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MongoDB - 增刪改查及聚合操作

本文轉載自   查看原文   2019-03-26 20:43   532    MongoDB

[TOC]

MongoDB - 增刪改查及聚合操作

一. 數據庫操作(database)

        Mysql       MongoDB
數據表      table       Collections
數據行      row         Documents
數據列      字段        Field

1. 創建及查看庫

1. 有則使用這個數據庫沒有則創建

	use DATABASE_NAME

2. 查看當前選擇的數據庫, 默認是test

	db

3. 查看數據庫，默認有admin、local和"test"，如果數據庫生成但是沒有集合（下面會講）所以此時只有邏輯數據庫產生並沒有真正意義上的物理數據，這樣看不到查詢結果

	show dbs

2. 刪除庫

use database_name #先切換到要刪的庫下

db.dropDatabase() #刪除當前庫

二. 集合collectionc=操作(相當於SQL數據庫中的表table)

1、增

use db1#選擇所在數據庫
#方式一：
db.table1.insert({'a':1})#當第一個文檔插入時，集合就會被創建並包含該文檔
#方式二：
db.table2#創建一個空集合

2、查

show collections
show tables#兩者等價

3、刪

db.table1.drop()

#集合沒有改的操作

三. 文件操作

1.增(insert)

user0={
    "_id":1,
    "name":"alex",
    "age":10,
    'hobbies':['music','read','dancing'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'weifang'
    }
}

user1={
    "_id":2,
    "name":"wupeiqi",
    "age":20,
    'hobbies':['music','read','run'],
    'addr':{
        'country':'China',
        'city':'hebei'
    }
}

db.table1.insert(user0)	# 增加一個

db.table1.insertMany([user0, user1])	# 增加多個

2.刪(delect,remove)

#1、刪除符合條件的第一個文檔
db.user.deleteOne({ 'age': 8 })#第一個包含有 'age': 8的文檔

#2、刪除符合條件的全部
db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} ) #只要有內嵌文檔，且內容含有country': 'China'的全都刪除
db.user.deleteMany({"_id":{"$gte":3}})#刪除id大於等於3的所有

#3、刪除全部
db.user.deleteMany({}) #等於是清空該集合（表）

3.改(update)

1.簡單修改

db.user.update({}, {$set:{}})	# 默認修改第一條

db.user.updateOne({age:99}, {$set:{"name":"JW8"}})	# 默認修改第一條, 官方推薦.

db.user.updateMany({age:99}, {$set:{"name":"JW8"}})	# 更新所有符合條件的數據

2.加減操作: $inc

#增加和減少$inc
#年齡都+1
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":1}},
    {"multi":true}
)
#年齡都-10
db.user.update(
    {},
    {"$inc":{"age":-10}},
    {"multi":true}
)

3.添加刪除數組內元祖$push $pop $pull

$push的功能是往現有數組內添加元素

#1、為名字為武大郎的人添加一個愛好read
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{"hobbies":"read"}})

#2、為名字為武大郎的人一次添加多個愛好tea，dancing
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$push":{
    "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
}})

$pop的功能是按照位置只能從頭或從尾即兩端刪元素，類似於隊列。1代表尾，-1代表頭

#1、{"$pop":{"key":1}} 從數組末尾刪除一個元素

db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
    "hobbies":1}
})

#2、{"$pop":{"key":-1}} 從頭部刪除
db.user.update({"name":"武大郎"},{"$pop":{
    "hobbies":-1}
})

$pull可以自定義條件刪除

db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
    "hobbies":"read"}
},
{
    "multi":true
}
)

4.避免重復添加 $addToSet

即多個相同元素要求插入時只插入一條

db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})

db.urls.update(
     {"_id":1},
     {
    "$addToSet":{
        "urls":{
        "$each":[
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.baidu.com',
            'http://www.xxxx.com'
            ]
            }
        }
    }
)

5.限制大小,排序

#1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n個

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：不能只將"$slice"或者"$sort"與"$push"配合使用，且必須使用"$each"

4.查

1.簡單用法

db.user.find({})	# 查詢所有符合條件的數據
db.th.findOne({})	# 查詢符合條件的第一條數據	

db.th.findOne({name:2})	# 查詢name字段 == 2 的數據
db.stu.find({name:"輝哥",age:99})	# 並列條件 name與age 同時滿足的

2.比較運算：=，!= ('$ne') ，> ('$gt') ，< ('$lt') ，>= ('$gte') ，<= ('$lte')

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

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

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

#4、select * from db1.user where age < 3
db.user.find({"age":{"$lt":3}})

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

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

3.邏輯運算：MongoDB中字典內用逗號分隔多個條件是and關系，或者直接用$and，$o，r$not（與或非）

#邏輯運算:$and,$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}
})

db.user.find({"$and":[
{"_id":{"$gte":3,"$lte":4}},
{"age":{"$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;
db.user.find({"_id":{"$mod":[2,1]}})


db.user.find({
    "_id":{"$not":{"$mod":[2,1]}}
})

