mongodb详解

mongodb

一、数据库操作

1.增 use test

2.查 show dbs

3.删 先切换到要删的库 use test------> db.dropDatabase() 删除当前库

二、集合操作

当集合为空时，不显示，即不存在。

# 增
#1.切换到库
use test
# 2.直接执行插入语句
db.table1.insert({'a':1})
db.table2.insert({'b':2})

# 查
# 1.切换到库
use test
# 2.查询
show tables

# 删
db.table1.drop()

三、文档操作

1.增加数据

# 没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复。
# 1.单条插入
user0={
    "name":"egon",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}
db.test.insert(user0)
# 查询语句
db.test.find()

# 2.插入多条语句
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])

# 3.save操作 可以针对ID值对某几条数据进行替换、（id不存在时）新增
db.test.save() 

2.查询数据

比较查询

'''
SQL:=，!=,>,<,>=,<=
mongodb:{key:value}代表什么等于什么。
"$ne":not equal
"$gt":greater than
"$lt":less than
"$gte":greater than equal
"$lte":less than equal
'''

逻辑查询

'''
SQL中有 and,or,not关键字
mongodb 字典中逗号分隔的多个条件表示and关系，"$or"的条件放到[]内,"$not"
'''
# 1.select * from db1.test where id >=2 and id <4
db.test.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}})

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

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

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

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

成员运算

'''
sql: in,not in
mongodb: "$in","$nin"
'''
# 5.select * from db1.test where age in (20,30,31);
db.test.find({"age":{'$in':[20,30,31]}})

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

正则运算

# SQL: regexp 
# mongodb:/正则表达式/i

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

数组查询

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

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

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

# 4.查看所有人最后两个爱好(第一个条件为所有，查出后分片)
db.test.find({},
    {'hobbies':{'$slice':-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0}
)
db.test.find({},
    {'hobbies':{'$slice':-2}}
)

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

排序相关

# 排序：-1代表降序，1代表升序
db.test.find().sort({"name":1,})
db.test.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.test.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)

计数

db.test.count({'age':{'$gt':30}})
db.test.find({'age':{"$gt":30}}).count()

杂项

# 1.{'key':null}匹配key的值为null或者没有这个key
db.t1.insert({'a':10,'b':111})
db.t1.insert({"a":20})
db.t1.insert({'b':null})
> db.t1.find({"b":null})
{ "_id" : ObjectId("5e3b9546d426848c0c37b9ef"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5e3b9546d426848c0c37b9f0"), "b" : null }

# 2.查找所有
db.test.find() ----> db.test.find({})
db.test.find().pretty()

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

3.改数据

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。

update语法介绍

覆盖式

# 注意：除非是删除，否则_id是始终不会变的
# 1.覆盖式：
db.test.update({'age':20},{"name":"Wxx","hobbies_count":3})

# 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。这适用于大规模迁移的情况。
var obj = db.test.findOne({"_id":2})
obj.username = obj.name + "SB"
obj.hobbies_count++
delete obj.age
db.test.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.test.update({"_id":2},{"$set":{"name":"WxxDSB",}})

# 2.没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
db.test.update({"_id":6},{"$set":{"age":28}})
db.test.update({"_id":6},{"$set":{"age":28}},{"upsert":true})

# 3.默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条}
db.test.update({"_id":{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}})
db.test.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.test.update({"name":'alex'},{"$set":{"addr.country":"Japan"}})

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

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

增加和减少$inc

# 1.所有人年龄增加一岁
db.test.update({},{"$inc":{"age":1}},{"multi":true})

# 2.所有人的年龄减少5岁
db.test.update({},{"$inc":{"age":-5}},{"multi":true})

添加删除数组内元素

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

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

# 从头或尾删除元素:$pop  1为尾部 -1为头部
db.test.update({'name':"yuanhao"},{"$pop":{"hobbies":1}})
db.test.update({'name':"yuanhao"},{"$pop":{"hobbies":-1}})

# 按照条件删除元素 "$pull"把符合条件的全部删除
db.test.update({"name":"yuanhao"},{"$pull":{"hobbies":/d/i}}.{'multi':true})

避免重复添加(针对一个字段是数组)

# "$addToSet"
db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})
db.urls.update({"_id":1},{"$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.qq.com'
]}}})

了解内容

#1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个

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

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

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

4.删数据

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

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

# 3.删除全部
db.test.deleteMany({})

四、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xxxxxxxxxx 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db.test.deleteMany({})python

数据准备

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)

