3.4MongoDB的基本操作

增、查、改、删是所有数据库必备的功能。本节将介绍如何使用  MongoDB  来实现这四个功能。



3.4.1  实例3：创建数据库与集合，写入数据


实例描述

在Robo  3T中进行如下操作。

（1）创建一个名为“chapter_3”的数据库，以及其中的多个集合。

（2）往集合里逐条插入数据。

（3）往集合里批量插入数据。

使用Robo  3T打开刚刚安装完成的MongoDB，可以看到A区域是空的，还没有数据库，如图3-21所示。

图3-21  MongoDB是空的

1．创建数据库与集合

（1）鼠标右击“小电脑”图标，在弹出的菜单中选择“Create  Database”命令，如图3-22所示。

（2）在弹出的对话框中输入数据库的名字，单击“Create”按钮完成数据库的创建，如图3-23所示。

图3-22  选择“Create  Database”命令

图3-23  输入数据库名字并单击Create按钮

（3）新创建的数据库会出现在  A  区域中。单击数据库左边的小箭头将其展开，然后右击“Collections（0）”文件夹，在弹出的菜单中选择“Create  Collection...”命令，如图3-24所示。

（4）在弹出的对话框中输入集合的名字，然后单击“Create”按钮（如图3-25所示）创建一个集合。

图3-24  选择“Create  Collection...”命令

图3-25  输入集合名字并单击“Create”按钮

（5）创建完集合后，原来的“Collections(0)”变成了“Collections(1)”。由此可以推测：括号里面的数字表示这个数据库里面有多少个集合。单击“Collections(1)”左侧的小箭头将其展开，可以看到集合“example_data_1”已经创建好了。双击集合名字，可以看到当前集合里什么都没有，如图3-26所示。

图3-26  空集合什么都没有

2．插入单条数据

插入单条数据的命令为“insertOne()”。

Robo  3T自带插入数据的功能。但是本书不准备介绍。本书会直接介绍如何在C区域执行MongoDB命令插入数据。

（1）创建一条JSON字符串。例如：

{"name":  "张小二",  "age":  17,  "address":  "浙江"}

（2）对C区域的内容做一些修改。

原来是：

db.getCollection('example_data_1').find({})

修改为：

db.getCollection('example_data_1').insertOne({"name":  "  张小二  ",  "age":  17,"address":  "浙江"})

（3）使用Windows与Linux的读者，可以按键盘上的“Ctrl  +  R”组合键；使用macOS的读者按“Command  +  R”组合键。运行后的界面如图3-27所示。可以看到，一条数据已经插入到了MongoDB中。

图3-27  插入数据

提示：

还可以通过单击Robo  3T上面的绿色三角形来运行命令。

（4）在  A  区域双击集合“example_data_1”，从新打开的选项卡中可以看到数据已经成功插入，如图3-28所示。

图3-28  数据已经成功插入

被插入的数据就是JSON字符串：

{"name":  "张小二",  "age":  17,  "address":  "浙江"}

提示：

JSON字符串必须使用双引号，不过这个规定在MongoDB中并非强制性的，用单引号也没有问题。例如，在C区域执行以下命令：

db.getCollection('example_data_1').insertOne({'name':  ’王小六’,  'age':  25,  'work':  ’厨师’})

插入以后，集合“example_data_1”中的数据如图3-29所示。

图3-29  插入第二条数据

如果将Python的字典直接复制到MongoDB的insertOne命令中，则绝大部分情况下这些字典都可以直接使用，只有极少数情况下需要做一些修改。3.4节将会讲到这些少数情况。

提示：

MongoDB还允许Key不带引号，直接写成{name:  ’王小六’,  age:  25,  work:  ’厨师’}。但这种写法存在一些局限性，并且会导致MongoDB的命令不方便平滑移植到Python中。因此，建议读者一律使用带单引号的写法或者带双引号的写法。

3．调整插入的字段

（1）任意修改、添加、删除字段。

在图3-29中，第1条数据没有“work”这个字段，第2条数据没有“address”这个字段。这就说明：在MongoDB里，插入数据的字段是可以任意修改、添加、删除的。

