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python连接mongodb的库文件p

安装python连接mongodb的库文件pymongo

   # wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pymongo/pymongo-2.6.tar.gz

   # tar zxvf pymongo-2.6.tar.gz

   # cd pymongo-1.11

   # python setup.py install


一、MongoDB 数据库操作

 1. 连接数据库

   import pymongo

   import random

   conn = pymongo.Connection() # 连接本机数据库

   # conn = pymongo.Connection(host="192.168.1.202") # 连接指定IP的数据库

   db = conn.test # 进入指定名称的数据库

   users = db.users # 获取数据库里的 users 集合

   #users = db['users'] # 获取数据库里的 users 集合,也可以用字典来获取


 2. 插入

   u = dict(name = "user1", age = 23)

   # db.users.save(u) # 用 save 也可以插入,返回新增的主键值

   db.users.insert(u) # 将数据插入到 users 集合,返回新增的主键值


 3. 更新

   # 更新指定一条记录

   u2 = db.users.find_one({"name":"user9"})

   u2['age'] += 3

   db.users.save(u2)  # 返回更新的主键值


   # 更新多条记录,返回 None

   db.users.update({"name":"user1"}, {"$set":{"age":100, "sex":0}}) # update users set age = 100, sex = 0 where name = 'user1'

   db.users.update({}, {"$inc":{"age":10}}, multi=True) # update users set age = age + 10

   db.users.update({"name":"user1"}, {"$inc":{"age":10}, "$set":{"sex":1}}) # update users set age = age + 10, sex = 1 where name = 'user1'


   # update() 有几个参数需要注意:

   db.集合名.update(criteria, objNew, upsert, mult)

   criteria: 需要被更新的条件表达式

   objNew: 更新表达式

   upsert: 如目标记录不存在,是否插入新文档。

   multi: 是否更新多个文档。


 4. 删除

   db.users.drop()  # 删除集合


   # remove() 用于删除单个或全部文档,删除后的文档无法恢复。

   id = db.users.find_one({"name":"user2"})["_id"]

   db.users.remove(id)  # 根据 id 删除一条记录

   db.users.remove()  # 删除集合里的所有记录

   db.users.remove({'yy':5}) # 删除yy=5的记录


 5. 查询

   # 查询 age 小于 15 的

   for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}): print u


 5.1 查询一条记录

   # 查询 name 等于 user8 的

   for u in db.users.find({"name":"user8"}): print u


   # 获取查询的一个

   u2 = db.users.find_one({"name":"user9"}) # 查不到时返回 None

   print u2


   # 查询特定键 (fields)

   # select name, age from users where age = 21

   for u in db.users.find({"age":21}, ["name", "age"]): print u

   for u in db.users.find(fields = ["name", "age"]): print u


   # 排序(SORT)

   pymongo.ASCENDING  # 也可以用 1 来代替

   pymongo.DESCENDING # 也可以用 -1 来代替

   for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.ASCENDING)]): print u   # select * from 集合名 order by 键1

   for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.DESCENDING)]): print u  # select * from 集合名 order by 键1 desc

   for u in db.users.find().sort([("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 键1 asc, 键2 desc

   for u in db.users.find(sort = [("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]): print u # sort 的另一种写法

   for u in db.users.find({"name":"user9"}, sort=[['name',1],['sex',1]], fields = ["name", "age", 'sex']): print u  # 组合写法


   # 从第几行开始读取(SLICE),读取多少行(LIMIT)

   # select * from 集合名 skip 2 limit 3

   # MySQL 的写法: select * from 集合名 limit 2, 3

   for u in db.users.find().skip(2).limit(3): print u

   for u in db.users.find(skip = 2, limit = 3): print u


   # 可以用切片代替 skip & limit (mongo 中的 $slice 貌似有点问题)。

   for u in db.users.find()[2:5]: print u


   # 单独的写

   for u in db.users.find().skip(2): print u

   for u in db.users.find(skip=1): print u

   for u in db.users.find().limit(5): print u

   for u in db.users.find(limit = 3): print u


   # 多条件查询(Conditional Operators)    # like 的可使用正则表达式查询

   # select * from users where name = 'user3' and age > 12 and age < 15

   for u in db.users.find({'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}): print u

