MongoDB----增删改查

MongoDB数据库增删改查：

不需要手动创建数据库和集合，
通过use XX，不代表创建了数据库和集合，当插入第一条数据的时候，才开始真正的创建数据库

增：use db1    //有则切换，无则新 增
查：    
    - show dbs //查看所有数据库(如果数据库没有collection，则不显示)
　   - show databases;也可以
    - db       //查看当前所处位置的数据库；
删：db.dropDatabase()
    
//不会就用help

集合的增删改：

增：(前面的db是固定的值)  db.表
    - db.user.info  //user.info表
    - db.user       //user表
    - db.user.auth  //user.auth表


　　当第一个文档插入时，集合就会被创建
　　> use database1
　　switched to db database1
　　> db.table1.insert({'a':1})
　　WriteResult({ "nInserted" : 1 })
　　> db.table2.insert({'b':2})
　　WriteResult({ "nInserted" : 1 })
查：
    - show collections
    - show tables  #这两个是一样的
    #只要是空不显示
删：
　　- db.user.info.help()  //查看帮助
　　- db.user.info.drop()  //表示集合user.info被删除
　　- db.user.drop()       //集合user被删除

文档的增删改查：

增加文档

单条插入与多条插入

#1、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变

#2、插入单条
user0={
    "name":"egon",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}

db.test.insert(user0)  //向test表中插入一条数据 (user0)  db.表.insert();
db.test.find()

#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'
    }
}

db.user.insertMany([user1,user2])

- db.user.insert({"_id":1,"name":"haiyan"})
- db.user.info.insert({"x":new Date(),"pattern":"/^egon.*?$/i","z":Object()})
     - 单条插入insert(user0)
     - 多条插入：如上insertMany([user1,user2,user3,user4,])
        #如果user0没写id，也可以吧user0插进去，因为没有指定id，
        #会生成一条新的，只要id不冲突就能插进去
        
        db.t1.insert({"_id":1,"a":1,"b":2,"c":3})
        #有相同的id则覆盖，无相同的id则新增，可以指定_id,也可以不指定id，默认是Obiectid()
        db.t1.save({"_id":1,"z":6})  #有了就把原来的覆盖了
        db.t1.save({"_id":2,"z":6})  #如果没有id，就会新增一个
        #如果用insert会告诉你有重复的key了,但是用save就不一样了，会把"a":1,"b":2,"c":3直接给覆盖了

查询文档

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


- db.user.info.find()                     #查看所有的记录,返回的是一个数组,find()[1]
- db.user.info.find().pertty              #美化
- db.user.info.find({}).count()           #查询所有的数据
- db.user.info.find().limit(10)           #查询前10条数据
- db.user.info.find().skip(10).limit(10)  #跳过前10条数数据，从11条数据开始查10条数据

#注意
    #这里面会自动创建一个_id字段，默认就是创建的Object类型的
    #你创建的z字段也是一样的，推荐还是用人家默认的
    #一模一样的id是不让插的，
    #自带Obiect是为了让mongodb能够比较好的实现分布式的功能来提供依据的
- db.t1.findOne()  #查一条
比较运算：=，!=,>,<,<=,>=
#1、select * from db1.usesr where id=3
db.user.find({"_id":3})

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

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

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

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

逻辑运算

#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":{"$gte":40}  #结束就不要加逗号了
})
或者
db.user.find({"$and":[
    {"_id":{"$gte":3,"$lte":4}},  #一个字典就是一个条件
    {"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;  #奇数
db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}})  #取模运算，id对2取模

#取反，偶数
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 ('huahua','xxx');
db.user.find({"name":{"$nin":['hauhua','xxx']}})

正则匹配

select * from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";
db.user.find({
     "name":/^jin.*?(g|n)$/i
 })

查看指定字段　

select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";  #jin开头匹配到g或者n结尾的
db.user.find({
    "name":/^jin.*?(g|n)$/i   #//i,i代表忽略大小写
},
{  #显示匹配成功的字段
    "_id":0,  #不要
    "name":1, #要
    "age":1  #要
}
)

其他

#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({})
db.user.find().pretty()

#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}})

内嵌文档的查询

db.user.find({   #查看有跳舞爱好的这些人，有就可以
    "hobbies":"dancing"
}) 
 
db.user.find({  #既有喝茶爱好，又有跳舞爱好
    "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]}
})

db.user.find({  #第三个爱好是跳舞的
    "hobbies.2":"dancing"
})

db.user.find(  #查询所有人的后两个爱好
{},  #空就代表匹配到所有人了
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":-2},  #切最后一个到最后二个
}
)

db.user.find(  #查询所有人的第一个和第二个爱好
{},  #空就代表匹配到所有人了
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":[1,2]},  #切第一个到第二个
}
)


db.user.find(  #找前两个爱好
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":2},  
}
)


db.user.find(  #找出国家是中国的
{
    "addr.country":"China"  //key必须加上双引号，表示addr.country国家有China的(如果数据库中country：[“Chine”，“xxx”],也是可以匹配的)
}
)

