存储库-MongoDB简单的操作

简介：
    MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库
    1、易用性
        MongoDB是一个面向文档的数据库，而不是关系型的数据库；
        不采用关系型主要是为了可扩展性
    2、易扩展性
        存储在MongoDB中的额数据为key-value的形式
    3、丰富的功能
        MongoDB作为一款通用型的数据库，除了能后创建、读取、更新和删除数据之外，还提供了好多新的功能
        1.索引：
            支持通用的二级索引，允许多种快速查询，且提供唯一索引、复合索引、地理空间索引、全文索引
        2.聚合：
            支持聚合管道，用户能通过简单的片段穿件复杂的集合，并通过数据库自动优化
        3.特殊的集合类型：
            支持存在时间的集合；
        4.文件存储
            用于村塾大文件和文件元数据
    4、卓越的性能
        MongoDB的一个主要目标是提供卓越的性能，这很大程度上决定了MongoDB的设计。MongoDB把尽可能多的内存用作缓存cache，视图为每次查询自动选择正确的索引。
        总之各方面的设计都旨在保持它的高性能.......

基础知识：
    1、文档是MongoDB的核心概念。文档就是键值对的一个有序集合{"msg":"3"},类似于python中的字典
        1.1：文档中的键值对是有序的
        1.2：文档的值可以是双引号中的字符串，也可以是其它的数据类型
        1.3：区分类型和大小写
        1.4：文档中不能有重复的键
        1.5：文档中的值可以是多种不同的数据类型，也可以是一个完整的内嵌文档
        和python中的类似，按照Python中的命名规则准没错
    2、集合就是一组文档。如果将MongoDB中的一个文档比喻为关系型数据的一行，那么一个集合就是相当于一张表
        2.1集合存在于数据库中，通常情况下为了管理方便，不同格式类型的数据应该插入到不同的集合
        2.2组织子集合的方式就是使用“.”，分隔不同命名空间的子集合。
        2.3当第一个文档插入时，集合就会被创建
    3、数据库：在MongoDB总，多个文档组成集合，多个集合组成数据库
        3.1数据库也通过名字来标识，数据库命名和MySQL蕾西，按照MySQL的命名规则一般不会出错
        3.2一些数据库的名字应该是保留的，可以直接访问这些有着特殊作用的数据库
    4、要强调的是：吧数据库名添加到集合名前，达到集合的完全限定名，即命名空间
        例如：
            如果要使用cms数据库中的blog.posts集合，这个集合的命名空间就是
            cmd.blog.posts。命名空间的长度不得超过121个字节，且在实际使用中应该小于100个字节

安装：
    下载MongoDB，选择默认安装，最好安装在某个盘的根目录下：
　　　　然后为了方便操作，吧软件的bin目录加到系统环境变量中
        假如：安装路径为D:MongoDB，将D:MongoDBin目录假如环境变量（为了以后的操作方便）
        新建目录文件：存放数据库的文件data；存放日志的文件log
        制作成系统服务：
            mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:MongoDBlogmongod.log --logappend --dbpath D:MongoDBdatadb  --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB"  --install
        启动或者关闭服务：
            net start MongoDB
            net stop MongoDB
        登录：
            直接在命令行中敲mongo
        现在每次登录不用账号密码就可以直接登录，当然这样是不安全的
    账号管理：（MongoDB每个数据库都有独立的密码）
        第一步：
            进入数据库：use admin
            db.createUser(
            {
                user:"root",       #用户名
                pwd:"123456"       #密码
                roles:[{"role":"root",db:"admin"}]    #用户角色
            }
            )
　　mongod --remove     net start MongoDB

mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:MongoDBlogmongod.log --logappend --dbpath D:MongoDBdatadb  --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB"  --install --auth

    ····重启数据库，配置将会生效
            mongo --port 27017 -u "root" -p "123456" --authenticationDatabase "admin"     # 直接登录的时候指定数据库登录
        也可以在登录之后用db.auth("账号":"密码")登录
        mongo
        use admin
        db.auth("root"，"123456")

