前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。MongoDB数据库在该项目中会用来存储画像数据（用户画像、新闻画像），使用MongoDB存储画像的一个主要原因就是方便扩展，因为画像内容可能会随着产品的不断发展而不断的更新。作为算法工程师需要了解常用的MongoDB语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作可能会从MongoDB中获取用户、新闻画像来构造相关特征。本着这个目的，本文对MongoDB常见的语法及Python操作MongoDB进行了总结，方便大家快速了解。

• 主要特点

• 创建数据库目录

• MongoDB 后台管理 Shell

• MongoDB 创建数据库

• 数据库

• 语法

• 实例

• MongoDB 创建集合

• 实例

• MongoDB 删除集合

• 实例

• MongoDB 插入文档

• 插入文档

• 实例

• MongoDB 更新文档

• update() 方法

• 实例

• MongoDB 删除文档

• 语法

• 实例

• MongoDB 查询文档

• 语法

• 实例

• MongoDB AND 条件

• MongoDB OR 条件

• AND 和 OR 联合使用

• MongoDB 排序

• MongoDB sort() 方法

• PyMongo

• pip 安装

• 测试 PyMongo

• 创建数据库

• 创建一个数据库

• 判断数据库是否已存在

• 创建集合

• 创建一个集合

• 判断集合是否已存在

• Python Mongodb 插入文档

• 插入集合

• 插入多个文档

• Python Mongodb 查询文档

• 查询一条数据

• 查询集合中所有数据

• 查询指定字段的数据

• 根据指定条件查询

• 返回指定条数记录

• Python Mongodb 修改文档

• 排序

• Python Mongodb 删除数据

• 删除集合中的所有文档

• 删除集合

MongoDB简介

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

主要特点

• MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。
• 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。
• 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。
• 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。
• Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
• MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。
• Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。
• Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。
• Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
• GridFS是MongoDB中的一个内置功能，可以用于存放大量小文件。
• MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
• MongoDB支持各种编程语言:RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
• MongoDB安装简单

Linux平台安装MongoDB

MongoDB 提供了 linux 各个发行版本 64 位的安装包，你可以在官网下载安装包。

MongoDB 源码下载地址：https://www.mongodb.com/download-center#community

安装前我们需要安装各个 Linux 平台依赖包。

Red Hat/CentOS：

sudo yum install libcurl openssl

Ubuntu 18.04 LTS ("Bionic")/Debian 10 "Buster"：

sudo apt-get install libcurl4 openssl

Ubuntu 16.04 LTS ("Xenial")/Debian 9 "Stretch"：

sudo apt-get install libcurl3 openssl

查看ubuntu的版本

lsb_release -a

这里我们选择 tgz 下载，下载完安装包，并解压 tgz（以下演示的是 64 位 Linux上的安装） 。

wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.4.10.tgz #下载
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.4.10.tgz #解压

MongoDB 的可执行文件位于 bin 目录下，所以可以将其添加到 PATH 路径中

export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH

****为你 MongoDB 的安装路径。

创建数据库目录

默认情况下 MongoDB 启动后会初始化以下两个目录：

• 数据存储目录：/var/lib/mongodb
• 日志文件目录：/var/log/mongodb

我们在启动前可以先创建这两个目录：

sudo mkdir -p /var/lib/mongo
sudo mkdir -p /var/log/mongodb

接下来启动 Mongodb 服务：

mongod --dbpath /var/lib/mongo --logpath /var/log/mongodb/mongod.log --fork

MongoDB 后台管理 Shell

如果你需要进入 mongodb 后台管理，由于已经将MongoDB可执行文件添加到PATH路径，所以可以直接执行 mongo 命令文件。

MongoDB Shell 是 MongoDB 自带的交互式 Javascript shell，用来对 MongoDB 进行操作和管理的交互式环境。

当你进入 mongoDB 后台后，它默认会链接到 test 文档（数据库）：

MongoDB 概念解析

在mongodb中基本的概念是文档、集合、数据库。下表将帮助您更容易理解Mongo中的一些概念：

MongoDB 创建数据库

数据库

一个mongodb中可以建立多个数据库。

MongoDB的默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。

MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。

"show dbs" 命令可以显示所有数据的列表。

toby@recsys:~$ mongo
MongoDB shell version: 2.6.10
connecting to: test
> show dbs
admin  (empty)
local  0.078GB

