Python-Mongodb vs mysql

mongodb

https://www.cnblogs.com/kermitjam/articles/10147254.html#_label5

centos安装mongodb:

https://blog.csdn.net/xgs736214763/article/details/78505856

ifconfig

查看状态

/etc/init.d/mongod status

查看端口是否监听

netstat -an | grep 27017

进入

mongo

展示数据库

show dbs

使用数据库

use douguo

展示表

show collections

查看数据

db.douguoitem.find()

db.douguoitem.count()

mongodb与mysql命令对比

传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。

MySQL	MongoDB	说明
mysqld	mongod	服务器守护进程
mysql	mongo	客户端工具
mysqldump	mongodump	逻辑备份工具
mysql	mongorestore	逻辑恢复工具
	db.repairDatabase()	修复数据库
mysqldump	mongoexport	数据导出工具
source	mongoimport	数据导入工具
grant * privileges on *.* to …	Db.addUser() Db.auth()	新建用户并权限
show databases	show dbs	显示库列表
Show tables	Show collections	显示表列表
Show slave status	Rs.status	查询主从状态
Create table users(a int, b int)	db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000}) 另：可隐式创建表。	创建表
Create INDEX idxname ON users(name)	db.users.ensureIndex({name:1})	创建索引
Create INDEX idxname ON users(name,ts DESC)	db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1})	创建索引
Insert into users values(1, 1)	db.users.insert({a:1, b:1})	插入记录
Select a, b from users	db.users.find({},{a:1, b:1})	查询表
Select * from users	db.users.find()	查询表
Select * from users where age=33	db.users.find({age:33})	条件查询
Select a, b from users where age=33	db.users.find({age:33},{a:1, b:1})	条件查询
select * from users where age<33	db.users.find({'age':{$lt:33}})	条件查询
select * from users where age>33 and age<=40	db.users.find({'age':{$gt:33,$lte:40}})	条件查询
select * from users where a=1 and b='q'	db.users.find({a:1,b:'q'})	条件查询
select * from users where a=1 or b=2	db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } )	条件查询
select * from users limit 1	db.users.findOne()	条件查询
select * from users where name like "%Joe%"	db.users.find({name:/Joe/})	模糊查询
select * from users where name like "Joe%"	db.users.find({name:/^Joe/})	模糊查询
select count(1) from users	Db.users.count()	获取表记录数
select count(1) from users where age>30	db.users.find({age: {'$gt': 30}}).count()	获取表记录数
select DISTINCT last_name from users	db.users.distinct('last_name')	去掉重复值
select * from users ORDER BY name	db.users.find().sort({name:-1})	排序
select * from users ORDER BY name DESC	db.users.find().sort({name:-1})	排序
EXPLAIN select * from users where z=3	db.users.find({z:3}).explain()	获取存储路径
update users set a=1 where b='q'	db.users.update({b:'q'}, {$set:{a:1}}, false, true)	更新记录
update users set a=a+2 where b='q'	db.users.update({b:'q'}, {$inc:{a:2}}, false, true)	更新记录
delete from users where z="abc"	db.users.remove({z:'abc'})	删除记录
	db. users.remove()	删除所有的记录
drop database IF EXISTS test;	use test db.dropDatabase()	删除数据库
drop table IF EXISTS test;	db.mytable.drop()	删除表/collection
	db.addUser(‘test’, ’test’)	添加用户 readOnly-->false
	db.addUser(‘test’, ’test’, true)	添加用户 readOnly-->true
	db.addUser("test","test222")	更改密码
	db.system.users.remove({user:"test"}) 或者db.removeUser('test')	删除用户
	use admin	超级用户
	db.auth(‘test’, ‘test’)	用户授权
	db.system.users.find()	查看用户列表
	show users	查看所有用户
	db.printCollectionStats()	查看各collection的状态
	db.printReplicationInfo()	查看主从复制状态
	show profile	查看profiling
	db.copyDatabase('mail_addr','mail_addr_tmp')	拷贝数据库
	db.users.dataSize()	查看collection数据的大小
	db. users.totalIndexSize()	查询索引的大小

mongodb语法

MongoDB的好处挺多的，比如多列索引，查询时可以用一些统计函数，支持多条件查询，但是目前多表查询是不支持的，可以想办法通过数据冗余来解决多表查询的问题。

MongoDB对数据的操作很丰富，下面做一些举例说明，内容大部分来自官方文档，另外有部分为自己理解。

查询colls所有数据

db.colls.find() //select * from colls

通过指定条件查询

db.colls.find({‘last_name’: ‘Smith’});//select * from colls where last_name=’Smith’

指定多条件查询

db.colls.find( { x : 3, y : “foo” } );//select * from colls where x=3 and y=’foo’

指定条件范围查询

db.colls.find({j: {$ne: 3}, k: {$gt: 10} });//select * from colls where j!=3 and k>10

查询不包括某内容

db.colls.find({}, {a:0});//查询除a为0外的所有数据

支持<, <=, >, >=查询，需用符号替代分别为$lt，$lte，$gt，$gte

db.colls.find({ “field” : { $gt: value } } );

db.colls.find({ “field” : { $lt: value } } );

db.colls.find({ “field” : { $gte: value } } );

db.colls.find({ “field” : { $lte: value } } );

也可对某一字段做范围查询

db.colls.find({ “field” : { $gt: value1, $lt: value2 } } );

不等于查询用字符$ne

db.colls.find( { x : { $ne : 3 } } );

in查询用字符$in

db.colls.find( { “field” : { $in : array } } );

db.colls.find({j:{$in: [2,4,6]}});

not in查询用字符$nin

db.colls.find({j:{$nin: [2,4,6]}});

取模查询用字符$mod

db.colls.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } )// where a % 10 == 1

$all查询

db.colls.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );//指定a满足数组中任意值时

$size查询

db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询，此查询查询a的子对象数目为1的记录

$exists查询

db.colls.find( { a : { $exists : true } } ); // 存在a对象的数据

db.colls.find( { a : { $exists : false } } ); // 不存在a对象的数据

$type查询$type值为bsonhttp://bsonspec.org/数 据的类型值

db.colls.find( { a : { $type : 2 } } ); // 匹配a为string类型数据

db.colls.find( { a : { $type : 16 } } ); // 匹配a为int类型数据

使用正则表达式匹配

db.colls.find( { name : /acme.*corp/i } );//类似于SQL中like

内嵌对象查询

db.colls.find( { “author.name” : “joe” } );

1.3.3版本及更高版本包含$not查询

db.colls.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } );

db.colls.find( { a : { $not : { $mod : [ 10 , 1 ] } } } );

sort()排序

db.colls.find().sort( { ts : -1 } );//1为升序2为降序

limit()对限制查询数据返回个数

db.colls.find().limit(10)

skip()跳过某些数据

db.colls.find().skip(10)

snapshot()快照保证没有重复数据返回或对象丢失

count()统计查询对象个数

db.students.find({‘address.state’ : ‘CA’}).count();//效率较高

db.students.find({‘address.state’ : ‘CA’}).toArray().length;//效率很低

group()对查询结果分组和SQL中group by函数类似

distinct()返回不重复值

 https://www.cnblogs.com/xffy1028/archive/2011/12/03/2272837.html