基本数据类型：
    1、在概念上，MongoDB的文档与Javascript的对象相近，因而可以认为它类似于JSON。JSON（http://www.json.org）是一种简单的数据表示方式：其规范仅用一段文字就能描述清楚（其官网证明了这点），且仅包含六种数据类型。
    2、这样有很多好处：易于理解、易于解析、易于记忆。然而从另一方面说，因为只有null、布尔、数字、字符串、数字和对象这几种数据类型，所以JSON的表达能力有一定的局限。
    3、虽然JSON具备的这些类型已经具有很强的表现力，但绝大数应用（尤其是在于数据库打交道时）都还需要其他一些重要的类型。例如，JSON没有日期类型，这使得原本容易日期处理变得烦人。另外，JSON只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，更别区分32位和64位了。再者JSON无法表示其他一些通用类型，如正则表达式或函数。
    4、MongoDB在保留了JSON基本键/值对特性的基础上，添加了其他一些数据类型。在不同的编程语言下，这些类型的确切表示有些许差异。下面说明了MongoDB支持的其他通用类型，以及如何正在文档中使用它们

    1.null：用于表示空或者不存在的字段
    d = {"x":null}
    2.布尔型：true和False
    d = {"x":true,"y":false}
    3.数值
    d = {"x":3,"y":2.3345}
    4.日期
    d = {"x":new Date()}
    5.字符串
    d = {"x":"Mr_zhang"}
    5.正则表达式
    d = {"pattern":/^zh.*?$/i}
    正则卸载//中键，后边的i有特殊意义
    i 忽略大小写
    m 多行匹配模式
    x 忽略非转义的空白字符
    s 单行匹配模式
    7.数组
    d = {"x":[1,2,4,"5"]}
    8.内嵌文档
    d = {"name":"zhang","addr":{"country":"china","city":"BJ"}}   #user.addr.country
    9.对象id：是一个12字节的ID，是文档的唯一标示，不可变
     d = {"x":ObjectId()}

    _id和ObjectID
    MongoDB中存储的文档必须要有一个"_id"键，这个键可以是任意类型，默认是对象，但是可以自己制定
    不同集合的"_id"的值可以重复，但是同一个文档的"_id"的值必须唯一
        ObjectId：
            采用12字节的存储空间，是一个由24和十六进制的数字组成的字符串
            0|1|2|3 (时间戳)     4|5|6(机器)    7|8(PID)    9|10|11(计数器)
        自动生成的_id

---

1、数据库操作
        1.1增
            直接use xxx      #如果数据库不存在则创建数据库，如果存在则切换到该数据库下
        1.2查
            show dbs         #查看所有数据库
                当你刚刚创建一个数据库，并且shou dbs的时候发现刚刚创建的不在数据库中，
                MongoDB默认不显示空的数据库，药箱显示，往里面插入一点数据有有了
                 - db.table.insert({"x":1})
        1.3删
            use xxx     #首先切换到要删除的数据库下
            db.dropDatabase()      #这样就会删除当前库，可是当你db查看的时候还是可以看到当前的库的，但是数据没了，删除一个空的数据库是很没意思的

2.1增
            当第一个文档插入时，集合就会被创建
                > db
                xxx
                > show tables
                > db.table.insert({"x":1})
                WriteResult({ "nInserted" : 1 })
                > db.tables.insert({"x":2})
                WriteResult({ "nInserted" : 1 })
        2.2查
                > show tables
                table
                tables
        2.3删
                > db.tables.drop()
                true
                > show tables
                table

3.1增
            1，没有指定_id,则默认ObjectId，_id 不能重复，且插入后不可变
            2，插入数据
                2.1单条插入
                    user0={
                        "name":"egon",
                        "age":10,
                        'hobbies':['music','read','dancing'],
                        'addr':{
                            'country':'China',
                            'city':'BJ'
                        }
                    }
                    db.test.insert(user0)
                    db.test.find()
                2.2多条插入
                    user1={
                        "_id":1,
                        "name":"alex",
                        "age":10,
                        'hobbies':['music','read','dancing'],
                        'addr':{
                            'country':'China',
                            'city':'weifang'
                        }
                    }