执行 "db" 命令可以显示当前数据库对象或集合。

toby@recsys:~$ mongo
MongoDB shell version: 2.6.10
connecting to: test
> db
test

运行"use"命令，可以连接到一个指定的数据库。

toby@recsys:~$ mongo
MongoDB shell version: 2.6.10
connecting to: test
> use admin
switched to db admin
> db
admin
> 

语法

MongoDB 创建数据库的语法格式如下：

use DATABASE_NAME

如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。

实例

以下实例我们创建了数据库 tobytest:

toby@recsys:~$ mongo
MongoDB shell version: 2.6.10
connecting to: test
> use tobytest
switched to db tobytest
> db
tobytest
> 

如果你想查看所有数据库，可以使用 show dbs 命令：

> show dbs
admin  (empty)
local  0.078GB
> 

可以看到，我们刚创建的数据库 tobytest并不在数据库的列表中， 要显示它，我们需要向 tobytest数据库插入一些数据。

> db.tobytest.insert({"name":"Toby"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
admin     (empty)
local     0.078GB
tobytest  0.078GB
> 

MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有创建新的数据库，集合将存放在 test 数据库中。

注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

MongoDB 创建集合

MongoDB 中使用 createCollection() 方法来创建集合。

语法格式：

db.createCollection(name, options)

参数说明：

• name: 要创建的集合名称
• options: 可选参数, 指定有关内存大小及索引的选项

options 可以是如下参数：

在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。

实例

在 tobytest 数据库中创建 runoob 集合：

> use tobytest
switched to db tobytest
> db.createCollection("tobycollection")
{ "ok" : 1 }
> 

如果要查看已有集合，可以使用 show collections 或 show tables 命令：

> show tables
system.indexes
tobycollection
tobytest
> 

MongoDB 删除集合

MongoDB 中使用 drop() 方法来删除集合。

语法格式：

db.collection.drop()

参数说明：

• 无

返回值

如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。

实例

在数据库 tobytest中，我们可以先通过 show collections 命令查看已存在的集合：

> use tobytest
switched to db tobytest
> show collections
system.indexes
tobycollection
tobytest
> 

接着删除集合 tobycollection:

> db.tobycollection.drop()
true
> 

通过 show collections 再次查看数据库 tobytest中的集合：

> show collections
system.indexes
tobytest
> 

从结果中可以看出 tobycollection集合已被删除。

MongoDB 插入文档

文档的数据结构和 JSON 基本一样。

所有存储在集合中的数据都是 BSON 格式。

BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。

插入文档

MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档，语法如下：

db.COLLECTION_NAME.insert(document)
或
db.COLLECTION_NAME.save(document)

• save()：如果 _id 主键存在则更新数据，如果不存在就插入数据。该方法新版本中已废弃，可以使用 db.collection.insertOne() 或 db.collection.replaceOne() 来代替。
• insert(): 若插入的数据主键已经存在，则会抛 org.springframework.dao.DuplicateKeyException 异常，提示主键重复，不保存当前数据。

实例

以下文档可以存储在 MongoDB 的 tobytest 数据库 的 col 集合中：

> db.col.insert({title:'Toby MongoDB',
... description:'this is MongoDB',
... tags:['mongodb','database','NoSQL'],
... likes:1
... })
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> 

以上实例中 col 是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。

查看已插入文档：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 }
> 

我们也可以将数据定义为一个变量，如下所示：

> document=({title:'Toby another MongoDB',
... description:'this is another MongoDB',
... tags:['mongodb','database','NoSQL'],
... likes:2
... })

