MongoDB数据库

一.MongoDB

1.爬虫的数据存储
    可以放到mysql ,mysql 是关系型数据库 ,是基于硬盘存储的
    当并发量太大时,mysql 可能无法支撑, 需要将数据库设计为分布式
    mysql当然也支持分布式,但是分布式不是mysql的强项

    反观MongoDB,它从一开始设计时就是奔着分布式去的,只需要简单的配置就能实现高效的分布式存储
    被大量应用于大数据领域

2.MongoDB是一款基于C++编写的分布式非关系型数据库    noSQL:Not only SQL

3.Mongodb与redis数据库的区别
    MongoDB是最像关系型数据库的非关系型数据库,更加适用于大数据.
    redis则更加倾向于较小的数据,但性能更高一点

4.为什么爬虫需要使用MongoDB?
    因为一些爬虫程序要爬取的数据非常多,简单的储存系统已经无法满足需求了     

二.MongoDB安装

如果报错2502或2503 
1、以管理员身份运行cmd命令 （Win + X, A）
2.在该安装包所正的目录下输入:msiexec /package + 安装包名  进行安装

安装过程中出现
出现service MongoDB failed to start，verify that you have sufficient privileges to start system services 错误

删除bin文件夹中mongod.cfg文件下#snmp: 后面的内容 
然后进入services.msc找到MongoDB Server,右键属性登录选择本地系统登录,然后Retry 即可

此时MongoDB已经开启，浏览器访问http://localhost:27017/，页面上输出：
It looks like you are trying to access MongoDB over HTTP on the native driver port.
说明MongoDB已经启动了，且它的默认端口(27017)没有被占用。

三.重要概念

MongoDB        mysql
数据库         数据库
集合             表
文档(类似字典)   记录
键值对          字段

#注意:MongoDB中区分大小写

注意事项:
需要注意的是：
#1、文档中的键/值对是有序的。
#2、文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档)。
#3、MongoDB区分类型和大小写。
#4、MongoDB的文档不能有重复的键。
#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。文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。

文档键命名规范：
#1、键不能含有 (空字符)。这个字符用来表示键的结尾。
#2、.和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。
#3、以下划线"_"开头的键是保留的(不是严格要求的)。

四.使用

将bin文件夹加入环境变量
在cmd    下输入mongo,看见欢迎信息说明登录成功
此时没有任何的权限限制,默认是管理员角色

1.创建账号

#1、创建账号
use admin 
db.createUser(
  {
    user: "root",
    pwd: "123",
    roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]  #角色:root是管理员角色,对admin有操作权限
  }
)

use test1
db.createUser(
  {
    user: "henry",
    pwd: "123",
    roles: [ { role: "readWrite", db: "test1" },  #readwrite是可读可写角色
             { role: "read", db: "test2" } ]      #read是只读角色
  }
)

key都是固定的不能随便写,每一个key都有特殊含义
在mongodb中用不同的数据库来区分权限,创建管理员账户在admin下创建!
db 是一个全局变量 表示当前数据库
db.createUser()是调用一个内部函数用于创建用户
每个账号可以具备多个角色

注意:创建管理员账户在admin下创建.
    往其他数据创建用户,需要在admin登录状态下,进入该数据库进行创建
    admin可以操作库,集合,文档的增删改查
    如果使用其他数据库登录,只能按照自己规定的数据库的角色进行操作

2.开启账户认证

为了安全我们需要在配置文件中设置密码
1.配置文件 bin下的mongod.cfg文档
2.找到文档中的#security:  (用来进行安全配置)
security：
    authorization: enabled
# 注意缩进

重启MongoDB Server服务，启用认证！

账号检测

#直接mongo进入程序  已经无法查看数据库
show dbs 

#登录方式1:  authenticationDatabase指定数据库
mongo --port 27017 -u "root" -p "123" --authenticationDatabase "admin"

#登录方式2:
进入mongo后
use admin
db.auth("root","123")
#1 表示登陆成功

进入mongo后
use test1
db.auth("henry","123")

#删除账号 注意:只有在admin下登录进入用户注册的数据库才能删除用户账号
db.dropUser('用户名');

#修改密码
db.changeUserPassword(用户名, 新密码);

#查看帮助信息
db.help

五.Mongodb操作

1.库的操作

#创建数据库:
use 数据库名称
#如果有则切换没有则创建新的

# 查看数据库:
show dbs
#注意show dbs 有数据的库显示没有数据的库不显示

#删除
db.dropDatabase()
#注意区分大小写

2.集合的操作

集合是一个存储数据元素的容器类比mysql中的表

进入指定数据库
#创建集合:
db.user

#查看集合:
show collections
show tables
# 同样的数据集合中没有数据则 不会显示

#以下数据之间没有任何关系仅仅是名字有相同部分 数据之间的关系需要应用程序维护
db.blog
db.blog.user  #(建立了一个叫blog.user的集合)
db.blog.common

#删除集合:如果集合中没有文档,删除的话会返回false,有文档删除才是true
db.blog.user.drop()
db.user.drop()

3.记录的(文档)操作

插入数据

#1、没有指定_id 则会默认生成_id值为ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变.
#MngoDB的语法就是js的语法 所以 json支持的数据类型 MongoDB都支持

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

db.test.insert(user)

# 如果id已经存在则覆盖,否则插入
db.test.save({"_id":10,"name":"henry"})


#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])

查询数据

find 查找所有匹配数据
findOne 查找第一个匹配的
db.user.find().pretty()  # 格式化查询结果

=============================比较运算=============================
# 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 = "cxx";
db.user.find({'name':'cxx'})

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

#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}})


=============================逻辑运算=============================
# 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 = "cxx";
db.user.find({
    "$or":[
        {'_id':{"$gte":5}},
        {"name":"cxx"}
        ]
})

