文档操作
文件操作补充
涉及到数据的嵌套查找，支持直接点键或者索引
db.t1.deleteOne({'addr.counytry':'Japan'})
db.t1.deleteOne({'hobby.1':'tea'})
点键和点索引可以无限制地往下点
用户权限管理
涉及到用户权限相关，引号推荐全部使用双引号
mongoDB针对用户权限的创建，数据可以保存在不同的数据库下
之后在登录的时候只需要自己指定账户数据来源于哪个数据库即可
但是管理员用户数据一般情况下推荐保存到admin库下，而普通用户任意库都可以，为了便于管理可以在test库下创建
管理员账户需要在admin数据库下创建
# 1.切换到admin数据库下 use admin
# 2.创建账户并且赋予权限 db.createUser( { user: "root", pwd: "123", roles: [ { role: "root", db: "admin" } ] } )
其他用户在test数据库下创建
# 1.切换到test数据库下
use test
# 2.创建账户并赋予权限
db.createUser(
{
user: "jason",
pwd: "123",
roles: [ { role: "readWrite", db: "test" },
{ role: "read", db: "db1" } ]
}
)
# 针对test库用于读写的权限 针对db1库只拥有读的权限
上述账户都可以创建多个。
最好是使用管理员打开cmd操作下列命令
先停止服务
net stop MongoDB
再移除服务
MongoD --remove
再次添加
mongod --bind_ip 0.0.0.0 --port 27017 --logpath D:\MongoDB\Server\4.4\log\mongod.log --logappend --dbpath D:\MongoDB\Server\4.4\data --serviceName "MongoDB" --serviceDisplayName "MongoDB" --install --auth
再次启动
net start MongoDB
验证方式
直接在登录的时候验证
mongo -u "root" -p "123" --port 27017 --
进入之后再验证
mongo
use admin
db.auth("root","123")
数据准备
针对数据的主键值，不知道会默认创建，知道了则使用指定的
插入单条
user0={
"name":"jason",
"age":10,
'hobbies':['music','read','dancing'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'BJ'
}
}
db.user.insert(user0)
插入多条
user1={
"_id":1,
"name":"ax",
"age":10,
'hobbies':['music','read','dancing'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'weifang'
}
}
user2={
"_id":2,
"name":"wi",
"age":20,
'hobbies':['music','read','run'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'hebei'
}
}
user3={
"_id":3,
"name":"yo",
"age":30,
'hobbies':['music','drink'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'heibei'
}
}
user4={
"_id":4,
"name":"jg",
"age":40,
'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
'addr':{
'country':'China',
'city':'BJ'
}
}
user5={
"_id":5,
"name":"jn",
"age":50,
'hobbies':['music','read',],
'addr':{
'country':'China',
'city':'henan'
}
}
db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])
NoSQL诀窍
在不熟练的情况下，可以先写SQL语句，之后对比着拼接出NoSQL语句
查询
学习mongodb的查询语句只要对比着MySQL去学，非常简单。
并且在书写mongodb查询语句的时候，可以先使用MySQL的SQL语句，然后参考SQL语句再书写mongodb语句，相当于将MySQL语句翻译成mongodb
查询指定字段
# 1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find(
{'_id':3},
{'_id':0,'name':1,'age':1}
)
'''0表示不要 1表示要'''
针对主键字段_id如果不指定默认是必拿的
普通字段不写就表示不拿
比较运算符
# SQL：=,!=,>,<,>=,<=
# MongoDB：{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","$gte","$lte"
#1、select * from db1.user where name = "jason";
db.user.find({'name':'jason'})
#2、select * from db1.user where name != "jason";
db.user.find({'name':{"$ne":'jason'}})
#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}})
逻辑运算符
# 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"取反
#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 = "ax";
db.user.find({
"$or":[
{'_id':{"$gte":5}},
{"name":"ax"}
]
})
"""取反操作了解一下即可"""
#4、select * from db1.user where id % 2=1;
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 ('ax','yo');
db.user.find({"name":{"$nin":['ax','yo']}})
#3、select * from db1.user where age in (20,30,31) or name!='jason';
db.user.find({
'$or':[
{'age':{'$in':[20,30,31]}},
{'name':{'$ne':'jason'}}
]
})
正则匹配
用一些符号的组合去文本中筛选出符合条件的数据
# SQL: regexp 正则
# 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})
范围/模糊查询
find({查询条件},{筛选字段})
"""
MySQL
关键字 like
关键符号
% 匹配任意个数的任意字符
_ 匹配单个个数的任意字符
MongoDB:
通过句点符
$all
"""
#1、查看有dancing爱好的人
db.user.find({'hobbies':'dancing'}) # 默认就是范围查询
#2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
db.user.find({
'hobbies':{
"$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({},{'_id':0,'name':1,'hobbies':{"$slice":-2}})
#5、查看所有人前面两个爱好
db.user.find({},{'_id':0,'name':1,'hobbies':{"$slice":2}})
#6、查看所有人中间的第2个到第3个爱好
db.user.find({},{"_id":0,"name":1,'hobbies':{"$slice":[1,2]}})
排序
"""
MySQL:
关键字 order by
升序 降序 asc desc
MongoDB
关键字 sort
升序 降序 1 -1
"""
# 排序:1代表升序，-1代表降序
# select * from db.user order by age asc;
db.user.find().sort({"age":1})
# select * from db.user order by age desc,_id asc
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
分页（限制查询条数）
"""
MySQL
关键字 limit
分页 5,5
MongoDB
关键字 limit
分页 skip
"""
# 分页:limit代表取多少个document，skip代表跳过前多少个document
# select * from db.user limit 2,1
db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
杂项补充
# 获取数量
db.user.count({'age':{"$gt":30}})
--或者
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
#1、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key的数据
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})
> db.t2.find({"b":null})
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
#2、查找所有
db.user.find() #等同于db.user.find({})
#3、查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个
db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})
数据准备
from pymongo import MongoClient
import datetime
client=MongoClient('mongodb://root:123@localhost:27017')
table=client['db1']['emp']
# table.drop()
l=[
('jason','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
('ax','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wxx','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yh','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('lz','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jly','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jx','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)
分组查询
# 1.按照部门分组
db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$post'}})
# 2.按照年龄分组
db.emp.aggregate({'$group':{'_id':'$age'}})
# 3.求每个部门的平均年龄
db.emp.aggregate({
'$group':{
'_id':'$post',
'平均年龄':{'$avg':'$age'}
}
})
# 4.求每个部门的最高薪资与最低薪资
db.emp.aggregate({
'$group':{
'_id':'$post',
'最高薪资':{'$max':'$salary'},
'最低薪资':{'$min':'$salary'}
}
})
# 5.查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
# SQL语句:select post,group_concat(name) from emp group by post;
db.emp.aggregate({
"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}
})
# 6.select * from db1.emp where id > 3 group by post;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, # 分组之前筛选数据
{"$group":{"_id":"$post"}}
)
# 7.select * from db1.emp where id > 3 group by post having avg(salary) > 10000;
db.emp.aggregate(
{"$match":{"_id":{"$gt":3}}}, # 出现在$group上面就是where
{"$group":{"_id":"$post",'avg_salary':{"$avg":"$salary"}}},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}} # 出现在$group下面就是having
)
练习
1. 查询岗位名以及各岗位内的员工姓名
select post,group_concat(name) from emp group by post;
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}})