   # select * from users where name = 'user1' and age = 21

   for u in db.users.find({"age":21, "name":"user1"}): print u


   # IN控制器

   for u in db.users.find({"age":{"$in":(23, 26, 32)}}): print u   # select * from users where age in (23, 26, 32)

   for u in db.users.find({"age":{"$nin":(23, 26, 32)}}): print u  # select * from users where age not in (23, 26, 32)


   # 统计总数(COUNT)

   print(db.users.count())  # select count(*) from users

   print(db.users.find({"age":{"$gt":30}}).count()) # select count(*) from users where age > 30


   # OR控制器

   for u in db.users.find({"$or":[{"age":25}, {"age":28}]}): print u  # select * from 集合名 where 键1 = 值1 or 键1 = 值2

   for u in db.users.find({"$or":[{"age":{"$lte":23}}, {"age":{"$gte":33}}]}): print u  # select * from 集合名 where 键1 <= 值1 or 键1 >= 值2


   # 是否存在 (exists)

   db.users.find({'sex':{'$exists':True}})  # select * from 集合名 where exists 键1

   db.users.find({'sex':{'$exists':False}}) # select * from 集合名 where not exists 键1


 7. 正则表达式查询

   for u in db.users.find({"name" : {"$regex" : r"(?i)user[135]"}}, ["name"]): print u # 查询出 name 为 user1, user3, user5 的


 8. 多级路径的元素值匹配

   Document 采取 JSON-like 这种层级结构,因此我们可以直接用嵌入(Embed)代替传统关系型数据库的关联引用(Reference)。

   MongoDB 支持以 "." 分割的 namespace 路径,条件表达式中的多级路径须用引号


   # 如果键里面包含数组,只需简单匹配数组属性是否包含该元素即可查询出来

   db.集合名.find_one({'address':"address1"}) # address 是个数组,匹配时仅需包含有即可

   # 查询结果如:{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "address" : ["address1", "address2"]}


   # 条件表达式中的多级路径须用引号,以 "." 分割

   u = db.集合名.find_one({"im.qq":12345678})

   # 查询结果如:{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "im" : {"msn" : "user1@hotmail.com", "qq" : 12345678}}


   print u['im']['msn']  #显示: user1@hotmail.com


   # 多级路径的更新

   db.集合名.update({"im.qq":12345678}, {'$set':{"im.qq":12345}})


   # 查询包含特定键的

   for u in db.users.find({"im.qq":{'$exists':True}}, {"im.qq":1}): print u

   # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "im" : { "qq" : 12345 } }



   for u in db.users.find({'data':"abc"}): print u

   # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }

   for u in db.users.find({'data':{'$elemMatch':{'a':1, 'b':{'$gt':5}}}}): print u

   # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }

   {data:"abc"} 仅简单匹配数组属性是否包含该元素。$elemMatch 则可以处理更复杂的元素查找条件。当然也可以写成如下方式:

   db.集合名.find({"data.a":1, "data.b":{'$gt':5}})


   对数组, 还可以直接使用序号进行操作:

   db.集合名.find({"data.1":3}) # 序号从0开始



   # 如集合的一列内容

   {"classifyid":"test1",

         "keyword":[

               {"name":'test1', # 将修改此值为 test5 (数组下标从0开始,下标也是用点)

               "frequence":21,

               },

               {"name":'test2', # 子表的查询,会匹配到此值

               "frequence":50,

               },

         ]

   }

   # 子表的修改(子表的其它内容不变)

   db.集合名.update({"classifyid":"test1"}, {"$set":{"keyword.0.name":'test5'}})

   # 子表的查询

   db.集合名.find({"classifyid":"test1", "keyword.0.name":"test2"})



   # 操作符

   $lt         小于

   $lte        小于等于

   $gt         大于

   $gte        大于等于

   $ne         不等于

   $in         in  检查目标属性值是条件表达式中的一员

   $nin        not in

   $set        set(用于 update 语句)

   $unset      与 $set 相反,表示移除文档属性。

   $inc        += (用于 update 语句)

   $exists     exists (判断是否存在,仅有 True 和 False 两个值)

   $all        属性值包含全部条件元素,注意和 $in 的区别

   $size       匹配数组属性元素的数量

   $type       判断属性类型

   $regex      正则表达式查询

   $elemMatch  子属性里的查询

   $push       向数组属性添加元素

   $pushAll    向数组属性添加元素

   $addToSet   和 $push 类似,不过仅在该元素不存在时才添加 (Set 表示不重复元素集合)

