使用Python操作MongoDB数据库

目次

前言
MongoDB简介
基本概念
文档（Document）：
集合（Collection）：
数据库（Database）：
BSON（Binary JSON）：
特点
1. 高性能：
2. 可扩展性：
3. 高可用性：
4. 机动性：
5. 易于使用：
应用场景
对比关系型数据库
数据模子
性能和扩展性
功能和特性
安全性
实用场景
MongoDB安装和配置
MongoDB的安装
MongoDB的配置
启动服务
权限认证
安装MongoDB体系服务
MongoDB可视化工具
使用文档
Python操作MongoDB
安装 pymongo
连接到 MongoDB
用户认证
插入数据
查询数据
更新数据
删除数据
使用文档
完善MongoDB工具类
结语

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前言

 近期看到一篇关于DB-Engines数据库排名的文章，发现MongoDB高居总排名的第五名，而且黑白关系型数据的的第一名，因此对MongoDB好很好奇，抱着学习的态度去研究一下这个超棒的技能。MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它属于非关系型数据库（NoSQL），以其机动的文档模子、强大的查询功能和高可用性而受到广泛欢迎。Python 作为一门强大的编程语言，通过 pymongo 这个库可以非常便捷地与 MongoDB 数据库进行交互。本文将偏重介绍MongoDB的基本概念、并将其与关系型数据库进行对比、MongoDB数据库的安装和配置、使用 Python 和 pymongo 来连接 MongoDB 数据库，进行基本的增删改查（CRUD）操作，并在最后封装生成Python操作MongoDB的工具类。
MongoDB简介

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，它以其机动的文档模子和高扩展性著称，是NoSQL数据库产物中的一种。以下是MongoDB的基本概念及特点：
基本概念

文档（Document）：

• MongoDB中的数据基本单位是文档，文档是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构，雷同于JSON对象。
  
• 文档中的字段可以是基本数据范例（如字符串、整数、浮点数等），也可以是其他文档、数组或文档数组，提供了极大的机动性。
  

集合（Collection）：

• 集合是文档的集合，雷同于关系型数据库中的表。
  
• 集合中的文档结构不需要相同，即MongoDB是无模式的，这意味着它不需要在存储数据之前定义表结构。
  

数据库（Database）：

• MongoDB中的数据库是数据的容器，一个MongoDB实例可以包罗多个独立的数据库。
  
• 每个数据库都有独立的权限控制，可以创建、删除和修改数据库。
  

BSON（Binary JSON）：

• MongoDB使用BSON格式存储数据，BSON是一种雷同JSON的二进制格式，具有轻量性、可遍历性和高效性。
  
• BSON支持更多的数据范例，如Date和BinData范例，以及内嵌的文档对象和数组对象。
  

特点

1. 高性能：

• MongoDB采用内存映射文件的方式来管理数据，这可以大大提高数据的读写速度。
  
• 支持索引，可以加快查询速度。
  

2. 可扩展性：

• MongoDB支持程度扩展，可以通过增长更多的服务器来扩展存储本领和查询性能。
  
• 分片（Sharding）是MongoDB实现程度扩展的机制，它可以将数据分布在多个服务器上。
  

3. 高可用性：

• MongoDB通过副本集（Replica Set）实现高可用性，副本集包罗多个节点，其中一个为主节点，别的为副节点。
  
• 主节点处理写操作，副节点复制主节点的数据并在主节点故障时接受。
  

4. 机动性：

• MongoDB的文档模子非常机动，无需预定义表结构，可以存储复杂的数据范例。
  
• 支持丰富的查询语言，包括嵌套查询和聚合操作。
  

5. 易于使用：

• MongoDB提供了简便易用的接口，包括下令行工具和图形界面工具，方便用户进行数据库操作。
  
• 支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开辟者在项目中集成MongoDB。
  

应用场景

MongoDB实用于处理大规模的数据存储和查询需求，特殊是在以了局景中表现优异：

• 数据量大
  
• 写入操作频繁（读写都很频繁）
  
• 需要机动的数据模子
  
• 需要高可用性和可扩展性
  

比方，MongoDB在交际媒体、电子商务、物联网等领域有广泛的应用。
总之，MongoDB是一个功能强大、机动易用的文档型数据库，它以其高性能、可扩展性和机动性而受到广泛欢迎。随着大数据和云计算技能的不断发展，MongoDB的应用远景将更加广阔。
对比关系型数据库