4.成員運算：成員運算無非in和not in，MongoDB中形式為$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 ('alex','yuanhao');
db.user.find({"name":{"$nin":['Stefan','Damon']}})

5.正則：正則定義在/ /內

# MongoDB: /正則表達/i

#1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})#匹配規則：j開頭、g或n結尾，不區分大小寫

6.查看指定字段：0表示不顯示1表示顯示

#1、select name,age from db1.user where id=3;
db.user.find({'_id':3},{'_id':0,'name':1,'age':1})

#2、select name,age from db1.user where name regexp "^jin.*?(g|n)$";
db.user.find({
    "name":/^jin.*?(g|n)$/i
},
{
    "_id":0,
    "name":1,
    "age":1
}
)

7.對數組的查詢：

#查詢數組相關
#查hobbies中有dancing的人
db.user.find({
    "hobbies":"dancing"
})
#查看既有dancing愛好又有tea愛好的人
db.user.find({
    "hobbies":{"$all":["dancing","tea"]}
})
#查看第2個愛好為dancing的人
db.user.find({
    "hobbies.2":"dancing"
})
#查看所有人的第2個到第3個愛好
db.user.find(
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":[1,2]},
}
)

#查看所有人最后兩個愛好，第一個{}表示查詢條件為所有，第二個是顯示條件
db.user.find(
{},
{
    "_id":0,
    "name":0,
    "age":0,
    "addr":0,
    "hobbies":{"$slice":-2},
}
)

#查詢子文檔有"country":"China"的人
db.user.find(
{
    "addr.country":"China"
}
)

8.對查詢結果進行排序：sort() 1代表升序、-1代表降序

db.user.find().sort({"name":1,})
db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})

9.分頁：limit表示取多少個document，skip代表跳過幾個document

#這樣就做到了分頁的效果
db.user.find().limit(2).skip(0)#前兩個
db.user.find().limit(2).skip(2)#第三個和第四個
db.user.find().limit(2).skip(4)#第五個和第六個

10.獲取數量：count()

#查詢年齡大於30的人數
#方式一：
db.user.count({'age':{"$gt":30}}) 

#方式二：
db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()

11.其他

#1、查找所有
db.user.find() #等同於db.user.find({})
db.user.find().pretty()
#2、去重
db.user.find().distinct()

#3、{'key':null} 匹配key的值為null或者沒有這個key
db.t2.insert({'a':10,'b':111})
db.t2.insert({'a':20})
db.t2.insert({'b':null})
db.t2.find({"b":null})#得到的是b這個key的值為null和沒有b這個key的文檔
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }

四. 聚合操作

我們在查詢時肯定會用到聚合，在MongoDB中聚合為aggregate，聚合函數主要用到$match $group $avg $project $concat

設我們的數據庫中有這樣的數據

from pymongo import MongoClient
import datetime

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

l=[
('武大郎','male',18,'20170301','燒餅檢察官',7300.33,401,1), 
('武松','male',78,'20150302','公務員',1000000.31,401,1),
('宋江','male',81,'20130305','公務員',8300,401,1),
('林沖','male',73,'20140701','公務員',3500,401,1),
('柴進','male',28,'20121101','公務員',2100,401,1),
('盧俊義','female',18,'20110211','公務員',9000,401,1),
('高俅','male',18,'19000301','公務員',30000,401,1),
('魯智深','male',48,'20101111','公務員',10000,401,1),

('史進','female',48,'20150311','打手',3000.13,402,2),
('李逵','female',38,'20101101','打手',2000.35,402,2),
('周通','female',18,'20110312','打手',1000.37,402,2),
('石秀','female',18,'20160513','打手',3000.29,402,2),
('李忠','female',28,'20170127','打手',4000.33,402,2),

('吳用','male',28,'20160311','文人',10000.13,403,3), 
('蕭讓','male',18,'19970312','文人',20000,403,3),
('安道全','female',18,'20130311','文人',19000,403,3),
('公孫勝','male',18,'20150411','文人',18000,403,3),
('朱貴','female',18,'20140512','文人',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)

$match和 $group：相當於sql語句中的where和group by

{"$match":{"字段":"條件"}},可以使用任何常用查詢操作符$gt,$lt,$in等

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

#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}}}
)

$group具體

{"$group":{"_id":分組字段,"新的字段名":聚合操作符}}

#1、將分組字段傳給$group函數的_id字段即可
{"$group":{"_id":"$sex"}} #按照性別分組
{"$group":{"_id":"$post"}} #按照職位分組
{"$group":{"_id":{"state":"$state","city":"$city"}}} #按照多個字段分組，比如按照州市分組

#2、分組后聚合得結果,類似於sql中聚合函數的聚合操作符：$sum、$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：取每個部門最大薪資與最低薪資
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會很有用,比用$max和$min效率高
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","first_id":{"$first":"$_id"}}})

#例4：求每個部門的總工資
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":"$salary"}}})

