Python私教MongoDB快速入门教程

Docker安装MongoDB

拉取镜像：

docker pull mongo:6.0.2

创建容器：

docker run --name mongo -d -p 27017:27017 mongo:6.0.2

设置用户名和密码：

# 创建mongo容器后，进入容器
docker exec -it mongo bash

# 进入mongo shell
mongosh

# 进入admin数据库
use admin

# 创建用户名和密码
db.createUser({user:'zhangdapeng',pwd:'zhangdapeng520',roles:[{role:'root',db:'admin'}]})

校验用户名和密码：

# 认证登录db.auth('用户名','密码')，打印1则代表认证通过
db.auth('zhangdapeng','zhangdapeng520')

数据库管理

创建数据库：

use db;

查看所有数据库：

show dbs

插入一条数据，再查看所有数据库：

db.db.insertOne({"name":"张大鹏"})
show dbs

删除数据库：

db.dropDatabase()
show dbs

集合管理

集合相当于一张表，创建一张user集合：

use test
db.createCollection("user")

查看所有的集合：

show collections

创建固定集合 mycol，整个集合空间大小 6142800 B, 文档最大个数为 10000 个。

db.createCollection("mycol", {capped: true, autoIndexId: true, size: 6142800, max: 10000 })
show collections

在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合。

db.mycol2.insert({"name" : "张大鹏"})
show collections

删除集合：

db.mycol2.drop()
show collections

新增文档

向user集合中新增张三：

db.user.insert({name: '张三', age: 22})
show collections

查询所有的用户：

db.user.find()

向user集合中新增李四：

db.user.insertOne({name: '李四', age: 24})
db.user.find()

向user集合中新增赵六和田七：

db.user.insertMany([{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

更新文档

update() 方法

update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
• update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc…）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
• upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
• multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。

实战案例

将张三修改为张三333：

db.user.find()
db.user.update({'name':'张三'},{$set:{'name':'张三333'}})
db.user.find()

更多实例

只更新第一条记录：

db.col.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } );

全部更新：

db.col.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true );

只添加第一条：

db.col.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false );

全部添加进去:

db.col.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true );

全部更新：

db.col.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );

只更新第一条记录：

db.col.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );

使用updateOne修改

db.user.updateOne({"name":"李四"},{$set:{"age":34}})

使用updateMany修改

db.user.updateMany({"age":{$gt:30}},{$set:{"age":33}})

删除文档

实战案例

删除张三：

db.user.find()
db.col.remove({'name':'张三'})
db.user.find()

deleteOne删除

删除张三333：

db.user.find()
db.user.deleteOne({'name':'张三333'})
db.user.find()

deleteMany删除

删除李四：

db.user.find()
db.user.deleteMany({'name':'李四'})
db.user.find()

删除年龄大于30的用户：

db.user.deleteMany({"age":{$gt:30}})

findOneAndDelete删除

删除赵六：

db.user.find()
db.user.findOneAndDelete({'name':'赵六'})
db.user.find()

查询文档

条件运算符

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	{<key>:<value>}	db.col.find({"by":"张三"}).pretty()	where by = '张三'
小于	{<key>:{$lt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lt:50}}).pretty()	where likes < 50
小于或等于	{<key>:{$lte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$lte:50}}).pretty()	where likes <= 50
大于	{<key>:{$gt:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gt:50}}).pretty()	where likes > 50
大于或等于	{<key>:{$gte:<value>}}	db.col.find({"likes":{$gte:50}}).pretty()	where likes >= 50
不等于	{<key>:{$ne:<value>}}	db.col.find({"likes":{$ne:50}}).pretty()	where likes != 50

逻辑运算符

and运算：

db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

or运算：

db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

实战案例

查询名字叫张三的：

# 删除集合
db.user.drop()

# 批量新增
db.user.insertMany([{name: '李四', age: 34},{name: '张三', age: 23},{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

# 查询
db.user.find({"name":"张三"})

查询年龄小于30的：

# 删除集合
db.user.drop()

# 批量新增
db.user.insertMany([{name: '李四', age: 34},{name: '张三', age: 23},{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

# 查询
db.user.find({"age":{$lt:30}})

查看年龄小于30且大于25的：

# 删除集合
db.user.drop()

# 批量新增
db.user.insertMany([{name: '李四', age: 34},{name: '张三', age: 23},{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

# 查询
db.user.find({"age":{$lt:30,$gt:25}})

查看名字叫张三或者名字叫李四的：

# 删除集合
db.user.drop()

# 批量新增
db.user.insertMany([{name: '李四', age: 34},{name: '张三', age: 23},{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

# 查询
db.user.find({$or:[{"name":"张三"},{"name":"l"}]})

分页查询

实战案例

每页2条数据，查询第2页：

# 删除集合
db.user.drop()

# 批量新增
db.user.insertMany([{name: '李四', age: 34},{name: '张三', age: 23},{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

# 查询
db.user.find().limit(2).skip(2)

根据年龄排序，每页2条数据，查询第2页：在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

# 删除集合
db.user.drop()

# 批量新增
db.user.insertMany([{name: '李四', age: 34},{name: '张三', age: 23},{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

# 查询
db.user.find().sort({}).limit(2).skip(2)

聚合查询

聚合语法

表达式	描述	实例
$sum	计算总和。	db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {$sum:"$likes"}}}])
$avg	计算平均值	db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {$avg:"$likes"}}}])
$min	获取集合中所有文档对应值得最小值。	db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {$min:"$likes"}}}])
$max	获取集合中所有文档对应值得最大值。	db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", num_tutorial : {$max:"$likes"}}}])
$push	将值加入一个数组中，不会判断是否有重复的值。	db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", url : {$push:"$url"}}}])
$addToSet	将值加入一个数组中，会判断是否有重复的值，若相同的值在数组中已经存在了，则不加入。	db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", url : {$addToSet:"$url"}}}])
$first	根据资源文档的排序获取第一个文档数据。	db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", first_url : {$first:"$url"}}}])
$last	根据资源文档的排序获取最后一个文档数据	db.mycol.aggregate([{KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …roup : {_id : "by_user", last_url : {$last:"$url"}}}])

常用操作

这里我们介绍一下聚合框架中常用的几个操作：

• $project：修改输入文档的结构。可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。
• $match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。$match使用MongoDB的标准查询操作。
• $limit：用来限制MongoDB聚合管道返回的文档数。
• $skip：在聚合管道中跳过指定数量的文档，并返回余下的文档。
• $unwind：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值。
• $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果。
• $sort：将输入文档排序后输出。
• $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档。

实战案例

查询用户总数：

# 删除集合
db.user.drop()

# 批量新增
db.user.insertMany([{name: '李四', age: 34},{name: '张三', age: 23},{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

# 查询
db.user.countDocuments()

查询用户平均年龄：

# 删除集合
db.user.drop()

# 批量新增
db.user.insertMany([{name: '李四', age: 34},{name: '张三', age: 23},{name: '赵六', age: 26},{name: '田七', age: 27}])
db.user.find()

# 查询用户数量和平均年龄
db.user.aggregate([{$group:{_id: null, total_num: {$sum:1},total_avg: {$avg: "$age"}}}])