一、MongoDB安装

• NoSQL,全称是”Not Only Sql”,指的是⾮非关系型的数据库。

• 非关系型数据库主要有这些特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。

• NoSQL 的拥护者们提倡运⽤用⾮非关系型的数据存储,通常的应⽤用如:模式自由、支持简易易复制、简单的API、大容量量数据等。

• MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。

• MongoDB最大的特点：它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言, 几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能。它是一个面向集合的,模式自由的文档型数据库。

  1、 面向集合(Collection-Orented) 意思是数据被分组存储在数据集中, 被称为一个集合(Collenction)。每个集合在数据库中 都有 一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模式(schema)。

  2、 模式自由(schema-free) 存储在 MongoDB 数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。提了这 么多次”无模 式”或”模式自由”,它到是个什么概念呢?例如,下面两个记录可以存在于同一个集合里面: {“welcome” : “Beijing”} {“age” : 28}

  3、 文档型 意思是我们存储的数据是键-值对的集合,键是字符串,值可以是数据类型集合里的任 意类型, 包括数组和文档. 文件存储格式为 BSON(⼀一种 JSON 的扩展)

• 适用场景
  1、 网站数据:MongoDB 非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制 及高度伸缩性
  2 、缓存:由于性能很高,MongoDB 也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后, 由 MongoDB 搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载
  3 、大尺寸,低价值的数据:使⽤用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储
  4、 高伸缩性的场景:MongoDB 非常适合由数十或数百台服务器器组成的数据库。MongoDB的路路 线图中已经包 对 MapReduce 引擎的内置支持
  5、 用于对象及 JSON 数据的存储:MongoDB 的 BSON 数据格式非常适合文档化格式的存储及 查询

• MongoDB也是一个数据库，是一个NoSQL，非关系型数据库
• 直接保存在硬盘中，保存的数据类似json格式，字典格式
• MongoDB开源免费，你可以去官网下载安装包还有文档，文档写了如何安装和使用，但是都是英文看不懂，而且这个源码包下载不下来。
• 支持-windows、linux、mac

1、windows

安装MongoDB
    官网下载msi安装包
    https://www.mongodb.com/dr/fastdl.mongodb.org/win32/mongodb-win32-x86_64-2008plus-3.4.10-signed.msi/download
    安装，一路next即可
添加环境变量
    将MongoDB\Server\3.4\bin 添加到环境变量中
新建文件夹
    c:\data\db     数据库存放目录
    c:\data\log    日志存放目录
启动服务
    mongod.exe --dbpath c:\data\db
    启动成功，默认MongoDB监听的端口是27017
    【注】如果是默认安装路径，路径需要用引号括起来才行
    【注】或者将data文件夹放到c盘或者d盘根目录下
    【注】用管理员命令行，并且有空格的用双引号引起来即可
启动客户端
    mongo.exe
    连接成功进入，默认  127.0.0.1:27017
将MongoDB设置为windows服务
    在终端下输入：
    mongod --dbpath "c:\data\db" --logpath "c:\data\log\MongoDB.log" --install --serviceName "MongoDB"
    启动服务  net start MongoDB
    关闭服务  net stop MongoDB
卸载windows服务MongoDB
    mongod --dbpath "c:\data\db" --logpath "c:\data\log\MongoDB.log" --remove --serviceName "MongoDB"

2、centos

(1)cd /etc/yum.repos.d/
(2)vi mongodb-org.repo
    [mongodb]
    name=MongoDB Repository
    baseurl=http://downloads-distro.mongodb.org/repo/redhat/os/x86_64/
    gpgcheck=0
    enabled=1
(3)yum install -y mongodb-org （需要网络）
(4)启动MongoDB
    service mongod start
(5)配置远程机器可以访问
    vi /etc/mongod.conf
    将  bind 127.0.0.1  这一行注释掉即可
    关闭防火墙和selinux
    service iptables stop
    setenforce 0
(6)远程连接
    mongo 192.168.1.104:27017

3、Ubuntu

(1)sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 9DA31620334BD75D9DCB49F368818C72E52529D4
(2)echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu xenial/mongodb-org/4.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-4.0.list
【注】仅仅是针对于Ubuntu16.04
(3)sudo apt-get update
(4)sudo apt-get install -y mongodb-org
查看服务是否启动
pgrep mongo -l

