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MongoDB

MongoDB - 增删改查及聚合操作

MongoDB - 增删改查及聚合操作

一. 数据库操作(database)

        Mysql       MongoDB
数据表      table       Collections
数据行      row         Documents
数据列      字段        Field

1. 创建及查看库

1. 有则使用这个数据库没有则创建

	use DATABASE_NAME

2. 查看当前选择的数据库, 默认是test

	db

3. 查看数据库，默认有admin、local和"test"，如果数据库生成但是没有集合（下面会讲）所以此时只有逻辑数据库产生并没有真正意义上的物理数据，这样看不到查询结果

	show dbs

2. 删除库

use database_name #先切换到要删的库下

db.dropDatabase() #删除当前库

二. 集合collectionc=操作(相当于SQL数据库中的表table)

1、增

use db1#选择所在数据库
#方式一：
db.table1.insert({'a':1})#当第一个文档插入时，集合就会被创建并包含该文档
#方式二：
db.table2#创建一个空集合

2、查

show collections
show tables#两者等价

3、删

db.table1.drop()

#集合没有改的操作

三. 文件操作

1.增(insert)

user0={
    "_id":1,
    "name":"alex",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'weifang'
    }
}

user1={
    "_id":2,
    "name":"wupeiqi",
    "age":20,
    'hobbies':['music','read','run'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'hebei'
    }
}

db.table1.insert(user0)	# 增加一个

db.table1.insertMany([user0, user1])	# 增加多个

2.删(delect,remove)

#1、删除符合条件的第一个文档
db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一个包含有 'age': 8的文档

#2、删除符合条件的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有内嵌文档，且内容含有country': 'China'的全都删除
db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#删除id大于等于3的所有

#3、删除全部
db.user.deleteMany({}) #等于是清空该集合（表）

3.改(update)

1.简单修改

db.user.update({}, {$set:{}})	# 默认修改第一条

db.user.updateOne({age:99}, {$set:{"name":"JW8"}})	# 默认修改第一条, 官方推荐.

db.user.updateMany({age:99}, {$set:{"name":"JW8"}})	# 更新所有符合条件的数据

2.加减操作: $inc

#增加和减少$inc
#年龄都+1
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":1}},
    {"multi":true}
)
#年龄都-10
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":-10}},
    {"multi":true}
)

3.添加删除数组内元祖$push $pop $pull

$push的功能是往现有数组内添加元素

#1、为名字为武大郎的人添加一个爱好read
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}})

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

$pop的功能是按照位置只能从头或从尾即两端删元素，类似于队列。1代表尾，-1代表头

#1、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素

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

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

$pull可以自定义条件删除

db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
    "hobbies":"read"}
},
{
    "multi":true
}
)

4.避免重复添加 $addToSet

即多个相同元素要求插入时只插入一条

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

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

5.限制大小,排序

#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"$push"配合使用，且必须使用"$each"

4.查

1.简单用法

db.user.find({})	# 查询所有符合条件的数据
db.th.findOne({})	# 查询符合条件的第一条数据	

db.th.findOne({name:2})	# 查询name字段 == 2 的数据
db.stu.find({name:"辉哥",age:99})	# 并列条件 name与age 同时满足的

2.比较运算：=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')

=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')
#1、select * from db1.user where id = 3
db.user.find({"_id":3})

#2、select * from db1.user where id != 3
db.user.find({"_id":{"$ne":3}})

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

#4、select * from db1.user where age < 3
db.user.find({"age":{"$lt":3}})

#5、select * from db1.user where id >= 3
db.user.find({"_id":{"$gte":3}})

#6、select * from db1.user where id <= 3
db.user.find({"_id":{"$lte":3}})

3.逻辑运算：MongoDB中字典内用逗号分隔多个条件是and关系，或者直接用$and，$o，r$not（与或非）

#逻辑运算:$and,$or,$not
#1 select * from db1.user where id >=3 and id <=4;
db.user.find({"_id":{"$gte":3,"$lte":4}})

#2 select * from db1.user where id >=3 and id <=4 and age >=40;
db.user.find({
    "_id":{"$gte":3,"$lte":4},
    "age":{"$gte":40}
})

db.user.find({"$and":[
{"_id":{"$gte":3,"$lte":4}},
{"age":{"$gte":40}}
]})