在工作中主要使用MySQL数据库，以是这里主要对比MongoDB和MySQL数据库的异同。MongoDB是NoSQL数据库产物中的一种，MySQL是关系型数据库的一种，它们各自在数据模子、性能、功能、安全性等方面存在显著差异。以下是对MongoDB和MySQL的详细对比：
数据模子

• MongoDB：MongoDB是一个文档型数据库，它将数据存储在雷同JSON的文档中。这种数据模子提供了更高的机动性和可扩展性，由于每个文档可以有不同的结构和字段。MongoDB的数据模子是动态的，同一个集合里的文档不需要有相同的字段和结构。
  
• MySQL：MySQL是一个关系型数据库，它将数据存储在预先定义的表格中，每个表格有固定的列和数据范例。MySQL使用结构化查询语言(SQL)来操作数据，并可以通过主键和外键来建立表格之间的关联。MySQL的数据模子是静态的，需要预先定义字段。
  

性能和扩展性

• MongoDB：MongoDB在处理大量非结构化数据时表现精彩，由于它不需要进行数据的转换和映射，也不需要维护数据的一致性和完整性。MongoDB支持自动分片和复制，可以实现程度扩展，从而提高数据的可用性和容错性。别的，MongoDB对写入操作有较低的延迟，非常适合及时应用。
  
• MySQL：MySQL在处理小量的结构化数据时表现优异，由于它可以利用索引和缓存来优化数据的检索和计算。MySQL也支持分区和复制来实现垂直扩展，但相比之下，其扩展性可能不如MongoDB那样机动。
  

功能和特性

• MongoDB：MongoDB支持高级功能，包括索引、聚合管道和分片，以提供强大的查询功能。它还支持一些新的特性，如内存限制、自动缓存和可插拔式存储引擎等。MongoDB可以处理大量动态数据，由于文档可以包罗不同范例的数据。
  
• MySQL：MySQL支持原始SQL语句，支持复杂的查询和复杂的事务处理。它还支持外部键，可以有用地关联两个表。MySQL拥有极佳的社区支持，有快速的解决方案。
  

安全性

• MongoDB：MongoDB在安全方面相对较弱，由于它默认不启用身份验证和授权，也不支持复杂的事务处理。MongoDB的安全性主要依赖于网络的隔离和防护，以及传输层安全(TLS)和SSL的加密连接。MongoDB可以通过多文档事务来实现ACID的部门特性，但会牺牲速度和可用性。
  
• MySQL：MySQL提供了更丰富和细致的安全功能，比方基于特权的安全模子、安全套接字层(SSL)、防火墙和审计插件等。MySQL也支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）的事务属性，以确保数据的有用性和完整性。
  

实用场景

• MongoDB：更适合需要机动方便地存储非结构化数据的场景，如大数据量、高并发、数据结构多变的场景，如互联网应用、物联网应用、大数据分析等。
  
• MySQL：更适合结构化数据和需要事务支持的场景，如金融应用、电子商务应用、企业管理应用等，以及需要强一致性和复杂事务处理的场景，如银行体系、库存体系、订单体系等。
  

MongoDB安装和配置

MongoDB的安装

从https://www.mongodb.com/try/download/community所在选择合适的版本下载MongoDB msi安装包。双击安装包直接安装，留意选择合适的安装目次，本人安装位置为：D:\mongoDB\目次下。
MongoDB的配置

启动服务

首先要在MongoDB的data文件夹里新建一个db文件夹和一个log文件夹，然后在log文件夹下新建一个mongo.log文件，然后将D:\mongoDB\bin添加到情况变量path中，接着在cmd窗口中运行如下下令就可以启动mongoDB服务：

1. mongod --dbpath D:\mongoDB\data\db

复制代码

此时打开cmd窗口运行一下mongo下令即可连接上MongoDB服务。
权限认证

连接上MongoDB服务，实行如下下令，添加用户名和密码：

1. use admin
2. db.createUser({
3.     user: 'yourUsername',
4.     pwd: 'yourPassword',
5.     roles: [ { role: 'userAdminAnyDatabase', db: 'admin' } ]
6. })

复制代码

接着打开D:\mongoDB\bin\mongod.cfg文件，打开如下配置：

1. security:
2.   authorization: enabled

复制代码

这个配置是针对MongoDB的，它启用了MongoDB的权限认证。
接着启动MongoDB服务，使用如下下令：

1. mongod --config D:\mongoDB\bin\mongod.cfg --dbpath=D:\mongoDB\data --logpath=D:\mongoDB\data\mongodb.log

