MongoDB 学习笔记(python操作)

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一、MongoDB 数据库操作
1. 连接数据库
import pymongo
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
db.users.insert(u) # 将数据插入到 users 集合

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)

# 更新多条记录
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

5.2 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

5.3 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

5.4 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

5.5 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

5.6 IN
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)

5.7 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

5.8 OR
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

6. 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)

From :  http://blog.csdn.net/daillo/article/details/7030910

[mogileFS] MogileFS 一个开源的分布式文件系统

应用层——没有特殊的组件要求
无单点失败——MogileFS启动的三个组件(存储节点、跟踪器、跟踪用的数据库),均可运行在多个 机器上,因此没有单点失败。(你也可以将跟踪器和存储节点运行在同一台机器上,这样你就没有必要用4台机器)推荐至少两台机器。
自动的文件复制——文件是基于他们的“类”,文件可以自动的在多个存储节点上复制,这是为了尽量少的复制,才使用“类”的。加入你有的图片站点有三份 JPEG图片的拷贝,但实际只有1or2份拷贝,那么Mogile可以重新建立遗失的拷贝数。用这种办法,MogileFS(不做RAID)可以节约在磁 盘,否则你将存储同样的拷贝多份,完全没有必要。
“比RAID好多了”——在一个非存储区域网络的RAID(non-SAN RAID)的建立中,磁盘是冗余的,但主机不是,如果你整个机器坏了,那么文件也将不能访问。 MogileFS在不同的机器之间进行文件复制,因此文件始终是可用的。
传输中立,无特殊协议——MogileFS客户端可以通过NFS或HTTP来和MogileFS的存储节点来通信,但首先需要告知跟踪器一下。
简单的命名空间——文件通过一个给定的key来确定,是一个全局的命名空间。你可以自己生成多个命名空间,只要你愿意,但是这样可能在同一MogileFS中,会造成冲突key。
不用共享任何东西——MogileFS不需要依靠昂贵的SAN来共享磁盘,每个机器只用维护好自己的磁盘。
不需要RAID——在MogileFS中的磁盘可以是做了RAID的也可以是没有,如果是为了安全性着想的话RAID没有必要买了,因为MogileFS已经提供了。
不会碰到文件系统本身的不可知情况——在MogileFS中的存储节点的磁盘可以被格式化成多种格式(ext3,reiserFS等等)。MogilesFS会做自己内部目录的哈希,所以它不会碰到文件系统本身的一些限制,比如一个目录中的最大文件数。你可以放心的使用。

本文来自ChinaUnix博客,如果查看原文请点:http://blog.chinaunix.net/u2/74846/showart_1098111.html