                    user2={
                        "_id":2,
                        "name":"wupeiqi",
                        "age":20,
                        'hobbies':['music','read','run'],
                        'addr':{
                            'country':'China',
                            'city':'hebei'
                        }
                    }


                    user3={
                        "_id":3,
                        "name":"yuanhao",
                        "age":30,
                        'hobbies':['music','drink'],
                        'addr':{
                            'country':'China',
                            'city':'heibei'
                        }
                    }

                    user4={
                        "_id":4,
                        "name":"jingliyang",
                        "age":40,
                        'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
                        'addr':{
                            'country':'China',
                            'city':'BJ'
                        }
                    }

                    user5={
                        "_id":5,
                        "name":"jinxin",
                        "age":50,
                        'hobbies':['music','read',],
                        'addr':{
                            'country':'China',
                            'city':'henan'
                        }
                    }
                    db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])

文档操作

增

#1、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变

#2、插入单条
user0={
    "name":"egon",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}

db.test.insert(user0)
db.test.find()

#3、插入多条
user1={
    "_id":1,
    "name":"alex",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'weifang'
    }
}

user2={
    "_id":2,
    "name":"wupeiqi",
    "age":20,
    'hobbies':['music','read','run'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'hebei'
    }
}


user3={
    "_id":3,
    "name":"yuanhao",
    "age":30,
    'hobbies':['music','drink'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'heibei'
    }
}

user4={
    "_id":4,
    "name":"jingliyang",
    "age":40,
    'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}

user5={
    "_id":5,
    "name":"jinxin",
    "age":50,
    'hobbies':['music','read',],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'henan'
    }
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])

查

# SQL：=,!=,>,<,>=,<=
# MongoDB：{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于所有数据类型

#1、select * from db1.user where name = "alex";
db.user.find({'name':'alex'})

#2、select * from db1.user where name != "alex";
db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}})

#3、select * from db1.user where id > 2;
db.user.find({'_id':{'$gt':2}})

#4、select * from db1.user where id < 3;
db.user.find({'_id':{'$lt':3}})

#5、select * from db1.user where id >= 2;
db.user.find({"_id":{"$gte":2,}})

#6、select * from db1.user where id <= 2;
db.user.find({"_id":{"$lte":2}})

# SQL：and，or，not
# MongoDB：字典中逗号分隔的多个条件是and关系，"$or"的条件放到[]内,"$not"

#1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4;
db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}})

#2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;
db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}})

#3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";
db.user.find({
    "$or":[
        {'_id':{"$gte":5}},
        {"name":"alex"}
        ]
})

#4、select * from db1.user where id % 2=1;
db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}})

#5、上题，取反
db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})

# SQL：in，not in
# MongoDB："$in","$nin"

#1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})

#2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
db.user.find({"name":{"$nin":['alex','yuanhao']}})

# SQL: regexp 正则
# MongoDB: /正则表达/i

#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})

#1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})

#1、查看有dancing爱好的人
db.user.find({'hobbies':'dancing'})

#2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({
    'hobbies':{
        "$all":['dancing','tea']
        }
})

#3、查看第4个爱好为tea的人
db.user.find({"hobbies.3":'tea'})

#4、查看所有人最后两个爱好
db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})

#5、查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})

> db.blog.find().pretty()
{
        "_id" : 1,
        "name" : "alex意外死亡的真相",
        "comments" : [
                {
                        "name" : "egon",
                        "content" : "alex是谁？？？",
                        "thumb" : 200
                },
                {
                        "name" : "wxx",
                        "content" : "我去，真的假的",
                        "thumb" : 300
                },
                {
                        "name" : "yxx",
                        "content" : "吃喝嫖赌抽，欠下两个亿",
                        "thumb" : 40
                },
                {
                        "name" : "egon",
                        "content" : "xxx",
                        "thumb" : 0
                }
        ]
}
db.blog.find({},{'comments':{"$slice":-2}}).pretty() #查询最后两个
db.blog.find({},{'comments':{"$slice":[1,2]}}).pretty() #查询1到2

