MongoDb 的Python支持

本文是一个Python 使用MongoDB的简单教程,将使用pymongo对MongoDB进行的各种操作进行了简单的汇总,我们进行了简单整理,使用Python的同学可以看一看。

下载相应平台的版本,解压即可。为方便使用,将bin路径添加到系统path环境变量里。其中mongod是服务器,mongo是客户shell,然后创建数据文件目录:在c盘下创建data文件夹,里面创建db文件夹。

基本使用:

MongoDb 的Python支持

安装对应语言的Driver,Python 安装 pymongo

<font face="Courier New">1</font><font face="Courier New">$ easy_install pymongo</font>

使用方法总结,摘自官方教程

创建连接

<font face="Courier New">1</font>>>> import <font face="Courier New">pymongo </font>
<font face="Courier New">2</font>>>> connection=pymongo.Connection('localhost',27017)

切换数据库

<font face="Courier New">1</font>>>> db = <font face="Courier New">connection.test_database</font>

获取collection

<font face="Courier New">1</font>>>> collection = <font face="Courier New">db.test_collection</font>

db和collection都是延时创建的,在添加Document时才真正创建

文档添加,_id自动创建

<font face="Courier New">1</font>>>> import <font face="Courier New">datetime </font>
<font face="Courier New">2</font>>>> post = {"author": "Mike",
<font face="Courier New">3</font>...         "text": "My first blog post!",
<font face="Courier New">4</font>...         "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
<font face="Courier New">5</font>...         "date": datetime.datetime.utcnow()}
<font face="Courier New">6</font>>>> posts = <font face="Courier New">db.posts </font>
<font face="Courier New">7</font><font face="Courier New">>>> posts.insert(post) </font>
<font face="Courier New">8</font>ObjectId('...')

批量插入

<font face="Courier New">01</font>>>> new_posts = [{"author": "Mike",
<font face="Courier New">02</font>...               "text": "Another post!",
<font face="Courier New">03</font>...               "tags": ["bulk", "insert"],
<font face="Courier New">04</font>...               "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},
<font face="Courier New">05</font>...              {"author": "Eliot",
<font face="Courier New">06</font>...               "title": "MongoDB is fun",
<font face="Courier New">07</font>...               "text": "and pretty easy too!",
<font face="Courier New">08</font>...               "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]
<font face="Courier New">09</font><font face="Courier New">>>> posts.insert(new_posts) </font>
<font face="Courier New">10</font>[ObjectId('...'), ObjectId('...')]

获取所有collection(相当于SQL的show tables)

<font face="Courier New">1</font><font face="Courier New">>>> db.collection_names() </font>
<font face="Courier New">2</font>[u'posts', u'system.indexes']

获取单个文档

<font face="Courier New">1</font><font face="Courier New">>>> posts.find_one() </font>
<font face="Courier New">2</font>{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}

查询多个文档

view source print?
<font face="Courier New">1</font>>> for post in <font face="Courier New">posts.find(): </font>
<font face="Courier New">2</font><font face="Courier New">...   post </font>
<font face="Courier New">3</font><font face="Courier New">... </font>
<font face="Courier New">4</font>{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'pymongo']}
<font face="Courier New">5</font>{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}
<font face="Courier New">6</font>{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}

加条件的查询

<font face="Courier New">1</font>>>> posts.find_one({"author": "Mike"})

高级查询

<font face="Courier New">1</font>>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author")

统计数量

<font face="Courier New">1</font><font face="Courier New">>>> posts.count() </font>
<font face="Courier New">2</font><font face="Courier New">3</font>

加索引

<font face="Courier New">1</font>>>> from pymongo import <font face="Courier New">ASCENDING, DESCENDING </font>
<font face="Courier New">2</font>>>> posts.create_index([("date", DESCENDING), ("author", ASCENDING)])
<font face="Courier New">3</font>u'date_-1_author_1'

查看查询语句的性能

<font face="Courier New">1</font>>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["cursor"]
<font face="Courier New">2</font>u'BtreeCursor date_-1_author_1'
<font face="Courier New">3</font>>>> posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author").explain()["nscanned"]
<font face="Courier New">4</font><font face="Courier New">2</font>

附自己总结的一点小心得,仅供参考

缺点

  • 不是全盘取代传统数据库(NoSQLFan:是否能取代需要看应用场景)
  • 不支持复杂事务(NoSQLFan:MongoDB只支持对单个文档的原子操作)
  • 文档中的整个树,不易搜索,4MB限制?(NoSQLFan:1.8版本已经修改为16M)

特点(NoSQLFan:作者在这里列举的很多只是一些表层的特点):

  • 文档型数据库,表结构可以内嵌
  • 没有模式,避免空字段开销(Schema Free)
  • 分布式支持
  • 查询支持正则
  • 动态扩展架构
  • 32位的版本最多只能存储2.5GB的数据(NoSQLFan:最大文件尺寸为2G,生产环境推荐64位)

名词对应

  • 一个数据项叫做 Document(NoSQLFan:对应MySQL中的单条记录)
  • 一个文档嵌入另一个文档(comment 嵌入 post)叫做 Embed
  • 储存一系列文档的地方叫做 Collections(NoSQLFan:对应MySQL中的表)
  • 表间关联,叫做 Reference

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