MongoDB增删改查的python操作

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已于 2024-09-06 14:48:13 修改 · 1.2k 阅读

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#mongodb #python #非关系型数据库

于 2024-09-06 14:45:05 首次发布

前置知识

如果你已经大致了解了MongoDB的基本概念，请跳到第二节。
MongoDB文档数据库的存储结构分为四个层次，从大到小依次是：

数据库database
集合collection
文档document
键值对 key-value pair

数据库由集合组成，集合没有固定的结构，一个集合是一些文档构成的对象。考虑到集合可以插入任意格式和类型的数据，一个集合没有固定的标准，那么就有一个问题：我们该如何得知一个文档该插入哪个集合呢？所以，通常情况下插入集合的数据都会有一定的关联性，以某个主题或者在语义区分。与关系数据库的区别也就仅仅在于集合内的结构了。所以可以说非关系型的数据库（如MongoDB) 玩法更多，使用更灵活。

然后谈谈文档。文档是MongoDB的核心概念，是数据的基本单元，与关系数据库中的行十分类似。文档是一组有序的键值对集合。在同一个集合当中的文档不要求键保持一致，例如，一个集合可能包含用户信息，但每个用户文旦更可以包含不同的信息，如用户名、年龄、电子邮件地址等，而这些字段并不是所有文档都必须具备的。虽然集合不强制要求文档结构，但是数据建模的不同可能会影响程序性能和数据库容量。文档之间的关系是数据建模需要考虑的重要因素。文档与文档之间的关系包括嵌入和引用两种。

文档的数据结构与JSON相同，所有存储在集合中的数据都是BSON格式。（*BSON: Binary JSON）

键值对，键key起到唯一索引的作用，一个键对应一个值，一个值不是指数值而是数据。数据可以是列表list包含着的一组key-value，也可以是单独的string, int, double, char, bool，甚至是png,jpg等等

Create operation

插入多个文档

import pymongo

client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

db = client.market

coll = db.customer

docs = [
    {
     
     "name": "zhao", "age": 20, "gender": "male", "hasCar": False},
    {
     
     "name": "wang", "age": 33, "gender": "male", "hasCar": True},
    {
     
     "name": "lu", "age": 23, "gender":"female", "hasCar": True}
]
result = coll.insert_many(docs)

cursor = coll.find(