# 排序:--1代表升序，-1代表降序
db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})

# 分页:--limit代表取多少个document，skip代表跳过前多少个document。 
db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)

# 获取数量
db.user.count({'age':{"$gt":30}}) 

--或者
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()

#1、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})

> db.t2.find({"b":null})
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }

#2、查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
db.user.find().pretty()

#3、查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个
db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})

改

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：对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18;

query : 相当于where条件。
update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...等，相当于set后面的
upsert : 可选，默认为false，代表如果不存在update的记录不更新也不插入，设置为true代表插入。
multi : 可选，默认为false，代表只更新找到的第一条记录，设为true,代表更新找到的全部记录。
writeConcern :可选，抛出异常的级别。

更新操作是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，然后执行另外一个，不会破坏文档。

#注意：除非是删除，否则_id是始终不会变的
#1、覆盖式:
db.user.update({'age':20},{"name":"Wxx","hobbies_count":3})
是用{"_id":2,"name":"Wxx","hobbies_count":3}覆盖原来的记录

#2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如
var obj=db.user.findOne({"_id":2})

obj.username=obj.name+'SB'
obj.hobbies_count++
delete obj.age

db.user.update({"_id":2},obj)

#设置：$set

通常文档只会有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器，指定对文档中的某些字段进行更新。
更新修改器是种特殊的键，用来指定复杂的更新操作，比如修改、增加后者删除

#1、update db1.user set  name="WXX" where id = 2
db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"WXX",}})

#2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"egon","age":18}},{"upsert":true})

#3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条}
db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}})
db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true})

#4、修改内嵌文档，把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan
db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}})

#5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao
db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}})

#6、删除alex的爱好,$unset
db.user.update({'name':"alex"},{"$unset":{"hobbies":""}})

#增加和减少：$inc

#1、所有人年龄增加一岁
db.user.update({},
    {
        "$inc":{"age":1}
    },
    {
        "multi":true
    }
    )
#2、所有人年龄减少5岁
db.user.update({},
    {
        "$inc":{"age":-5}
    },
    {
        "multi":true
    }
    )
    

#添加删除数组内元素
    
往数组内添加元素:$push
#1、为名字为yuanhao的人添加一个爱好read
db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{"hobbies":"read"}})

#2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea，dancing
db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{
    "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})

按照位置且只能从开头或结尾删除元素：$pop
#3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素

db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{
    "hobbies":1}
})

#4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{
    "hobbies":-1}
})

#5、按照条件删除元素,："$pull" 把符合条件的统统删掉，而$pop只能从两端删
db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
    "hobbies":"read"}
},
{
    "multi":true
}
)

#避免添加重复："$addToSet"

db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})

db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})

db.urls.update({"_id":1},{
    "$addToSet":{
        "urls":{
        "$each":[
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.xxxx.com'
            ]
            }
        }
    }
)

#1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个

db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-2
    }
    }
})

#2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1"
db.user.update({"_id":5},{
    "$push":{"hobbies":{
        "$each":["read",'music','dancing'],
        "$slice":-1,
        "$sort":-1
    }
    }
})

#注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$eah"

删

#1、删除多个中的第一个
db.user.deleteOne({ 'age': 8 })

#2、删除国家为China的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) 

#3、删除全部
db.user.deleteMany({}) 

聚合

如果你有数据存储在MongoDB中，你想做的可能就不仅仅是将数据提取出来那么简单了；你可能希望对数据进行分析并加以利用。MongoDB提供了以下聚合工具：
#1、聚合框架
#2、MapReduce(详见MongoDB权威指南)
#3、几个简单聚合命令：count、distinct和group。(详见MongoDB权威指南)

#聚合框架：
可以使用多个构件创建一个管道，上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括（括号内为构件对应的操作符）：筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道操作符可以任意组合，重复使用

from pymongo import MongoClient
import datetime

client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')
table=client['db1']['emp']
# table.drop()

l=[
('egon','male',18,'20170301','老男孩驻沙河办事处外交大使',7300.33,401,1), #以下是教学部
('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jinxin','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('成龙','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),

('歪歪','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('丫丫','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('丁丁','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('星星','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('格格','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),

