列关系、或( $or )关系、子集( $in )关系、完全符合( $all )关系

　　1）find({"name":"张三","age":15})

　　2）find({$or:[{"name":"tom"},{"age":15}]})

　　3）find({"age":{$in:[10,20,30,40]}}) 或者 find({"score":{$in:[55,77,80,91]}})

　　4）find({"score":{$all:[58,88,77,95]}})

7、MongoDB中的那些update修改器（$inc、$set、$unset、$push、$pull、$pushAll、$pop） 

　　在之前的update中，我们用过$set对数据进行修改，其实在update中还存在很多的$关键字，我们把update中的这些关键字叫做修改器，修改器很多，下面结合示例介绍几个：

　　1）$inc：将查询到的结果，加上某一个值，然后保存

　　2）$set：暴力修改，我们在mongodb的基本操作中已经使用过该修改器

　　3）$unset：用来暴力删除字段（field）

　　4）$push：用来对Array数据类型进行 增加 新元素的，相当于Python中list.append() 方法

　　5）$pull：用来对Array数据类型进行 删除 元素的，相当于Python中list.remove() 方法

　　6）$pushAll：用来对Array数据类型进行 迭代追加 ，相当于Python中list.extend() 方法

　　7）$pop：指定删除Array中的第一个 或 最后一个 元素

8、"$"符的奇妙用法

　　在MongoDB中有一个非常神奇的符号 "$"，"$"在update中加上关键字就变成了修改器，其实"$"字符独立出现也是有意义的，它代表符合条件的元素下标。

　　有如下collections：

　　现需要把tom的score_list列表中的59改为60，操作如下：

　　那么问题来了，若score_list中元素很多，且不知道要修改的元素索引，只知道修改前的值和修改后的值，此时改如何做呢？没错，就是使用"$"，如下：

　　注意：$中只能存储一个值，且是符合条件的第一个值。

9、MongoDB的Array、Object的特殊操作

　　相比关系型数据库，Array和Object是MongoDB比较特殊的类型了，特殊在哪里呢？在他们的操作上又有什么需要注意的呢？

　　我们先建立一条数据（documents），包含 Array 和 Object 类型：

　　{　　　　"_id" : ObjectId("5c406c65456ef1f8f2b06401"),　　　　"name" : "tom",　　　　"score" : [　　　　    98,　　　　    95,　　　　    90,　　　　    88　　　　],　　　　"girlfriend" : {　　　　    "name" : "alex",　　　　    "gender" : "female",　　　　    "age" : 30　　　　}　　}

　　

　　1）示例一：将score列表中的90改为80

 

　　2）示例二：将tom的小于85的分数加上2分

　　3）示例三：$只能存储一个值

　　4）示例四：将girlfriend的age改为22

　　5）示例五：若tom的girlfriend的age小于25时，给其值加2

　　6）示例六：Array中嵌套Object的操作

　　　　我们再建立如下数据演示：

　　{    　　"_id" : ObjectId("5c407d5e456ef1f8f2b06402"),    　　"name" : "tom",    　　"chengji" : [        　　{            　　"title" : "python",            　　"desc" : "very good",            　　"score" : 90       　　 },        　　{            　　"title" : "linux",           　　 "desc" : "bad",         　　   "score" : 60      　　  },　　　　　　 {            　　"title" : "java",            　　"desc" : "good",           　　 "score" : 82　　　　　　 }    　　]　　}

　　db.userinfo.update({
   "chengji.score":{$lt:70}},{$inc:{
   "chengji.$.score":2}})

　　{"chengji.score":{$lt:70}}，虽然chengji是Array，表示从内部的Object中找到score小于70的结果

　　{$inc:{"chengji.$.score":2}}，chengji中第$(小于70的第一个)个Object中score加2

10、Limit、Skip、Sort

　　1）Limit 选取 : 从 Documents 中取出多少个

　　2）Skip 跳过 : 跳过多少个Documents

　　3）Sort 排序 : 将结果按照关键字排序（1 为升序 , -1 为降序）　

　　4）Limit + Skip + Sort 混合使用

　　注意：Sort + Skip + Limit 是有执行优先级的，他们的界别分别是，优先 Sort 其次 Skip 最后 Limt。

四、pymongo

　　类似pymysql，pymongo是python中操作mongodb数据库的模块。

1、安装

pip3 install pymongo

2、使用pymongo

　　1）增加

　　import pymongo　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一个数据库　　res = MongoDB.userinfo.insert_one({
   "name":"wusir", "age":32})　　print(res)  　　# 
     
      　　print(type(res))  # 
      
       　　print(res.inserted_id) # 5c3eee24cf0e440838f79d3a　　print(type(res.inserted_id)) # 
       
        　　res = MongoDB.userinfo.insert_many([    　　{
    "name":"张三", "age":30},    　　{
    "name":"李四", "age":18}　　])　　print(res)  　　# 
        
         　　print(type(res))  # 
         
          　　print(res.inserted_ids) # [ObjectId('5c3eef71cf0e440ba4f5c40d'), ObjectId('5c3eef71cf0e440ba4f5c40e')]
         