复制代码

MongoDB服务启动乐成，接着可以使用如下下令连接服务：

1. mongo -u user -p password123 --authenticationDatabase admin

复制代码

安装MongoDB体系服务

但是如果每次都要这么启动服务的话也太麻烦了吧，这里你可以选择设置成开机自启动，也可以选择用下令net start mongodb来手动启动，这里我选择使用后者，具体方法如下:

1. mongod --config D:\mongoDB\bin\mongod.cfg --dbpath=D:\mongoDB\data --logpath=D:\mongoDB\data\mongodb.log -install -serviceName "MongoDB"

复制代码

如果没有报错的话就说明乐成添加到服务里了，可以使用win+R然后输入services.msc下令进行查看：

MongoDB可视化工具

本人习惯使用Navicat for MongoDB作为可视化工具，具体用法不再赘述，请自行搜刮，这里直接上图：

Navicat下载链接
使用文档

详细的MongoDB操作请参考官方文档
Python操作MongoDB

安装 pymongo

首先，确保你的情况中已经安装了 MongoDB 数据库，并且它正在运行。然后，你需要安装 pymongo 库。在你的 Python 情况中，可以使用 pip 下令来安装：

1. pip install pymongo

复制代码

连接到 MongoDB

使用 pymongo 连接到 MongoDB 数据库非常简单。以下是一个基本的连接示例：

1. from pymongo import MongoClient
2. # 连接到本地 MongoDB 服务
3. # 默认端口是 27017
4. client = MongoClient('localhost', 27017)
6. # 选择或创建数据库
7. db = client['mydatabase'] # 如果数据库不存在，将会自动创建
8. # 选择或创建集合
9. collection = db['mycollection'] # 集合类似于关系数据库中的表

复制代码

用户认证

1. from pymongo import MongoClient
2. # 连接到本地 MongoDB 服务
3. # 默认端口是 27017
4. client = MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017,username="admin",password="*****")
6. # 选择或创建数据库
7. db = client['mydatabase'] # 如果数据库不存在，将会自动创建
8. # 选择或创建集合
9. collection = db['mycollection'] # 集合类似于关系数据库中的表

复制代码

插入数据

在 MongoDB 中，文档是存储数据的基本单元，相当于关系数据库中的行。你可以使用 insert_one() 方法插入单个文档，大概使用 insert_many() 方法插入多个文档。

1. # 插入单个文档
2. post = {"author": "John", "text": "My first blog post!", "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"]}
3. post_id = collection.insert_one(post).inserted_id
4. print("Inserted post with ID:", post_id)
6. # 插入多个文档
7. posts = [
8. {"author": "Alice", "text": "Another post", "tags": ["web", "databases"]},
9. {"author": "Bob", "text": "Yet another post", "tags": ["developers", "blogging"]},
10. ]
11. collection.insert_many(posts)

复制代码

查询数据

MongoDB 提供了丰富的查询接口。以下是一些基本示例：

1. # 查询所有文档
2. for post in collection.find():
3.     print(post)
5. # 使用查询条件
6. for post in collection.find({"author": "John"}):
7.     print(post)
9. # 投影（只返回指定字段）
10. for post in collection.find({}, {"_id": 0, "text": 1}):
11.     print(post)

复制代码

更新数据

使用 update_one() 或 update_many() 方法可以更新文档。

1. # 更新单个文档
2. collection.update_one({"author": "John"}, {"$set": {"text": "Updated text"}})
4. # 更新多个文档
5. collection.update_many({"tags": "mongodb"},{"$set": {"text": "MongoDB post updated"}})

复制代码

删除数据

使用 delete_one() 或 delete_many() 方法可以删除文档。

1. collection.delete_one({"author": "Alice"})
3. # 删除多个文档
4. collection.delete_many({"tags": "blogging"})