   $each       添加多个元素用

   $pop        移除数组属性的元素(按数组下标移除)

   $pull       按值移除

   $pullAll    移除所有符合提交的元素

   $where      用 JS 代码来代替有些丑陋的 $lt、$gt





二、Operator

 (1) $all: 判断数组属性是否包含全部条件。

   db.users.insert({'name':"user3", 'data':[1,2,3,4,5,6,7]})

   db.users.insert({'name':"user4", 'data':[1,2,3]})


   for u in db.users.find({'data':{'$all':[2,3,4]}}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "name" : "user3", "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] }

   注意和 $in 的区别。$in 是检查目标属性值是条件表达式中的一员,而 $all 则要求属性值包含全部条件元素。


 (2) $size: 匹配数组属性元素数量。

   for u in db.users.find({'data':{'$size':3}}): print u

   # 只显示匹配此数组数量的: { "_id" : ObjectId("4c47a13bb48cde79c6780df1"), "name" : "user4", "data" : [ 1, 2, 3 ] }


 (3) $type: 判断属性类型。

   for u in db.users.find({'t':{'$type':1}}): print u  # 查询数字类型的

   for u in db.users.find({'t':{'$type':2}}): print u  # 查询字符串类型的


   类型值:

       double:1

       string: 2

       object: 3

       array: 4

       binary data: 5

       object id: 7

       boolean: 8

       date: 9

       null: 10

       regular expression: 11

       javascript code: 13

       symbol: 14

       javascript code with scope: 15

       32-bit integer: 16

       timestamp: 17

       64-bit integer: 18

       min key: 255

       max key: 127


 (4) $not: 取反,表示返回条件不成立的文档。

   似乎只能跟正则和 $mod 一起使用????

   # 还不知如何使用


 (5) $unset: 和 $set 相反,表示移除文档属性。

   for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u

   # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "age" : 15, "address" : [ "address1", "address2" ] }


   db.users.update({'name':"user1"}, {'$unset':{'address':1, 'age':1}})

   for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u

   # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1" }


 (6) $push: 和 $ pushAll 都是向数组属性添加元素。# 好像两者没啥区别

   for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u

   # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "name" : "user1" }


   db.users.update({'name':"user1"}, {'$push':{'data':1}})

   for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u

   # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1 ], "name" : "user1" }


   db.users.update({'name':"user1"}, {'$pushAll':{'data':[2,3,4,5]}})

   for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u

   # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5 ], "name" : "user1" }


 (7) $addToSet: 和 $push 类似,不过仅在该元素不存在时才添加 (Set 表示不重复元素集合)。

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }


   db.users.update({'name':"user2"}, {'$push':{'data':1}})

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 1 ], "name" : "user2" }


   要添加多个元素,使用 $each。

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), u'data': [1, 1, 2, 3, 4], u'name': u'user2'}

   # 貌似不会自动删除重复


 (8) $each 添加多个元素用。

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }


   db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), u'data': [1, 2, 3, 4], u'name': u'user2'}


   db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, [ 1, 2, 3, 4 ] ], "name" : "user2" }


   db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ [1, 2, 3, 4] ], "name" : "user2" }


 (9) $pop: 移除数组属性的元素(按数组下标移除),$pull 按值移除,$pullAll 移除所有符合提交的元素。

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})

   db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ]}}})

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ], "name" : "user2" }


   db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':1}}) # 移除最后一个元素

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }


   db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':-1}}) # 移除第一个元素

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }


   db.users.update({'name':"user2"}, {'$pull':{'data':2}}) # 移除全部 2

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 3, 4, 5, 6, 7 ], "name" : "user2" }


   db.users.update({'name':"user2"}, {'$pullAll':{'data':[3,5,6]}}) # 移除 3,5,6

   for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u

   # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 4, 7 ], "name" : "user2" }


 (10) $where: 用 JS 代码来代替有些丑陋的 $lt、$gt。

   MongoDB 内置了 Javascript Engine (SpiderMonkey)。可直接使用 JS Expression,甚至使用 JS Function 写更复杂的 Code Block。


   db.users.remove() # 删除集合里的所有记录

   for i in range(10):

       db.users.insert({'name':"user" + str(i), 'age':i})

   for u in db.users.find(): print u

   # 显示如下:

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226e"), "name" : "user0", "age" : 0 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226f"), "name" : "user1", "age" : 1 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2270"), "name" : "user2", "age" : 2 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2271"), "name" : "user3", "age" : 3 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2272"), "name" : "user4", "age" : 4 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2273"), "name" : "user5", "age" : 5 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2274"), "name" : "user6", "age" : 6 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2275"), "name" : "user7", "age" : 7 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2276"), "name" : "user8", "age" : 8 }

   { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2277"), "name" : "user9", "age" : 9 }


   for u in db.users.find({"$where":"this.age > 7 || this.age < 3"}): print u

   # 显示如下:

   {u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}

   {u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}

   {u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}

   {u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}

   {u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}


   for u in db.users.find().where("this.age > 7 || this.age < 3"): print u

   # 显示如下:

   {u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}

   {u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}

   {u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}

   {u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}

   {u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}


   # 使用自定义的 function, javascript语法的

   for u in db.users.find().where("function() { return this.age > 7 || this.age < 3;}"): print u

   # 显示如下:

   {u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}

   {u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}

   {u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}

   {u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}

   {u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}




三、封装查询工具类


   {"age":{"$lt":15}} 这样的查询语法实在太另类,忒难看了。试试封装查询工具类吧。原理很简单,就是重载操作符。


   from pymongo import *

   conn = Connection()

   db = conn.test


   # 插入数据

   for i in range(10):

       u = dict(name = "user" + str(i), age = 10 + i)

       db.users.insert(u)


   # 查询 age 小于 15 的

   for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}): print u


   # 查询结果如下:

   {u'age': 10, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000000'), u'name': u'user0'}

   {u'age': 11, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000001'), u'name': u'user1'}

   {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000002'), u'name': u'user2'}

   {u'age': 13, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000003'), u'name': u'user3'}

   {u'age': 14, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000004'), u'name': u'user4'}



   ################# 查询工具类 start #################################

   class Field(object):

       def __init__(self, name):

           self.name = name


       # 小于

       def __lt__(self, value):

           return { self.name: { "$lt":value } }

       # 小于等于

       def __le__(self, value):

           return { self.name: { "$lte":value } }


       # 大于

       def __gt__(self, value):

           return { self.name: { "$gt":value } }

       # 大于等于

       def __ge__(self, value):

           return { self.name: { "$gte":value } }


       # 等于

       def __eq__(self, value):

           return { self.name: value }

       # 不等于

       def __ne__(self, value):

           return { self.name: { "$ne":value } }


       # in (由于 in 是关键字,故该用首字母大写来避免冲突)

       def In(self, *value):

           return { self.name: { "$in":value } }

       # not in

       def not_in(self, *value):

           return { self.name: { "$nin":value } }


       def all(self, *value):

           '''

           注意和 in 的区别。in 是检查目标属性值是条件表达式中的一员,而 all 则要求属性值包含全部条件元素。

           '''

           return { self.name: { "$all":value } }


       def size(self, value):

           '''

           匹配数组属性元素的数量

           '''

           return { self.name: { "$size":value } }


       def type(self, value):

           '''

           判断属性类型

           @param value 可以是类型码数字,也可以是类型的字符串

           '''

           # int 类型,则认为是属性类型的编码,不再做其它处理

           if type(value) is int and value >= 1 and value <= 255:

               return { self.name: { "$type":value } }

           if type(value) is str:

               value = value.strip().lower()

               code = 2 # 默认为字符串类型

               # 数字类型

               if value in ("int", "integer", "long", "float", "double", "short", "byte", "number"):

                   code = 1

               # 字符串类型

               elif value in ("str", "string", "unicode"):

                   code = 2

               # object 类型

               elif value == "object":

                   code = 3

               # array 类型

               elif value in ("array", "list", "tuple"):

                   code = 4

               # binary data 类型

               elif value in ("binary data", "binary"):

                   code = 5

               # object id 类型

               elif value in ("object id", "id"):

                   code = 7

               # boolean 类型

               elif value in ("boolean", "bool"):

                   code = 8

               # date 类型

               elif value == "date":

                   code = 9

               # null 类型

               elif value in ("null", "none"):

                   code = 10

               # regular expression 类型

               elif value in ("regular expression", "regular"):

                   code = 11

               # javascript code 类型

               elif value in ("javascript code", "javascript", "script"):

                   code = 13

               # symbol 类型

               elif value == "symbol":

                   code = 14

               # javascript code with scope 类型

               elif value == "javascript code with scope":

                   code = 15

               # 32-bit integer 类型

               elif value in ("32-bit integer", "32-bit"):

                   code = 16

               # timestamp 类型

               elif value in ("timestamp", "time"):

                   code = 17

               # 64-bit integer 类型

               elif value in ("64-bit integer", "64-bit"):

                   code = 18

               # min key 类型

               elif value == "min key":

                   code = 255

               # max key 类型

               elif value == "max key":

                   code = 127

               return { self.name: { "$type":code } }



   # 查询工具类 使用范例

   age = Field("age")