例如，再插入一条新的数据：

这一次所有的字段都和前两条数据不一样，但  MongoDB  仍然可以轻松处理——遇到新来的字段，加上去就是了，没什么大不了的，如图3-30所示。

图3-30  遇到新的字段，MongoDB会自动添加上去

（2）插入同一个字段，但格式却不同。

即使是同一个字段，其数据格式也可以不一样。

例如，再插入一条数据：

添加后的数据如图3-31所示。

图3-31  同一个字段的数据格式也可以不一样

提示：

“能不能做”是一回事，“应不应该做”是另一回事。虽然MongoDB能够处理同一个字段的不同数据类型，也可以随意增减字段，但并不意味着应该这样做。

在设计数据库时，应尽量保证同一个字段使用同一种类型的数据，并提前考虑好应该有哪些字段。

3．批量插入数据

批量插入数据的命令是“insertMany”。现在把一个包含很多个字典的列表传给“insertMany”。

列表为：

对应的MongoDB批量插入语句为：

运行后返回的数据如图3-32所示。

图3-32  批量插入数据

提示：

可以通过换行和缩进让代码更美观、易读。换行和缩进不影响代码功能。

运行以后的集合数据如图3-33所示。

图3-33  插入数据以后的集合

无论是插入一条数据还是插入多条数据，每一条数据被插入  MongoDB  后都会被自动添加一个字段“_id”。“_id”读作“Object  Id”，它是由时间、机器码、进程pid和自增计数器构成的。

“_id”始终递增，但绝不重复。

●  同一时间，不同机器上面的“_id”不同。

●  同一机器，不同时间的“_id”也不同。

●  同一机器同一时间批量插入的数据，“_id”依然不同。

提示：

_id的前8位字符转换为十进制就是时间戳。例如“5b2f2e24e0f42944105c81d2”，前8位字符“5b2f2e24”转换为十进制就是时间戳“1529818660”，对应的北京时间是“2018-06-24  13:37:40”。



3.4.2  实例4：查询数据


实例描述

对数据集example_data_1进行如下查询：

（1）查询所有数据。

（2）查询特定数据：查询“age”为25岁的员工。

（3）查询特定数据：查询“age”不小于25的所有记录。

（4）限定返回的数据字段类型。

在Robo  3T中双击集合名字，实际上是自动执行了以下这条查询语句：

db.getCollection('example_data_1').find({})

下面先来了解一下查询结果的三种显示模式。

1．三种显示模式

Robo  3T显示出来的查询结果如图3-34所示。注意右上角方框框住的三个图标。

图3-34  查询并返回所有数据

Robo  3T对于返回的数据有三种组织方式，从左到右分别是：“树形模式（Tree  Mode）”“表格模式（Table  Mode）和“文本模式（Text  Mode）”。

提示：

这三种显示模式是Robo  3T提供的，不是MongoDB的功能。

（1）树形模式。

优点是：可以直观地看到每一条记录有哪些字段，每一个字段是什么内容和什么格式，如图3-35所示。

弊端是：每次都要单击每一条记录左边的三角形，非常麻烦。

图3-35  树形模式

（2）表格模式（本书用得最多的显示模式）。

优点是：便于对数据整体有一个全面的认识。在表格模式里可以看到很多行数据，便于观察数据的全貌、对比不同记录的相同字段，如图3-36所示。

弊端是：不能显示嵌入式文档的内容。

图3-36  表格模式

（3）文本模式（如图3-37所示）。

优点是：便于对数据进行复制/粘贴，便于对特殊格式数据进行深入认识。

弊端是：一屏只能显示少量内容，要反复拖动滚动条才能完整看完数据；不方便不同记录之间进行对比。

图3-37  文本模式

2．查询固定值数据

（1）查询所有数据。

如要查询所有数据值，则直接使用下面两种写法的任意一种即可：

db.getCollection('example_data_1').find()

或

db.getCollection('example_data_1').find({})

（2）查询特定数据。

如要查询某个或者某些具体字段，则可以使用下面的语法来查询。如果有多个字段，则这些字段需要同时满足。

例如，对于数据集  example_data_1，要查询所有“age”字段为25的记录。则查询语句可以写为：

db.getCollection('example_data_1').find({'age':  25})