筛选$match

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

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

# 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"}}}
)


# 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}}}
)

投射$project

{"$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 b1.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
{"$subtract":[expr1,expr2]} # expr1-expr2
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} # 相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} # 第一个表达式除以第二个表达式作为结果
{"$mod":[expr1,expr2]} # 第一个表达式除以第二个表达式的余数作为结果

# 3.表达式之日期表达式:$year,$month,$week,$dayOfMonth,$dayOfWeek,$dayOfYear,$hour,$minute,$second
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}}
)

# 例如查看每个员工的工龄
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_period":{
        "$subtract":[
            {"$year":new Date()},
            {"$year":"$hire_date"}
        ]
    }}}
)
# 查看2015年后入职的员工
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_year":{"$year":"$hire_date"}}},
    {"$match":{"hire_year":{"$gte":2015}}}
)

# 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]}
{"$concat":[expr1,expr2,....,exprN]} # 拼接字符串或表达式的值一起返回，只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}

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

# 5.逻辑表达式
$and
$or
$not

分组$group

{"$group":{"_id":分组字段,"新的字段名":聚合操作符}}
# 1.将分组字段传给$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"}}}

# 2.分组后聚合得结果，类似于sql中聚合函数操作符:$sum,$avg,$min,$first,$last
# 例1.select post,max(salary) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","max_salary":{"$max":"$salary"}}}
)
# 例2.每个部门的最高薪资与最低薪资
db.emp.aggregate(
    {"$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,%min效率高
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}}
)
# 例4.求每个部门的总工资
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","total_salary":{"$sum":"$salary"}}}
)
# 例5.求每个部门的人数
db.emp.aggregate(
    {
        "$group":{"_id":"$post","numsOfEmp":{"$sum":1}}
    }
)

# 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的员工姓名:select post,group_concat(name) from db1.emp group by post;
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"post":1,"_id":0}}
)
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$addToSet":"$name"}}})

排序:sort,限制limit，跳过skip

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

# 例1、获取平均工资最高的前两个部门
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
    {"$sort":{"avg_salary":-1}},
    {"$limit":2}
)
# 例2、获取平均工资第二第三高的部门
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
    {"$sort":{"avg_salary":-1}},
    {"$skip":1},
    {"$limit":2}
)
# 获取第二高的部门
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
    {"$sort":{"avg_salary":-1}},
    {"$limit":2},
    {"$skip":1},
)

随机取n个$sample

db.emp.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ]
)

练习题

# 1.查询岗位名以及岗位内的员工姓名
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}}
)
# 2.查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
db.emp.aggregate(
	{"$group":{"_id":"$post","numsOfEmp":{"$sum":1}}}
)
# 3.查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate(
	{"$group":{"_id":"$sex",numsOfEmp:{"$sum":1}}}
)
# 4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
db.emp.aggregate(
	{"$group":{"_id":"$post",
               "avg_salary":{"$avg":"$salary"},
               "max_salary":{"$max":"$salary"},
               "min_salary":{"$min":"$salary"}
              }
    }
)

# 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
db.emp.aggregate(
	{"$group":{"_id":"$sex",
               "avg_salary":{"$avg":"$salary"},
              }
    }
)
# 6. 查询各岗位内包含的员工个数小于6的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
db.emp.aggregate(
	{"$group":
    	{"_id":"$post",
         "count":{"$sum":1},
         "names":{"$push":"$name"}},
    },
    {"$match":{"count":{"$lt":6}}}
)

# 7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
	{"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}}
)
# 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
db.emp.aggregate(
	{"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}}
)
# 9. 查询所有员工信息，先按照age升序排序，如果age相同则按照hire_date降序排序
db.emp.aggregate(
    {"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}}
)

#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
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
    {"$sort":{"avg_salary":1}},
)

# 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
db.emp.aggregate(
    {"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}},
    {"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
    {"$sort":{"avg_salary":1}},
    {"$limit":1}
)

参考答案

1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})

2. 查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})

3. 查询公司内男员工和女员工的个数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}})

4. 查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})

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
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}})

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
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}}
},
{"$match":{"count":{"$lt":2}}},
{"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}}
)

7. 查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
{"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
)

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
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}},
{"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
)

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
db.emp.aggregate(
{"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}}
)

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
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
{"$sort":{"avg_salary":1}}
)

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
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
{"$sort":{"avg_salary":-1}},
{"$limit":1},
{"$project":{"date":new Date,"平均工资":"$avg_salary","_id":0}}
)

五、可视化工具

https://robomongo.org/

六、pymongo

http://api.mongodb.com/python/current/tutorial.html

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'
    }
)