   # 查询 age 小于 15 的

   for u in db.users.find(age < 15): print u


   # 查询结果如下:

   {u'age': 10, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000000'), u'name': u'user0'}

   {u'age': 11, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000001'), u'name': u'user1'}

   {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000002'), u'name': u'user2'}

   {u'age': 13, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000003'), u'name': u'user3'}

   {u'age': 14, u'_id': ObjectId('4c9b7465499b1408f1000004'), u'name': u'user4'}


   # 其它查询写法例如:

   for u in db.users.find(age <= 12): print u

   for u in db.users.find(age > 17): print u

   for u in db.users.find(age == 15): print u

   for u in db.users.find(age != 15): print u

   # 查询 name 为 user2 的

   for u in db.users.find(Field("name") == "user2"): print u


   # in 和 not in 的写法较之前的不同(可考虑更优雅的写法)

   for u in db.users.find(age.In(13,14)): print u  # in

   for u in db.users.find(age.not_in(13,14)): print u  # not in

   for u in db.users.find(Field("data").all(1,2,3)): print u  # all: 查询data数组中至少包含 1、2、3 的

   for u in db.users.find(Field("data").size(3)): print u # size: 查询data数组的长度为3的

   # for u in db.users.find({'t':{'$type':1}}): print u

   for u in db.users.find(Field("t").type("number")): print u # 按类型查询,结果同上句


   ################# 查询工具类 end #################################



   ################# 多条件查询工具类 start #################################

   # (下面的 AND 函数很简陋,仅用于演示,不建议用于正式场合)

   import copy

   def AND(*args):

       ret = copy.deepcopy(args[0])


       for d in args[1:]:

           for k, v in d.items():

               if k in ret and type(v) is dict:

                   ret[k].update(v)

               else:

                   ret[k] = v


       return ret



   # 多条件查询工具类 使用范例

   age = Field("age")

   AND(name == "user3", age > 12, age < 15)

   # 相当于如下写法:

   {'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}


   # 使用多条件查询范例

   for u in db.users.find(AND(age > 12, age < 15)): print u

   for u in db.users.find(AND(name == "user3", age > 12, age < 15)): print u


   ################# 多条件查询工具类 end #################################





四、索引(Index)

   索引信息被保存在 system.indexes 中,且默认总是为 _id 创建索引。


 1. 创建、查看索引

   # 查看索引

   for u in db.system.indexes.find(): print u

   # 显示: { "name" : "_id_", "ns" : "test.users", "key" : { "_id" : 1 }, 'v': 0 }


   # 删除 集合的全部索引(不包括 _id 等系统索引)

   db.users.drop_indexes()


   # 创建索引

   db.users.ensure_index([("name", pymongo.ASCENDING)]) # 相当于js的: db.users.ensureIndex({name:1})

   db.users.ensure_index([("name", pymongo.ASCENDING), ("age", pymongo.DESCENDING)]) # 相当于js的: db.users.ensureIndex({name:1, age:-1})


   # 删除指定索引

   db.users.drop_index([("name", pymongo.ASCENDING)])

   db.users.drop_index([("name", pymongo.ASCENDING), ("age", pymongo.DESCENDING)])


   # 重建索引,在python里不知道怎么写

   db.users.reIndex() # 会报错



 2. explain

   explain 命令让我们获知系统如何处理查询请求。

   利用 explain 命令,我们可以很好地观察系统如何使用索引来加快检索,同时可以针对性优化索引。


   print db.users.find({'age':{'$gt':4}}).explain()

   # 显示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor age_1', u'indexBounds': {u'age': [[4, 1.7976931348623157e+308]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 0, u'cursor': u'BtreeCursor age_1', u'indexBounds': {u'age': [[4, 1.7976931348623157e+308]]}, u'nscannedObjects': 0, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 0}