#查看版本
mongo -version

手动启动
sudo service mongod start | stop | restart  

一、操作mongodb数据库

1、创建数据库
语法：use 数据库名
注意：如果数据库不存在则创建数据库，否则切换到指定的数据库
注意：如果刚刚创建的数据库不在列表内，如果要显示它，我们需要向刚刚创建的数据库中插入一些数据
( db.star.insert({name:"tom", age:18, gender:1,address:"北京", isDelete:0}) )

2、删除数据库
前提：使用当前数据库(use 数据库名)
db.dropDatabase()

3、查看所有数据库
show dbs

4、查看当前正在使用的数据库
a、db
b、db.getName()

5、断开连接
exit

6、查看命令api
help
mysql mongodb
database db(数据库)
table collection(集合)
一行数据 文档(document)

二、集合操作

1、查看当前数据库下有哪些集合
show collections

2、创建集合
a、
语法：db.createCollection("集合名")
示例：db.createCollection("class")
b、
语法：db.集合名.insert(文档)
示例：db.student.insert({name:"tom", age:18, gender:1,address:"北京", isDelete:0})
区别：两者的区别在于前者创建的是一个空的集合，后者创建一个空的集合并添加一个文档

3、删除当前数据库中的集合
语法：db.集合名.drop()
示例：db.class.drop()

mysql中插入数据：
insert into user(id,name,age,money) values(1,'王宝强',30,3000)
更新数据
update user set age=50 where id=1
删除数据
delete from user where id=1
查询
select * from user where age between 20 and 30
【注】MongoDB中添加数据，字段可以不一样

三、文档操作

1、插入文档
    a、使用insert()方法插入文档
        语法：db.集合名.insert(文档)
            插入一个：db.student.insert({name:"刘欢", age:19,address:"北京", isDelete:0})
        语法：db.集合名.insert([文档1, 文档2, ……, 文档n])
            插入多个：db.student.insert([{name:"马德华", age:17,address:"北京", isDelete:0},{name:"凤凰女", age:20,address:"上海", isDelete:0}])
    b、使用save()方法插入文档
        语法：db.集合名.save(文档)
            说明：如果不指定_id字段，save()方法类似于insert()方法。如果指定_id字段，则会更新_id字段的数据
        示例1：db.student.save({name:"科比", age:22,address:"洛杉矶", isDelete:0})
        示例2：db.student.save({_id:ObjectId("59950962019723fe2a0d8d17"),name:"姚明", age:23,address:"休斯顿", isDelete:0})
2、文档更新
    a、update()方法用于更新已存在的文档
    语法：
        db.集合名.update(
            query,
            update,
            {
                upsert:<boolean>,
                multi:<boolean>
            }
        )
    参数说明：
        query：update的查询条件，类似于sql里update语句内where后面的内容
        update：update的对象和一些更新的操作符($set,$inc)等，$set直接更新，$inc在原有的基础上累加后更新
        upsert：可选，如果不存在update的记录，是否当新数据插入，true为插入，False为不插入，默认为false
        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,就按照条件查找出来的数据全部更新

    需求：将刘德华的年龄更新为25
    示例：
          db.student.update({name:"刘德华"},{$set:{age:25}})
          累加：db.student.update({name:"刘德华"},{$inc:{age:25}})  
          全改：db.student.update({name:"刘德华"},{$set:{age:42}},{multi:true})  

    b、save()方法通过传入的文档替换已有文档
        必须有_id这个键才是更新
        语法：
            db.集合名.save(
                document
            )
        参数说明：
            document：文档数据

3、文档删除
    说明：在执行remove()函数前，先执行find()命令来判断执行的条件是否存在是一个良好习惯
    也可以使用查询中的and和or
    语法：
        db.集合名.remove(
            query,
            {
                justOne:<boolean>
            }
        )
    参数说明：
        query：可选，删除的文档的条件
        justOne：可选，如果为true或1，则只删除一个文档

    示例：db.student.remove({name:"刘德华"})