执行后显示结果如下：

{
 "title" : "Toby another MongoDB",
 "description" : "this is another MongoDB",
 "tags" : [
  "mongodb",
  "database",
  "NoSQL"
 ],
 "likes" : 2
}

执行插入操作：

> db.col.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("61797229286e9ff2b1250d71"), "title" : "Toby another MongoDB", "description" : "this is another MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 2 }
> 

MongoDB 更新文档

MongoDB 使用 update() 和 save() 方法来更新集合中的文档。接下来让我们详细来看下两个函数的应用及其区别。

update() 方法

update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：

db.collection.update(
   <query>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     multi: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• query : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
• update : update的对象和一些更新的操作符（如inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
• upsert : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
• multi : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
• writeConcern :可选，抛出异常的级别。

实例

我们在集合 col 中插入如下数据：

> db.col.insert({title:'Toby MongoDB',
... description:'this is MongoDB',
... tags:['mongodb','database','NoSQL'],
... likes:1
... })
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> 

接着我们通过 update() 方法来更新标题(title):

> db.col.update({'title':'Toby MongoDB'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
> db.col.find().pretty()
{
 "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"),
 "title" : "MongoDB",
 "description" : "this is MongoDB",
 "tags" : [
  "mongodb",
  "database",
  "NoSQL"
 ],
 "likes" : 1
}
{
 "_id" : ObjectId("61797229286e9ff2b1250d71"),
 "title" : "Toby another MongoDB",
 "description" : "this is another MongoDB",
 "tags" : [
  "mongodb",
  "database",
  "NoSQL"
 ],
 "likes" : 2
}
> 

可以看到标题(title)由原来的 "Toby MongoDB" 更新为了 "MongoDB"。

MongoDB 删除文档

MongoDB remove() 函数是用来移除集合中的数据。

MongoDB 数据更新可以使用 update() 函数。在执行 remove() 函数前先执行 find() 命令来判断执行的条件是否正确，这是一个比较好的习惯。

语法

remove() 方法的基本语法格式如下所示：

db.collection.remove(
   <query>,
   <justOne>
)

如果你的 MongoDB 是 2.6 版本以后的，语法格式如下：

db.collection.remove(
   <query>,
   {
     justOne: <boolean>,
     writeConcern: <document>
   }
)

参数说明：

• query :（可选）删除的文档的条件。
• justOne : （可选）如果设为 true 或 1，则只删除一个文档，如果不设置该参数，或使用默认值 false，则删除所有匹配条件的文档。
• writeConcern :（可选）抛出异常的级别。

实例

以下文档我们执行两次插入操作：

> db.col.insert({title:'Toby MongoDB', description:'this is MongoDB', tags:['mongodb','database','NoSQL'], likes:1 })
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.col.insert({title:'Toby MongoDB', description:'this is MongoDB', tags:['mongodb','database','NoSQL'], likes:1 })
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> 

使用 find() 函数查询数据：

> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("61797229286e9ff2b1250d71"), "title" : "Toby another MongoDB", "description" : "this is another MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("6179747d286e9ff2b1250d72"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("61797481286e9ff2b1250d73"), "title" : "Toby MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 }
> 

接下来我们移除 title 为 'Toby MongoDB' 的文档：

> db.col.remove({'title':'Toby MongoDB'})
WriteResult({ "nRemoved" : 2 }) # 删除了两个
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("617970fc286e9ff2b1250d70"), "title" : "MongoDB", "description" : "this is MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("61797229286e9ff2b1250d71"), "title" : "Toby another MongoDB", "description" : "this is another MongoDB", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 2 }
> 

如果你只想删除第一条找到的记录可以设置 justOne 为 1，如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.remove(DELETION_CRITERIA,1)

如果你想删除所有数据，可以使用以下方式（类似常规 SQL 的 truncate 命令）：

> db.col.remove({})
WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
> db.col.find()
> 