#例5：求每個部門的人數
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})

#3、數組操作符
{"$addToSet":expr}#不重復
{"$push":expr}#重復

#例：查詢崗位名以及各崗位內的員工姓名: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"}}})

$project：用於投射，即設定該鍵值對是否保留。1為保留，0為不保留，可對原有鍵值對做操作后增加自定義表達式

{"$project":{"要保留的字段名":1,"要去掉的字段名":0,"新增的字段名":"表達式"}}

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

更多自定義表達式

#1、表達式之數學表達式
{"$add":[expr1,expr2,...,exprN]} #相加
{"$subtract":[expr1,expr2]} #第一個減第二個
{"$multiply":[expr1,expr2,...,exprN]} #相乘
{"$divide":[expr1,expr2]} #第一個表達式除以第二個表達式的商作為結果
{"$mod":[expr1,expr2]} #第一個表達式除以第二個表達式得到的余數作為結果

#2、表達式之日期表達式:$year,$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"}}}
)

#例如查看每個員工的工作多長時間
db.emp.aggregate(
    {"$project":{"name":1,"hire_period":{
        "$subtract":[
            {"$year":new Date()},
            {"$year":"$hire_date"}
        ]
    }}}
)


#3、字符串表達式
{"$substr":[字符串/$值為字符串的字段名,起始位置,截取幾個字節]}
{"$concat":[expr1,expr2,...,exprN]} #指定的表達式或字符串連接在一起返回,只支持字符串拼接
{"$toLower":expr}
{"$toUpper":expr}

db.emp.aggregate( {"$project":{"NAME":{"$toUpper":"$name"}}})

#4、邏輯表達式
$and
$or
$not

排序：$sort、限制：$limit、跳過：$skip

{"$sort":{"字段名":1,"字段名":-1}} #1升序，-1降序
{"$limit":n} 
{"$skip":n} #跳過多少個文檔

#例1、取平均工資最高的前兩個部門
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工資":-1}
},
{
    "$limit":2
}
)
#例2、
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","平均工資":{"$avg":"$salary"}}
},
{
    "$sort":{"平均工資":-1}
},
{
    "$limit":2
},
{
    "$skip":1
}
)

隨機選取n個：$sample

#集合users包含的文檔如下
{ "_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  }

#下述操作時從users集合中隨機選取3個文檔
db.users.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ]
)

練習題

  1. 查詢崗位名以及各崗位內的員工姓名

  2. 查詢崗位名以及各崗位內包含的員工個數

  3. 查詢公司內男員工和女員工的個數

  4. 查詢崗位名以及各崗位的平均薪資、最高薪資、最低薪資

  5. 查詢男員工與男員工的平均薪資，女員工與女員工的平均薪資

  6. 查詢各崗位內包含的員工個數小於2的崗位名、崗位內包含員工名字、個數

  7. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資

  8. 查詢各崗位平均薪資大於10000且小於20000的崗位名、平均工資

  9. 查詢所有員工信息，先按照age升序排序，如果age相同則按照hire_date降序排序

  10. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資,結果按平均薪資升序排列

  11. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資,結果按平均薪資降序排列,取前1個

    1. 查詢崗位名以及各崗位內的員工姓名
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","names":{"$push":"$name"}}})

2. 查詢崗位名以及各崗位內包含的員工個數
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1}}})

3. 查詢公司內男員工和女員工的個數
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}})

4. 查詢崗位名以及各崗位的平均薪資、最高薪資、最低薪資
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"},"max_salary":{"$max":"$salary"},"min_salary":{"$min":"$salary"}}})

5. 查詢男員工與男員工的平均薪資，女員工與女員工的平均薪資
db.emp.aggregate({"$group":{"_id":"$sex","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}})

6. 查詢各崗位內包含的員工個數小於2的崗位名、崗位內包含員工名字、個數
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","count":{"$sum":1},"names":{"$push":"$name"}}
},
{"$match":{"count":{"$lt":2}}},
{"$project":{"_id":0,"names":1,"count":1}}
)

7. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
{"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
)

8. 查詢各崗位平均薪資大於10000且小於20000的崗位名、平均工資
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000,"$lt":20000}}},
{"$project":{"_id":1,"avg_salary":1}}
)

9. 查詢所有員工信息，先按照age升序排序，如果age相同則按照hire_date降序排序
db.emp.aggregate(
{"$sort":{"age":1,"hire_date":-1}}
)

10. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資,結果按平均薪資升序排列
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
{"$sort":{"avg_salary":1}}
)

11. 查詢各崗位平均薪資大於10000的崗位名、平均工資,結果按平均薪資降序排列,取前1個
db.emp.aggregate(
{
    "$group":{"_id":"$post","avg_salary":{"$avg":"$salary"}}
},
{"$match":{"avg_salary":{"$gt":10000}}},
{"$sort":{"avg_salary":-1}},
{"$limit":1},
{"$project":{"date":new Date,"平均工資":"$avg_salary","_id":0}}
)


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