4、文档查询
    a、find()方法
        语法：db.集合名.find()
        查询集合下所有的文档(数据)：db.student.find()
    b、find()方法查询指定列
        语法：db.集合名.find(
            query,
            {
                <key>:1,
                <key>:1
            }
        )
        参数说明：
            query：查询条件
            key：要显示的字段，1表示显示
    示例：
        查询指定条件，只显示name和age
          db.student.find({isDelete:0},{name:1,age:1})
            查询所有只显示name和age键值
          db.student.find({},{name:1,age:1}) 

    c、pretty()方法以格式化方式来显示文档
        示例：db.student.find().pretty()
        其实就是字典形式显示

    d、findOne()方法查询匹配结果的第一条数据
        示例：db.student.findOne({isDelete:0})
5、查询条件操作符
    作用：条件操作符用于比较两个表达式并从Mongodb集合中获取数据
    a、大于 - $gt   greater than
        语法：db.集合名.find({<key>:{$gt:<value>}})
        示例：db.student.find({age:{$gt:20}})
    b、大于等于 - $gte  equal
        语法：db.集合名.find({<key>:{$gte:<value>}})
    c、小于 - $lt   less than
        语法：db.集合名.find({<key>:{$lt:<value>}})
    d、小于等于 - $lte
        语法：db.集合名.find({<key>:{$lte:<value>}})
    e、大于等于 和 小于等于 - $gte 和 $lte
        语法：db.集合名.find({<key>:{$gte:<value>,$lte:<value>}})
    f、等于 - :
        语法：db.集合名.find({<key>:<value>})
    g、使用_id进行查询
        语法：db.student.find({"_id":ObjectId("id值")})
        示例：db.student.find({"_id":ObjectId("5995084b019723fe2a0d8d14")})
    h、查询某个结果集的数据条数
        db.student.find().count()
    i、查询某个字段的值当中是否包含另一个值
        语法：
        示例：db.student.find({name:/love/}) 包含ile
    j、查询某个字段的值是否以另一个值开头
        示例：db.student.find({name:/^li/}) 开头
        示例：db.student.find({name:/li$/}) 结尾
    正则表达式：匹配一类东西，邮箱、url、手机号、qq号
    单字符匹配：\d \D \w \W \s \S . [a-f]
    数量修饰：{5} {2,} {2,4} + * ?
    子模式：()  \1  \2
    边界： ^  $  \b \B
    修正：re.I  re.M  re.S
6、条件查询and 和 or
    a、AND条件
        语法：db.集合名.find({条件1,条件2,……,条件n})
        示例：db.student.find({isDelete:0,age:{$gt:16}})
    b、OR条件
        语法：
            db.集合名.find(
                {
                    $or:[{条件1},{条件2},……,{条件n}]
                }
            )
        示例：db.student.find({$or:[{age:17},{age:{$gte:20}}]})
    c、AND和OR联合使用
        语法：
            db.集合名.find(
                {
                    条件1,
                    条件2,
                    $or:[{条件3},{条件4}]
                }
            )
            sex是女
            age>30
            height=160 or height=158
        db.star.find({sex:'女',age:{$gt:30},$or:[{height:160},{height:158}]})
7、limit、skip
    limit 偏移量,数量   20条数据，每页显示4条
    a、limit()：读取指定数量的数据记录
        db.student.find().limit(3)
    b、skip()：跳过指定数量的数据
        db.student.find().skip(3)
    c、skip与limit联合使用
        通常用这种方式来实现分页功能
        示例：db.student.find().skip(3).limit(3)
        20条数据，每页显示4条,直接得到第三页所有数据
        db.star.find().skip((3-1)*4).limit(4)
8、排序
    语法：db.集合名.find().sort({<key>:1|-1})
    示例：db.student.find().sort({age:1})
    注意：1表示升序，-1表示降序

    db.star.find({sex:'女'}).sort({age:1,height:-1})
    先按照年龄升序排列，然后按照身高降序排列

python操作MongoDB

一、导入 pymongo
pip install pymongo
from pymongo import MongoClient

二、连接服务器 
端口号 27017
连接MongoDB
连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，一般来说传入MongoDB的IP及端口即可，第一个参数为地址host，第二个参数为端口port，端口如果不传默认是27017。
conn = MongoClient("localhost")
MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)