复制代码

使用文档

详细的pymongo操作请参考官方文档
完善MongoDB工具类

1. #!/usr/bin/env python
2. # -*- coding: utf-8 -*-
3. """
4. @Time    : 2024/7/19 下午3:19
5. @Author  : Bill Fang
6. @File    : MongoDBUtil.py
7. @Desc    :
8. """
9. import pymongo
11. class MongoDBUtil:
12.     """
13.     MongoDB工具类
14.     """
15.     def __init__(self, ip="127.0.0.1", db_name=None, port=27017):
16.         """构造函数"""
17.         self.client = pymongo.MongoClient(host=ip, port=port,username="admin",password="****")
19.         self.database = self.client[db_name]
20.         print(self.database)
22.     def create_database(self, db_name):
23.         """创建数据库"""
24.         return self.client.get_database(db_name)
26.     def drop_database(self, db_name):
27.         """删除数据库"""
28.         return self.client.drop_database(db_name)
30.     def select_database(self, db_name):
31.         """使用数据库"""
32.         self.database = self.client[db_name]
33.         return self.database
35.     def get_database(self, db_name):
36.         """使用数据库"""
37.         # return self.client[db_name]
38.         return self.client.get_database(db_name)
40.     def list_database_names(self):
41.         """获取所有数据库列表"""
42.         return self.client.list_database_names()
44.     def create_collection(self, collect_name):
45.         """创建集合"""
46.         collect = self.database.get_collection(collect_name)
47.         if(collect is not None):
48.             print("collection %s already exists" % collect_name)
49.             return collect
50.         return self.database.create_collection(collect_name)
52.     def drop_collection(self, collect_name):
53.         """获取所有集合名称"""
54.         return self.database.drop_collection(collect_name)
56.     def get_collection(self, collect_name):
57.         """获取集合"""
58.         return self.database.get_collection(collect_name)
60.     def list_collection_names(self):
61.         """获取所有集合名称"""
62.         return self.database.list_collection_names()
64.     def insert(self, collect_name, documents):
65.         """插入单条或多条数据"""
66.         return self.database.get_collection(collect_name).insert(documents)
68.     def insert_one(self, collect_name, document):
69.         """插入一条数据"""
70.         return self.database.get_collection(collect_name).insert_one(document)
72.     def insert_many(self, collect_name, documents):
73.         """插入多条数据"""
74.         return self.database.get_collection(collect_name).insert_many(documents)
76.     def delete_one(self, collect_name, filter, collation=None, hint=None, session=None):
77.         """删除一条记录"""
78.         return self.database.get_collection(collect_name).delete_one(filter, collation, hint, session)
80.     def delete_many(self, collect_name, filter, collation=None, hint=None, session=None):
81.         """删除所有记录"""
82.         return self.database.get_collection(collect_name).delete_many(filter, collation, hint, session)
84.     def find_one_and_delete(self, collect_name, filter, projection=None, sort=None, hint=None, session=None, **kwargs):
85.         """查询并删除一条记录"""
86.         return self.database.get_collection(collect_name).find_one_and_delete(filter, projection, sort, hint, session, **kwargs)
88.     def count_documents(self, collect_name, filter, session=None, **kwargs):
89.         """查询文档数目"""
90.         return self.database.get_collection(collect_name).count_documents(filter, session, **kwargs)
92.     def find_one(self, collect_name, filter=None, *args, **kwargs):
93.         """查询一条记录"""
94.         return self.database.get_collection(collect_name).find_one(filter, *args, **kwargs)
96.     def find(self, collect_name, *args, **kwargs):
97.         """查询所有记录"""
98.         return self.database.get_collection(collect_name).find(*args, **kwargs)
100.     def update(self, collect_name, spec, document, upsert=False, manipulate=False,
101.                multi=False, check_keys=True, **kwargs):
102.         """更新所有记录"""
103.         return self.database.get_collection(collect_name).update(spec, document,
104.                                 upsert, manipulate, multi, check_keys, **kwargs)
106.     def update_one(self, collect_name, filter, update, upsert=False, bypass_document_validation=False,
107.                                 collation=None, array_filters=None, hint=None, session=None):
108.         """更新一条记录"""
109.         return self.database.get_collection(collect_name).update_one(filter, update,
110.                                 upsert, bypass_document_validation, collation, array_filters, hint, session)
112.     def update_many(self, collect_name, filter, update, upsert=False, array_filters=None,
113.                                 bypass_document_validation=False, collation=None, hint=None, session=None):
114.         """更新所有记录"""
115.         return self.database.get_collection(collect_name).update_many(filter, update,
116.                                 upsert, array_filters, bypass_document_validation, collation, hint, session)
118.     def find_one_and_update(self, collect_name, filter, update, projection=None, sort=None, upsert=False,
119.                            return_document=False, array_filters=None, hint=None, session=None, **kwargs):
120.         """查询并更新一条记录"""
121.         return self.database.get_collection(collect_name).find_one_and_update(filter, update, projection,
122.                                 sort, upsert, return_document, array_filters, hint, session, **kwargs)

复制代码

结语

以上就是使用Python操作MongoDB数据库的基本介绍。通过PyMongo库，我们可以轻松地实现数据库的增删改查等操作。盼望这篇博客对各人有所资助，也等待各人在学习和使用MongoDB的过程中，能够创造出更多风趣和实用的应用！




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