勇夺欧冠 (关于勇夺欧冠 玩法)

Python 使用MongoDB的简单教程，将使用勇夺欧冠 对MongoDB进行的各种操作进行了简单的汇总，NoSQLFan进行了简单整理，使用Python的同学可以看一看。

下载相应平台的版本，解压即可。为方便使用，将bin路径添加到系统path环境变量里。其中mongod是服务器，mongo是客户shell，然后创建数据文件目录：在c盘下创建data文件夹，里面创建db文件夹。

1.先安装PIP

2.CMD命令进入C:\Python34\Scripts里面后再执行PIP命令安装pip install wheel

3.把文件最好放在\Script文件夹里面再pip install xxxx.whl

4.注意whl文件名不能改 必须一模一样和原名

当前可下载选项：

勇夺欧冠 -2.6.3.tar.gz Source勇夺欧冠 -2.6.3.win32-py2.7.exe MS Windows installer

PyMongo安装安装勇夺欧冠 -2.6.3.tar.gz

解压之后，cmd运行语句：C:\Users\libing>cd /d E:\勇夺欧冠 -2.6.3E:\勇夺欧冠 -2.6.3>python setup.py install安装勇夺欧冠 -2.6.3.win32-py2.7.exe双击打开即可进入安装

安装对应语言的Driver，Python 安装 勇夺欧冠

$ easy_install 勇夺欧冠

使用方法总结，摘自官方教程

创建连接

>>> import 勇夺欧冠 >>>connection=勇夺欧冠 .Connection('local',27017)

切换数据库

>>> db = connection.test_database

获取collection

>>> collection = db.test_collection

db和collection都是延时创建的，在添加Document时才真正创建

文档添加，_id自动创建

>>> import datetime>>> post = {author: Mike,... text: My first blog post!,... tags: [mongodb, python, 勇夺欧冠 ],... date: datetime.datetime.utcnow()}>>> posts = db.posts>>>posts.insert(post)ObjectId('...')

批量

>>> new_posts = [{author: Mike,... text: Another post!,... tags: [bulk, insert],... date: datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14)},... {author: Eliot,... title: MongoDB is fun,... text: and pretty easy too!,... date: datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45)}]>>> posts.insert(new_posts)[ObjectId('...'), ObjectId('...')]

获取所有collection（相当于SQL的show tables）

>>> db.collection_names()[u'posts', u'system.indexes']

获取单个文档

>>> posts.find_one(){u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'勇夺欧冠 ']}

查询多个文档

>> for post in posts.find():... post...{u'date': datetime.datetime(...), u'text': u'My first blog post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'mongodb', u'python', u'勇夺欧冠 ']}{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14), u'text': u'Another post!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Mike', u'tags': [u'bulk', u'insert']}{u'date': datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45), u'text': u'and pretty easy too!', u'_id': ObjectId('...'), u'author': u'Eliot', u'title': u'MongoDB is fun'}

加条件的查询

>>> posts.find_one({author: Mike})

高级查询

>>> posts.find({date: {$lt: d}}).sort(author)

统计数量

>>>posts.count()3

加索引

>>> from 勇夺欧冠 import ASCENDING, DESCENDING>>> posts.create_index([(date, DESCENDING), (author, ASCENDING)])u'date_-1_author_1'

查看查询语句的性能

>>> posts.find({date: {$lt: d}}).sort(author).explain()[cursor]u'BtreeCursor date_-1_author_1'>>> posts.find({date: {$lt: d}}).sort(author).explain()[nscanned]2

附自己总结的一点小心得，仅供参考

缺点

不是全盘取代传统数据库（NoSQLFan：是否能取代需要看应用场景）

不支持复杂事务（NoSQLFan：MongoDB只支持对单个文档的原子操作）

文档中的整个树，不易搜索，4MB限制？（NoSQLFan：1.8版本已经修改为16M）

特点（NoSQLFan：作者在这里列举的很多只是一些表层的特点）：

文档型数据库，表结构可以内嵌

没有模式，避免空字段开销（Schema Free）

分布式支持

查询支持正则

动态扩展架构

32位的版本最多只能存储2.5GB的数据（NoSQLFan：最大文件尺寸为2G，生产环境推荐位）

名词对应

一个数据项叫做 Document（NoSQLFan：对应MySQL中的单条记录）

一个文档嵌入另一个文档（comment 嵌入 post）叫做 Embed

储存一系列文档的地方叫做 Collections（NoSQLFan：对应MySQL中的表）

表间关联，叫做 Reference

引用PyMongo>>> import 勇夺欧冠 创建连接Connection>>> import 勇夺欧冠 >>> conn = 勇夺欧冠 .Connection('local',27017)或>>> from 勇夺欧冠 import Connection>>> conn = Connection('local',27017)

创建Connection时，指定及port参数>>> import 勇夺欧冠 >>> conn = 勇夺欧冠 .Connection(='127.0.0.1',port=27017)

连接数据库>>> db = conn.ChatRoom或>>> db = conn['ChatRoom']

连接聚集>>> account = db.Account或 >>> account = db[Account]

查看全部聚集名称>>>db.collection_names()

查看聚集的一条记录>>> db.Account.find_one()>>>db.Account.find_one({UserName:keyword})

查看聚集的字段 >>> db.Account.find_one({},{UserName:1,Email:1}){u'UserName': u'libing', u'_id': ObjectId('4ded95c3b7780a774a099b7c'), u'Email': u'libing@35.cn'}

>>> db.Account.find_one({},{UserName:1,Email:1,_id:0}){u'UserName': u'libing', u'Email': u'libing@35.cn'}

查看聚集的多条记录>>> for item in db.Account.find():        item>>> for item in db.Account.find({UserName:libing}):        item[UserName]查看聚集的记录统计 >>> db.Account.find().count()>>>db.Account.find({UserName:keyword}).count()

聚集查询结果排序 >>> db.Account.find().sort(UserName)  --默认为升序>>> db.Account.find().sort(UserName,勇夺欧冠 .ASCENDING)   --升序>>> db.Account.find().sort(UserName,勇夺欧冠 .DESCENDING)  --降序

聚集查询结果多列排序>>> db.Account.find().sort([(UserName,勇夺欧冠 .ASCENDING),(Email,勇夺欧冠 .DESCENDING)])添加记录>>> db.Account.insert({AccountID:21,UserName:libing}) 修改记录>>> db.Account.update({UserName:libing},{$set:{Email:libing@126.com,Password:123}}) 删除记录>>> db.Account.remove()   -- 全部删除>>>db.Test.remove({UserName:keyword})