        
       
      
     

　　总结：

　　　　- insert_one()插入数据一条数据（documents），返回值的inserted_id表示插入数据的"_id"值，ObjectID类型；

　　　　- insert_many([])插入多条数据（documents），返回值的inserted_ids表示插入数据的"_id"值组成的列表，列表中的元素也是ObjectID类型；

　　2）查询

　　import pymongo　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一个数据库　　　　res = MongoDB.userinfo.find_one()  # 查询一条数据，返回字典　　print(res)　　# {'_id': ObjectId('5c3ee043949505956bbf9b33'), 'name': 'tom', 'age': 12.0}　　res = MongoDB.userinfo.find()  # 查询所有数据，返回cursor对象，可迭代　　print(res)　　# 
     
      　　print(list(res))　　# [{'_id': ObjectId('5c3ee043949505956bbf9b33'), 'name': 'tom', 'age': 12.0}, 　　# {'_id': ObjectId('5c3eed9dcf0e440980eb4e45'), 'name': 'alex', 'age': 38}, 　　# {'_id': ObjectId('5c3eee24cf0e440838f79d3a'), 'name': 'wusir', 'age': 32}, 　　# {'_id': ObjectId('5c3eef71cf0e440ba4f5c40d'), 'name': '张三', 'age': 30}, 　　# {'_id': ObjectId('5c3eef71cf0e440ba4f5c40e'), 'name': '李四', 'age': 18}]
     

　　注意：同mongodb一样，pymongo也可以find({条件},{排除字段})或者find_one({条件},{排除字段})

　　3）修改

　　import pymongo　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一个数据库　　res = MongoDB.userinfo.update_one({
   "name":"tom"},{
   "$set":{
   "age":15}})　　print(res)　　# 
     
      　　print(dir(res))　　# [..., '__delattr__',..., 'raw_result', 'upserted_id']　　res = MongoDB.userinfo.update_many({
   "age":15},{
   "$set":{
   "age":22}})　　print(res.raw_result)  # 修改结果，包括影响行数，是否存在需要修改的数据等　　# {'n': 2, 'nModified': 2, 'ok': 1.0, 'updatedExisting': True}
     

　　总结：除上例中的$set之外，$push、$pull等方法都可以使用。

　　4）删除

　　import pymongo　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一个数据库　　res = MongoDB.userinfo.delete_one({
   "name":"wusir"})　　res = MongoDB.userinfo.delete_many({
   "age":22})

　　5）sort、limit、skip

　　import pymongo　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一个数据库　　res = MongoDB.userinfo.find().skip(2).limit(2)  # 跳过两条，显示两条　　print(list(res))　　# pymongo.ASCENDING表示升序，pymongo.DESCENDING表示降序　　res = MongoDB.userinfo.find().sort("age", pymongo.ASCENDING)　　print(list(res))　　res = MongoDB.userinfo.find().sort("age", pymongo.DESCENDING)　　print(list(res))

　　6）字符串类型与ObjectID类型的相互转换

　　　　我们知道ObjectID不能被序列化，而mongodb中的"_id"是ObjectID类型数据，且经常需要将数据json序列化后进行传输，下面介绍字符串类型与ObjectID类型相互转换。

　　import pymongo　　from bson import ObjectId　　mongoclient = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017)　　MongoDB = mongoclient["db1"]   # db1是mongodb中的一个数据库　　res = MongoDB.userinfo.find_one()　　s = res.get("_id")　　print(s)  # 5c3eef71cf0e440ba4f5c40d　　print(type(s))  # 
     
      　　print(str(s))  # 5c3eef71cf0e440ba4f5c40d　　print(type(str(s)))  # 
      
       　　s = ObjectId("5c3eef71cf0e440ba4f5c40d")      # 强转成ObjectID类型　　res = MongoDB.userinfo.find_one({
   "_id":s})　　print(res)　　# {'_id': ObjectId('5c3eef71cf0e440ba4f5c40d'), 'name': '张三', 'age': 30}