#3 select * from db1.user where id >=0 and id <=1 or id >=4 or name = "yuanhao";
db.user.find({"$or":[
{"_id":{"$lte":1,"$gte":0}},
{"_id":{"$gte":4}},
{"name":"yuanhao"}
]})

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


db.user.find({
    "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}}
})

4.成员运算：成员运算无非in和not in，MongoDB中形式为$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":['Stefan','Damon']}})

5.正则：正则定义在/ /内

# 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})#匹配规则：j开头、g或n结尾，不区分大小写

6.查看指定字段：0表示不显示1表示显示

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

#2、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";
db.user.find({
    "name":/^jin.*?(g|n)$/i
},
{
    "_id":0,
    "name":1,
    "age":1
}
)

7.对数组的查询：

#查询数组相关
#查hobbies中有dancing的人
db.user.find({
    "hobbies":"dancing"
})
#查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({
    "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]}
})
#查看第2个爱好为dancing的人
db.user.find({
    "hobbies.2":"dancing"
})
#查看所有人的第2个到第3个爱好
db.user.find(
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":[1,2]},
}
)

#查看所有人最后两个爱好，第一个{}表示查询条件为所有，第二个是显示条件
db.user.find(
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":-2},
}
)

#查询子文档有"country":"China"的人
db.user.find(
{
    "addr.country":"China"
}
)

8.对查询结果进行排序：sort() 1代表升序、-1代表降序

db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})

9.分页：limit表示取多少个document，skip代表跳过几个document

#这样就做到了分页的效果
db.user.find().limit(2).skip(0)#前两个
db.user.find().limit(2).skip(2)#第三个和第四个
db.user.find().limit(2).skip(4)#第五个和第六个

10.获取数量：count()

#查询年龄大于30的人数
#方式一：
db.user.count({'age':{"$gt":30}}) 

#方式二：
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()

11.其他

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

#3、{'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})#得到的是b这个key的值为null和没有b这个key的文档
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }

四. 聚合操作

我们在查询时肯定会用到聚合，在MongoDB中聚合为aggregate，聚合函数主要用到$match $group $avg $project $concat

设我们的数据库中有这样的数据

from pymongo import MongoClient
import datetime

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

l=[
('武大郎','male',18,'20170301','烧饼检察官',7300.33,401,1), 
('武松','male',78,'20150302','公务员',1000000.31,401,1),
('宋江','male',81,'20130305','公务员',8300,401,1),
('林冲','male',73,'20140701','公务员',3500,401,1),
('柴进','male',28,'20121101','公务员',2100,401,1),
('卢俊义','female',18,'20110211','公务员',9000,401,1),
('高俅','male',18,'19000301','公务员',30000,401,1),
('鲁智深','male',48,'20101111','公务员',10000,401,1),

('史进','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2),
('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2),
('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2),
('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2),
('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2),

('吴用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), 
('萧让','male',18,'19970312','文人',20000,403,3),
('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3),
('公孙胜','male',18,'20150411','文人',18000,403,3),
('朱贵','female',18,'20140512','文人',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和 $group：相当于sql语句中的where和group by

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

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

#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}}}
)

$group具体

{"$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：取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"}}})

#例4：求每个部门的总工资
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})

#例5：求每个部门的人数
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$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"}}})

$project：用于投射，即设定该键值对是否保留。1为保留，0为不保留，可对原有键值对做操作后增加自定义表达式

{"$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"}}

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

更多自定义表达式

#1、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

#2、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"}
        ]
    }}}
)


#3、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"}}})

#4、逻辑表达式
$and
$or
$not

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
}
)

随机选取n个：$sample

#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 } } ]
)

练习题

查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
查询岗位名以及各岗位内包含的员工个数
查询公司内男员工和女员工的个数
查询岗位名以及各岗位的平均薪资、最高薪资、最低薪资
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
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
查询各岗位平均薪资大于10000的岗位名、平均工资
查询各岗位平均薪资大于10000且小于20000的岗位名、平均工资
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
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

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

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}}
)

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