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

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


=============================成员运算=============================

# 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']}})


=============================查询指定字段=============================
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})
#{ "name" : "yuanhao", "age" : 30 }

db.user.find({'_id':3},{'name':1,'age':1})
#{ "_id" : 3, "name" : "yuanhao", "age" : 30 }
0表示不显示,1为显示 id默认为1 其余字段默认为0


=============================正则匹配=============================
# SQL: regexp 正则
# MongoDB: /正则表达/i    i忽略大小写

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


=============================查询数组=============================
#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  {"$slice":[1,2]}从索引1开始取两个值
db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})

===============================其他===============================
# 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}) 
db.user.find().sort({"_id":1,'age':-1}) 
#先以第一个key为依据排列,第一个相同再按照第二个排列


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

#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}})

修改数据

======================================update==========================================

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。


=========================================覆盖式=========================================
#注意：除非是删除，否则_id是始终不会变的
#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



=====================================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：$addToSet===========================
#自动去除重复
db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})
db.urls.update({"_id":1},{"$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'
            ]
            }
        }
    }
)


=====================================其他========================================
#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
    }
    }
})

#slice 把之前的值全部删掉 再切割出指定的数据 加入列表
#注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$each"

删除数据

#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({})

六.可视化

安装:Robo 3T

七.pymongo

from pymongo import MongoClient

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

# client = MongoClient('localhost', 27017)
# db = client["admin"]
# db.authenticate("root","123")

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

#5、插入文档
table_user.insert({"_id":30,"name":"wade"})

#6、查找
print(table_user.find_one())

for item in table_user.find():
    print(item)

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

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

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

#9.删除数据
table_user.delete_one({"name":"wade"})

八.分组聚合

#插入一组数据
from pymongo import MongoClient
import datetime

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

l=[
('张飞','male',18,'20170301','teacher',7300.33,401,1), #以下是教学部
('张云','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('刘备','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('关羽','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('曹操','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('诸葛亮','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('周瑜','male',18,'19000301','teacher',30000,401,1),
('司马懿','male',48,'20101111','teacher',10000,401,1),

('袁绍','female',48,'20150311','sale',3000.13,402,2),#以下是销售部门
('张全蛋','female',38,'20101101','sale',2000.35,402,2),
('鹌鹑蛋','female',18,'20110312','sale',1000.37,402,2),
('王尼玛','female',18,'20160513','sale',3000.29,402,2),
('我尼玛','female',28,'20170127','sale',4000.33,402,2),

('杨过','male',28,'20160311','operation',10000.13,403,3), #以下是运营部门
('小龙女','male',18,'19970312','operation',20000,403,3),
('郭靖','female',18,'20130311','operation',19000,403,3),
('黄蓉','male',18,'20150411','operation',18000,403,3),
('梅超风','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)
    

案例:爬取京东并将数据存入mongoDB

#爬取数据
from selenium.webdriver import Chrome
from urllib.parse import urlencode
import time
from MongoDB.爬取京东 import DBTool

driver = Chrome()
#https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%9D%9C%E8%95%BE%E6%96%AF&enc=utf-8&wq=%E6%9D%9C%E8%95%BE%E6%96%AF&page=3

#使用 urlencode 传入指点key-value字典形式,返回值可以直接完成路径拼接
kw = input("搜索:").strip()
num = int(input("要获取几页数据:").strip())

def get_all_datas(i,kw):
    par = {"keyword":kw,"enc":"utf-8","wq":kw,"page":i}
    kw = urlencode(par)
    url = "https://search.jd.com/Search?" + kw
    driver.get(url)

    #隐式等待
    driver.implicitly_wait(10)

    #执行js代码获取页面总高度
    height = driver.execute_script("return document.body.clientHeight")

    #执行js代码滑动页面.完成页面的加载
    driver.execute_script("""
        window.scrollTo({
            top : %s,
            behavior:"smooth"
        });""" % height)

    #获取商品列表
    def get_items():
        #获取包裹商品的大标签
        ul = driver.find_element_by_class_name("gl-warp")

        #获取商品列表
        items = ul.find_elements_by_class_name("gl-item")
        #判断数据是否全部加载完毕
        if len(items) == 60:
            return items

        #没有加载完毕回调函数,直到该页面的数据全部加载完毕
        return get_items()

    #调用获取函数获取数据
    items = get_items()

    #解析商品列表.得到所需数据
    for i in items:
        link = i.find_element_by_css_selector(".p-img a").get_attribute("href")
        img = i.find_element_by_css_selector(".p-img a img").get_attribute("src")
        if not img:
            img = i.find_element_by_css_selector(".p-img a img").get_attribute("data-lazy-img")
            img = "https:" + img
        price = i.find_element_by_css_selector(".p-price i").text
        title = i.find_element_by_css_selector(".p-name a em").text
        shop_name = i.find_element_by_css_selector(".p-shop a").text
        commit = i.find_element_by_css_selector(".p-commit strong").text
        dic = {"link":link,"img":img,"price":price,"title":title,"shop_name":shop_name,"commit":commit}
        #将数据存放到MongoDB中去
        DBTool.insert_data(dic)


for i in range(num):
    i = 2*i+1
    get_all_datas(i,kw)

time.sleep(30)
#关闭浏览器
driver.close()
#关闭mongoDB数据库连接
DBTool.close()



#DBTool
"""
连接数据库 保存数据
"""
from pymongo import MongoClient
table = None
c = None

#连接服务
def connect_service():
    global table,c
    c = MongoClient("mongodb://root:123@127.0.0.1:27017")
    table = c["jd"]["jd_data"]

#插入数据
def insert_data(data):
    if not table:
        connect_service()
    table.insert(data)

#关闭连接
def close():
    c.close()