查询结果如图3-38所示。

图3-38  查询所有“age”为25的记录

由于“age”为25的记录有两条，于是需要进一步缩小查询范围——再增加一个限制条件：

运行结果如图3-39所示。

总结一下，“find”的参数相当于一个字典。字典的  Key  就是字段名，字典的值就是要查询的值。如果字典有多个Key，则这些字段需同时满足。

图3-39  多个查询条件同时满足

3．查询范围值数据

如要查询的字段值能够比较大小，则查询时可以限定值的范围。例如，对数据集example_data_1，要查询所有“age”字段不小于25的记录，则需要使用大于等于操作符“$gte”。查询语句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age':  {'$gte':  25}})

运行效果如图3-40所示。

图3-40  查询范围数据

查询某个范围的数据会用到的操作符见表3-2。

表3-2  范围操作符及其意义

使用范围操作符的查询语句格式如下：

可以看出，在使用范围操作符后，原本填写被查询值的地方现在又变成了一个字典。这个字典的Key是各个范围操作符，而它们的值是各个范围的边界值。

【举例1】  查询所有“age”大于21并小于等于24的数据。

查询语句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age':  {'$lt':  25,  '$gt':  21}})

运行效果如图3-41所示。

图3-41  “age”大于21并且小于等于24的所有记录

【举例2】  查询所有“age”大于21并小于等于24的数据，且“name”不为“夏侯小七”的记录，见代码3-5。

代码3-5  查询“age”大于21并小于等于24，且“name”不为“夏侯小七”的数据

运行效果如图3-42所示。

图3-42  查询的结果

4．限定返回哪些字段

“find”命令可以接收两个参数：第1个参数用于过滤不同的记录，第2个参数用于修改返回的字段。如果省略第2个参数，则MongoDB会返回所有的字段。

如要限定字段，则查询语句的格式如下：

其中，用于限定字段的字典的Key为各个字段名。其值只有两个——0或1。

●  如果值为0，则表示在全部字段中剔除值为0的这些字段并返回。

●  如果值为1，则表示只返回值为1的这些字段。

例如，查询数据集example_data_1，但不返回“address”和“age”字段。查询语句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({},  {'address':  0,  'age':  0})

运行结果为如图3-43所示。

图3-43  不返回“address”字段和“age”字段

再例如，要求只返回name字段和age字段，则查询语句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({},  {'name':  1,  'age':  1})

运行效果如图3-44所示。

图3-44  只返回“name”和“age”字段

读者可能已经发现，不论是选择“只返回某些字段”还是“不返回某些字段”，结果里始终有“_id”。这是因为，“_id”比较特殊，它是默认要返回的，除非明确说明不需要它。即，如果不想要“_id”，则必须在限定字段的字典中把“_id”字段的值设为0，如图3-45所示。

图3-45  明确申明不需要“_id”

如果不考虑“_id”，则限定字段的字典里面的值只可能全都是0或全都是1，不可能1和0混用，一旦混用则MongoDB就会报错。这从逻辑上很好理解：

（1）如果只要A、B、C，则没有提到的自然都是不需要的。

（2）如果除A、B、C外其他的全都要，则没有提到的自然全都是需要的。

提示：

只有“_id”很特别，不论其他字段的值是0还是1，如果不需要返回“_id”，则需要把它的值设为0。

5．修饰返回结果

（1）满足要求的数据有多少条——count()命令。

如果想知道满足要求的数据有多少条，则可以使用“count()”命令。

例如，要查询所有“age”字段大于21的记录有多少条，则查询语句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age':  {'$gt':  21}}).count()

运行结果如图3-46所示。返回数字“6”表示有6条记录满足要求。

图3-46  查询结果条数

（2）限定返回结果——“limit()”命令。

如果查询的结果非常多，则可能需要限定返回结果。此时就需要使用“limit()”命令。它的用法如下：

●  如果限制返回的条数为一个数字，则表示最多返回这么多条记录。如果超过限定条数，则只返回限定的条数。

●  如果不足限定的条数，则有多少就返回多少。

例如，对于数据集example_data_1，限制只返回4条数据。

具体命令如下：

db.getCollection('example_data_1').find().limit(4)

运行效果如图3-47所示。

图3-47  最多返回4条记录

（3）对查询结果进行排序——“sort()”命令。

有时也需要对查询结果进行排序，此时需要使用“sort()”命令。使用方法如下：

其中，字段的值为-1表示倒序，为1表示正序。

例如，对所有“age”大于21的数据，按“age”进行倒序排列。查询语句如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'age':  {'$gt':  21}}).sort({'age':  -1})