('张野','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门
('程咬金','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),
('程咬银','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),
('程咬铜','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),
('程咬铁','female',18,'20140512','operation',17000,403,3)
]

for n,item in enumerate(l):
    d={
        "_id":n,
        'name':item[0],
        'sex':item[1],
        'age':item[2],
        'hire_date':datetime.datetime.strptime(item[3],'%Y%m%d'),
        'post':item[4],
        'salary':item[5]
    }
    table.save(d)

{"$match":{"字段":"条件"}},可以使用任何常用查询操作符$gt,$lt,$in等

#例1、select * from db1.emp where post='teacher';
db.emp.aggregate({"$match":{"post":"teacher"}})

#例2、select * from db1.emp where id > 3 group by post;  
db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}}
)

#例3、select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;  
db.emp.aggregate(
    {"$match":{"_id":{"$gt":3}}},
    {"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)

{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}

#1、select name,post,(age+1) as new_age from db1.emp;
db.emp.aggregate(
    {"$project":{
        "name":1,
        "post":1,
        "new_age":{"$add":["$age",1]}
        }
})

#2、表达式之数学表达式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一个减第二个
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式的商作为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一个表达式除以第二个表达式得到的余数作为结果

#3、表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
#例如：select name,date_format("%Y") as hire_year from db1.emp
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
)

#例如查看每个员工的工作多长时间
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_period":{
        "$subtract":[
            {"$year":new Date()},
            {"$year":"$hire_date"}
        ]
    }}}
)


#4、字符串表达式
{"$substr":[字符串/$值为字符串的字段名,起始位置,截取几个字节]}
{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表达式或字符串连接在一起返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}

db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})

#5、逻辑表达式
$and
$or
$not
其他见Mongodb权威指南

{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}

#1、将分组字段传给$group函数的_id字段即可
{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性别分组
{"$group":{"_id":"$post"}} #按照职位分组
{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多个字段分组，比如按照州市分组

#2、分组后聚合得结果,类似于sql中聚合函数的聚合操作符：$sum、$avg、$max、$min、$first、$last
#例1：select post,max(salary) from db1.emp group by post; 
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}})

#例2：去每个部门最大薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})

#例3：如果字段是排序后的，那么$first,$last会很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})

#3、数组操作符
{"$addToSet":expr}：不重复
{"$push":expr}：重复

#例：查询岗位名以及各岗位内的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})

{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序，-1降序
{"$limit":n} 
{"$skip":n} #跳过多少个文档

#例1、取平均工资最高的前两个部门
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工资":-1}
},
{
    "$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","平均工资":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工资":-1}
},
{
    "$limit":2
},
{
    "$skip":1
}
)

#集合users包含的文档如下
{ "_id" : 1, "name" : "dave123", "q1" : true, "q2" : true }
{ "_id" : 2, "name" : "dave2", "q1" : false, "q2" : false  }
{ "_id" : 3, "name" : "ahn", "q1" : true, "q2" : true  }
{ "_id" : 4, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : false  }
{ "_id" : 5, "name" : "annT", "q1" : false, "q2" : true  }
{ "_id" : 6, "name" : "li", "q1" : true, "q2" : true  }
{ "_id" : 7, "name" : "ty", "q1" : false, "q2" : true  }

#下述操作时从users集合中随机选取3个文档
db.users.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ]
)

一：$match
    例：
        select post from db1.emp where age > 20 group by post having avg(salary) > 10000;

    #$match     #条件
    #1、select post from db1.emp where age > 20
    db.emp.aggregate({"$match":{"age":{"$gt":20}}})

    #$group     #分组
    #2、select post from db1.emp where age > 20 group by post;
    db.emp.aggregate(
        {"$match":{"age":{"$gt":20}}},
        {"$group":{"_id":"$post"}}         #按照post分组
    )

    #3、select post,avg(salary) as avg_salary from db1.emp where age > 20 group by post;
    db.emp.aggregate( 
        {"$match":{"age":{"$gt":20}}},
        {"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}}
    )

    #select post from db1.emp where age > 20 group by post having avg(salary) > 10000;
    db.emp.aggregate(
        {"$match":{"age":{"$gt":20}}},
        {"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
        {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
    )