   # 深层索引

   print db.users.find({"contact":{"postcode":{"$lt":100009}}}).explain()

   # 显示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor contact_1', u'indexBounds': {u'contact': [[{u'postcode': {u'$lt': 100009}}, {u'postcode': {u'$lt': 100009}}]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 0, u'cursor': u'BtreeCursor contact_1', u'indexBounds': {u'contact': [[{u'postcode': {u'$lt': 100009}}, {u'postcode': {u'$lt': 100009}}]]}, u'nscannedObjects': 0, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 0}


   print db.users.find({"contact.postcode":{"$lt":100009}}).explain()

   # 显示如: {u'nYields': 0, u'allPlans': [{u'cursor': u'BtreeCursor contact.postcode_1', u'indexBounds': {u'contact.postcode': [[-1.7976931348623157e+308, 100009]]}}], u'nChunkSkips': 0, u'millis': 0, u'n': 9, u'cursor': u'BtreeCursor contact.postcode_1', u'indexBounds': {u'contact.postcode': [[-1.7976931348623157e+308, 100009]]}, u'nscannedObjects': 9, u'isMultiKey': False, u'indexOnly': False, u'nscanned': 9}


   返回结果信息包括:

   cursor: 返回游标类型(BasicCursor 或 BtreeCursor)。

   nscanned: 被扫描的文档数量。

   n: 返回的文档数量。

   millis: 耗时(毫秒)。

   indexBounds: 所使用的索引。



 5. 唯一索引(Unique Index) # 未知怎样使用

   只需在 ensureIndex 命令中指定 unique 即可创建唯一索引。

   如果创建唯一索引前已经有重复文档,那么可以用 dropDups 删除多余的数据。


   # 不允许重复,但之前已经重复的不会被删除

   db.users.ensure_index({name:1}, {unique:true})

   # 还会删除之前重复的资料

   db.users.ensure_index({name:1}, {unique:true, dropDups:true})



 7. hint

   hint 命令可以强制使用某个索引。

   db.users.find({"age":{"$lt":30}}).hint([("name", pymongo.ASCENDING), ("age", pymongo.DESCENDING)]).explain()



 8. 全部索引数据大小(totalIndexSize) # 未知如何实现

   MongoDB 会将索引数据载入内存,以提高查询速度。我们可以用 totalIndexSize 获取全部索引数据大小。

   db.users.totalIndexSize()




五、Map/Reduce

   执行函数:

   db.runCommand(

   {

       mapreduce : <collection>,

       map : <mapfunction>,

       reduce : <reducefunction>

       [, query : <query filter object>]

       [, sort : <sort the query.  useful   optimization>] for

       [, limit : <number of objects to   from collection>] return

       [, out : <output-collection name>]

       [, keeptemp: < | >] true false

       [, finalize : <finalizefunction>]

       [, scope : <object where fields go into javascript global scope >]

       [, verbose :  ] true

   });


   参数说明:

   mapreduce: 要操作的目标集合。

   map: 映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。

   reduce: 统计函数。

   query: 目标记录过滤。

   sort: 目标记录排序。

   limit: 限制目标记录数量。

   out: 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。

   keeptemp: 是否保留临时集合。

   finalize: 最终处理函数 (对 reduce 返回结果进行最终整理后存入结果集合)。

   scope: 向 map、reduce、finalize 导入外部变量。

   verbose: 显示详细的时间统计信息。



   例:

   # 表如下:

   record = {

       "ci" : "test_classify",

       "si" : number,

       "ac" : random.randint(1, 50),

       "ic" : random.randint(1, 50),

       "cv" : random.randint(1, 50),

       "ao" : datetime.datetime.strptime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),

       "ssi" : number,

   }


   # map 生成 key 序列, 必须使用 emit 函数

   map = """function () {

            emit({classifyid: this.ci, siteid: this.si}, {archivecount: this.ac});

          }"""


   # 对 key 的处理,以及返回值

   reduce = """function (key, values) {

               var total = 0;

               for (var i = 0; i < values.length; i++) {

                 total += values[i].archivecount;

               }

               return {archivecount:total};

             }"""


   condition = {"ci" : "test_classify"}

   result = db[TABLE].map_reduce(map, reduce, "temp_top10", keeptemp=False, query=condition)

   result = result.find().sort('value.archivecount', -1).limit(10)




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