运行结果如图3-48所示。

图3-48  将查询结果倒序排列



3.4.3  实例5：修改数据


实例描述

数据集  example_data_1,“name”为“王小六”的这个记录是没有“address”字段的。现在需要为它增加这个字段，同时把“work”从“厨师”改为“工程师”。

（1）更新集合中的单条数据。

（2）批量更新同一个集合中的多条数据。

修改操作也就是更新（Update）操作，对应的  MongoDB  命令为“updateOne()”和“updateMany()”。

这两个命令只有以下区别，它们的参数完全一致。

●  updateOne：只更新第1条满足要求的数据。

●  updateMany：更新所有满足要求的数据。

下面以“updateMany”为例来介绍更新记录的操作。

1．更新操作的语法

更新操作的语法如下：

updateMany的第1个参数和“find”的第1个参数完全一样，也是一个字典，用来寻找所有需要被更新的记录。

第2个参数是一个字典，它的Key为“$set”，它的值为另一个字典。这个字典里面是需要被修改的字段名和新的值。

2．举例

修改“name”为“王小六”的文档，添加“address”字段，并把“work”字段从“厨师”改为“工程师”。更新语句见代码3-6。

代码3-6  修改name为“王小六”的文档

运行效果如图3-49所示。

图3-49  更新字段信息

再次查看数据集，发现“王小六”的信息已经发生了变化，如图3-50所示。

图3-50  数据发生了变化



3.4.4  实例6：删除数据


实例描述

例如，要从数据集example_data_1中删除字段“hello”值为“world”的这一条记录。

（1）从集合中删除单条数据。

（2）从集合中批量删除多条数据。

只要会查询数据，就会删除数据。为了防止误删数据，一般的做法是先查询要删除的数据，然后再将查出的数据删除。

（1）查询字段“hello”中值为“world”的这一条记录。

具体如下：

db.getCollection('example_data_1').find({'hello':  'world'})

运行效果如图3-51所示。

图3-51  首先查询出需要删除的记录

（2）把查询语句的“find”修改为“deleteOne”（如果只删除第1条满足要求的数据），或把查询语句的“find”修改为“deleteMany”（如果要删除所有满足要求的数据）。

具体命令如下：

db.getCollection('example_data_1').deleteMany({'hello':  'world'})

运行效果如图3-52所示。

图3-52  删除数据

（3）在返回的数据中，“acknowledged”为“true”表示删除成功，“deletedCount”表示一共删除了1条数据。

（4）再次查询example_data_1，发现已经找不到被删除的数据了，如图3-53所示。

图3-53  已经找不到被删除的数据了

提示：

慎用删除功能。一般工程上会使用“假删除”，即：在文档里面增加一个字段“deleted”，如果值为0则表示没有删除，如果值为1则表示已经被删除了。

默认情况下，deleted字段的值都是0，如需要执行删除操作，则把这个字段的值更新为1。而查询数据时，只查询deleted为0的数据。这样就实现了和删除一样的效果，即使误操作了也可以轻易恢复。



3.4.5  实例7：数据去重


实例描述

在数据集example_data_1中，进行以下两个去重操作。

（1）对“age”字段去重。

（2）查询所有“age”大于等于24的数据，再对“age”进行去重。

去重操作用到的命令为“distinct()”。格式如下：

db.getCollection('example_data_1').distinct(’字段名’，  查询语句的第一个字典)

distinct()可以接收两个参数：

●  第1个参数为字段名，表示对哪一个字段进行去重。

●  第2个参数就是查询命令“find()”的第1个参数。distinct命令的第2个参数可以省略。

1．对“age”字段去重

对“age”字段去重的语句如下：

db.getCollection('example_data_1').distinct('age')

运行效果如图3-54所示。

图3-54  对“age”字段去重

在MongoDB中返回的数据是一个数组，里面是去重以后的值。

2．对满足特定条件的数据去重

首先查询所有“age”大于等于24的数据，然后对“age”进行去重。具体语句见代码3-7。

代码3-7  对“age”大于等于24的记录的“age”字段去重

运行结果如图3-55所示。

图3-55  先筛选再去重

也许有读者会问，能否去重以后再带上其他字段呢？答案是，用“distinct()”命令不能实现。要实现这个功能，需要学习第7章的内容。