二：{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表达式"}}
    例1：
    db.emp.aggregate(
        {"$project":{"_id":0,"name":1,"post":1,"annual_salary":{"$multiply":[12,"$salary"]}}},
        {"$group":{"_id":"$post","平均年薪":{"$avg":"$annual_salary"}}},
        {"$match":{"平均年薪":{"$gt":1000000}}},
        {"$project":{"部门名":"$_id","平均年薪":1,"_id":0}}
    )

    例2：
    db.emp.aggregate(
        {"$project":{"_id":0,"name":1,"hire_period":{"$subtract":[new Date(),"$hire_date"]}}}
    )


    db.emp.aggregate(
        {"$project":{"_id":0,"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
    )

    db.emp.aggregate(
        {"$project":{"_id":0,"name":1,"hire_period":{"$subtract":[{"$year":new Date()},{"$year":"$hire_date"}]}}}
    )

    例3：
    db.emp.aggregate(
        {"$project":{"_id":0,"new_name":{"$toUpper":"$name"},}}
    )

    db.emp.aggregate(
        {"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},
        {"$project":{"_id":0,"new_name":{"$concat":["$name","_SB"]},}}
    )

    db.emp.aggregate(
        {"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},
        {"$project":{"_id":0,"new_name":{"$substr":["$name",0,3]},}}
    )

三：{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}

    #select post,max,min,sum,avg,count,group_concat from db1.emp group by post;

    db.emp.aggregate(
        {"$group":{
            "_id":"$post",
            "max_age":{"$max":"$age"},
            "min_id":{"$min":"$_id"},
            "avg_salary":{"$avg":"$salary"},
            "sum_salary":{"$sum":"$salary"},
            "count":{"$sum":1},
            "names":{"$push":"$name"}
            }
        }
    )


四：排序：$sort、限制：$limit、跳过：$skip
    db.emp.aggregate(
        {"$match":{"name":{"$ne":"egon"}}},
        {"$project":{"_id":1,"new_name":{"$substr":["$name",0,3]},"age":1}},
        {"$sort":{"age":1,"_id":-1}},
        {"$skip":5},
        {"$limit":5}
    )


# 补充
db.emp.aggregate({"$sample":{"size":3}})

练习题：

1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
3. 查询公司内男员工和女员工的个数
4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
5. 查询男员工与男员工的平均薪资，女员工与女员工的平均薪资
6. 查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
8. 查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
9. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
10. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资升序排列
11. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资,结果按平均薪资降序排列,取前1个

from pymongo import MongoClient

#1、链接
client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017/')
# client = MongoClient('localhost', 27017)

#2、use 数据库
db=client['db2'] #等同于：client.db1

#3、查看库下所有的集合
print(db.collection_names(include_system_collections=False))

#4、创建集合
table_user=db['userinfo'] #等同于：db.user

#5、插入文档
import datetime
user0={
    "_id":1,
    "name":"egon",
    "birth":datetime.datetime.now(),
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}

user1={
    "_id":2,
    "name":"alex",
    "birth":datetime.datetime.now(),
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'weifang'
    }
}
# res=table_user.insert_many([user0,user1]).inserted_ids
# print(res)
# print(table_user.count())

#6、查找

# from pprint import pprint#格式化细
# pprint(table_user.find_one())
# for item in table_user.find():
#     pprint(item)

# print(table_user.find_one({"_id":{"$gte":1},"name":'egon'}))

#7、更新
table_user.update({'_id':1},{'name':'EGON'})

#8、传入新的文档替换旧的文档
table_user.save(
    {
        "_id":2,
        "name":'egon_xxx'
    }
)

 可视化工具：链接：https://robomongo.org/

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient("mongodb://用户名:密码@localhost:27017")      #拿到类似于一个套接字
db1 = client["xxx"]                                              #链接到xxx数据库
table_emp = db1["emp"]                                           #xxx下边的emp表
rows = table_emp.find({"_id":{"$gt":10}})                        #查找表中的数据
for row in rows:
    print(row)