三、连接数据库
db = conn.数据库名称
连接集合
collection = db[collection_name]
or
collection = db.collection_name
查看全部集合名称
db.collection_names()

四、插入数据
(1) 插入一条数据
    db.user.insert({"name":"小刚","age":18,"hobby":"学习"})
(2) 插入多条数据
    db.user.insert([{"name":"小刚","age":18,"hobby":"学习"},{"name":"xxxoo","age":48,"hobby":"学习"}]
(3) 在3.x以上 建议 使用
    insert_one 插入一条数据
    insert_many() 插入多条数据
(4) 返回 id  使用insert_one()或者insert_many()
    ret.inserted_id
    ret.inserted_ids   得到其  _id

五、查询数据
(1) 查询所有
    db.user.find()
    带条件的查询
    data = db.user.find({"name":"周日"})
    print(data) #返回result类似一个生成器  可以使用 next方法 一个一个 的取出来
    print(next(data))   #取出一条数据
(2) 查询一条
    db.user.find_one()
(3) 带条件查询
    db.user.find({"name":"张三"})
(4) 查询 id
    from bson.objectid import ObjectId* #用于ID查询
    data = db.user.find({"_id":ObjectId("59a2d304b961661b209f8da1")})
(5) 模糊查询
    （1）{"name":{'$regex':"张"}}
    （2）import re    {'xxx':re.compile('xxx')}
(6) sort        排序
    年龄 大于10
    data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",1) #年龄 升序 查询  pymongo.ASCENDING   --升序
    data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",-1) #年龄 降序 查询    pymongo.DESCENDING --降序
(7) limit       取值
    取三条数据
    db.user.find().limit(3)
    data = db.user.find({"age":{"$gt":10}}).sort("age",-1).limit(3)
(8) count   统计数据条数
    db.user.find().count()
(9) skip        从第几条数据开始取
    db.user.find().skip(2)

七、修改
update()方法其实也是官方不推荐使用的方法，在这里也分了update_one()方法和update_many()方法，用法更加严格，
(1) update()
    db.user.update({"name":"张三"},{"$set":{"age":25}})
    db.user.update({"name":"张三"},{"$inc":{"age":25}})
(2) update_one() 第一条符合条件的数据进行更新
    db.user.update_one({"name":"张三"},{"$set":{"age":99}})
(3) update_many() 将所有符合条件的数据都更新
    db.user.update_many({"name":"张三"},{"$set":{"age":91}})
(4) 返回结果是UpdateResult类型
    然后调用matched_count和modified_count属性分别可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数
    print(result.matched_count, result.modified_count)

八、删除
删除操作比较简单，直接调用remove()方法指定删除的条件即可，符合条件的所有数据均会被删除，
(1) 删除 张三
    collection.remove({"name":"lilei"})
(2) 全部删除
    collection.remove()
(3) 依然存在两个新的推荐方法
    delete_one()和delete_many()方法，示例如下：
    delete_one()即删除第一条符合条件的数据
    collection.delete_one({“name”:“ Kevin”})
    delete_many()即删除所有符合条件的数据，返回结果是DeleteResult类型
    collection.delete_many({“age”: {'$lt':25}})
(4) 可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。
    result.deleted_count

九、关闭连接
conn.close()

代码如下：

import pymongo

# 链接数据库
conn = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
# 选择数据库
# db = conn['dudu']
db = conn.dudu
# 选择集合
col = db.star

# 插入数据
# col.insert({'name': '尹兰林', 'age': 26, 'gender': 1, 'height': 160})
# data = [
#         {'name': '流血', 'age': 29, 'gender': 0, 'height': 155}, {'name': '流泪', 'age': 23, 'gender': 1, 'height': 160},
#         {'name': '流汗', 'age': 22, 'gender': 1, 'height': 163},
#     ]
# ret = col.insert_many(data)
# print(ret.inserted_ids)

# ret = col.find()
import re
# ret = col.find({'address': re.compile(r'^新')})
# print(ret)
# ret = col.find().sort('age', -1).skip(2).limit(2)
# for obj in ret:
#     print(obj)

col.update_many({'gender': 1}, {'$inc': {'age': 1}})