更新文档　　

update语法介绍

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（可以理解先删除原来数据，后插入新数据）

#注意：除非是删除，否则_id是始终不会变的
#1、覆盖式:
db.user.update({'age':20},{"name":"Wxx","hobbies_count":3})
注意：是用{"name":"Wxx","hobbies_count":3}覆盖原来的记录,就相当新的数据是没有age的字段的，age字段被覆盖了

#2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如
var obj=db.user.findOne({"_id":2})

obj.username=obj.name+'SB'
obj.hobbies_count++
delete obj.age

db.user.update({"_id":2},obj)

对原来的数据进行update

使用：$set(设置字段)，$unset(删除字段)

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":将所有匹配的数据进行修改}
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":""}})

删除文档

#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({})

补充remove
db.user.remove({})           //全部是删除
db.user.remove({age:12})     //默认能找到了就全部删除，相当于deleteMany，性能低，如果希望将集合全部清空，直接删除集合  db.user.drop()
db.user.remove({age:12},true)//只删除一个、相当于deleteOne()

增加和减少：$inc

#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
    }
    )

添加删除数组内元素：$push,$pop,$pull

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"

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,
        "$sort":-1
    }
    }
})
#注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$eah"

聚合

如果你有数据存储在MongoDB中，你想做的可能就不仅仅是将数据提取出来那么简单了；你可能希望对数据进行分析并加以利用。MongoDB提供了以下聚合工具：
#1、聚合框架
#2、MapReduce(详见MongoDB权威指南)
#3、几个简单聚合命令：count、distinct和group。(详见MongoDB权威指南)

#聚合框架：
可以使用多个构件创建一个管道，上一个构件的结果传给下一个构件。
这些构件包括（括号内为构件对应的操作符）：筛选($match)、投射($project)、分组($group)、排序($sort)、限制($limit)、跳过($skip)
不同的管道操作符可以任意组合，重复使用

准备数据

from pymongo import MongoClient
import datetime

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

l=[
('egon','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
('alex','male',78,'20150302','teacher',1000000.31,401,1),
('wupeiqi','male',81,'20130305','teacher',8300,401,1),
('yuanhao','male',73,'20140701','teacher',3500,401,1),
('liwenzhou','male',28,'20121101','teacher',2100,401,1),
('jingliyang','female',18,'20110211','teacher',9000,401,1),
('jinxin','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)

筛选：$match

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

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

#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}}}
)

投射：$project

{"$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"}}

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

#2、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

#3、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"}
        ]
    }}}
)


#4、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"}}})

#5、逻辑表达式
$and
$or
$not
其他见Mongodb权威指南

分组：$group

{"$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：去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"}}})

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

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

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}}
)

参考答案

六、可视化工具（可以任意选择）

2、Studio 3T

七、pymongo

官网：http://api.mongodb.com/python/current/tutorial.html

from pymongo import MongoClient

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

#2、use 数据库
db=client['db2'] #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['userinfo'] #等同于：db.user

#5、插入文档
import datetime
user0={
    "_id":1,
    "name":"egon",
    "birth":datetime.datetime.now(),
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'BJ'
    }
}

user1={
    "_id":2,
    "name":"alex",
    "birth":datetime.datetime.now(),
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'weifang'
    }
}
# res=table_user.insert_many([user0,user1]).inserted_ids
# print(res)
# print(table_user.count())

#6、查找

# from pprint import pprint#格式化细
# pprint(table_user.find_one())
# for item in table_user.find():
#     pprint(item)

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

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

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

一次性插入2000条数据;

for(var i=1;i<=2000;i++){
   db.user.insert({num:i})      
}
//效率低,需要调用数据库2000次

var arr = []
for(var i=1;i<=2000;i++){
  arr.puch({num:i})  
}
db.user.insert(arr)
//需要注意的是，如果数据量非常大的时候，可能会造成数据一次性插入失败;需要分批次插入数据

提升

文档之间的联系

一对一：通过文档内嵌的形式体现一对一的关系

db.user.insert({name:"xiaoming",frind:{name:"xiahua"}})

一对多：向关系型数据库中那样foreignKey即可

或者直接用数组包裹数据(不常用)

db.user.insert({name:"xiaoming",user_id:"_id(id号)"})

多对多

db.user.insert({name:"xiaoming",user_id:["_id(id号)","_id(id号)","_id(id号)"]})

posted @ 2019-04-11 23:17 小名的同学阅读(209) 评论(0) 编辑收藏举报

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覆盖式（可以理解先删除原来数据，后插入新数据）

对原来的数据进行update

提升

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