MongoDB 查询文档

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

语法

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

• query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
• projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

实例

以下实例我们查询了集合 col 中的数据：

> db.col.insert({title:'Toby MongoDB', description:'this is MongoDB',by:'Toby', tags:['mongodb','database','NoSQL'], likes:100 })
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.col.find().pretty()
{
 "_id" : ObjectId("6179772f286e9ff2b1250d75"),
 "title" : "Toby MongoDB",
 "description" : "this is MongoDB",
 "by" : "Toby",
 "tags" : [
  "mongodb",
  "database",
  "NoSQL"
 ],
 "likes" : 100
}
> 

除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。

MongoDB AND 条件

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下：

>db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()

实例

以下实例通过 by 和 title 键来查询 Toby 中 Toby MongoDB 的数据

> db.col.find({'by':'Toby','title':'Toby MongoDB'}).prettydb.col.find({'by':'Toby','title':'Toby MongoDB'}).pretty()
{
 "_id" : ObjectId("6179772f286e9ff2b1250d75"),
 "title" : "Toby MongoDB",
 "description" : "this is MongoDB",
 "by" : "Toby",
 "tags" : [
  "mongodb",
  "database",
  "NoSQL"
 ],
 "likes" : 100
}
> 

以上实例中类似于 WHERE 语句：WHERE by='Toby' AND title='Toby MongoDB'

MongoDB OR 条件

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下：

>db.col.find(
   {
      $or: [
         {key1: value1}, {key2:value2}
      ]
   }
).pretty()

实例

以下实例中，我们演示了查询键 by 值为 Toby或键 title 值为 Toby MongoDB 的文档。

> db.col.find({$or:[{"by":"Toby"},{"title":"Toby MongoDB"}]}).pretty()
{
 "_id" : ObjectId("6179772f286e9ff2b1250d75"),
 "title" : "Toby MongoDB",
 "description" : "this is MongoDB",
 "by" : "Toby",
 "tags" : [
  "mongodb",
  "database",
  "NoSQL"
 ],
 "likes" : 100
}
> 

AND 和 OR 联合使用

以下实例演示了 AND 和 OR 联合使用，类似常规 SQL 语句为：'where likes>50 AND (by = 'Toby' OR title = 'Toby MongoDB')'

> db.col.find({"likes":{$gt:50},$or:[{"by":"Toby"},{"title":"Toby MongoDB"}]}).pretty()
{
 "_id" : ObjectId("6179772f286e9ff2b1250d75"),
 "title" : "Toby MongoDB",
 "description" : "this is MongoDB",
 "by" : "Toby",
 "tags" : [
  "mongodb",
  "database",
  "NoSQL"
 ],
 "likes" : 100
}
> 

MongoDB 排序

MongoDB sort() 方法

在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

语法

sort()方法基本语法如下所示：

>db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})

实例

col 集合中的数据如下：

> db.col.find().pretty()
{
 "_id" : ObjectId("61797a56286e9ff2b1250d78"),
 "title" : "Toby PHP",
 "description" : "this is PHP",
 "by" : "Toby",
 "tags" : [
  "PHP",
  "Language"
 ],
 "likes" : 100
}
{
 "_id" : ObjectId("61797a62286e9ff2b1250d79"),
 "title" : "Toby JAVA",
 "description" : "this is JAVA",
 "by" : "Toby",
 "tags" : [
  "JAVA",
  "Language"
 ],
 "likes" : 50
}
{
 "_id" : ObjectId("61797a83286e9ff2b1250d7a"),
 "title" : "Toby Python",
 "description" : "this is Python",
 "by" : "Toby",
 "tags" : [
  "Python",
  "Language"
 ],
 "likes" : 20
}
> 

以下实例演示了 col 集合中的数据按字段 likes 的降序排列：

> db.col.find({},{'title':1,_id:0}).sort({"likes":-1})
{ "title" : "Toby PHP" }
{ "title" : "Toby JAVA" }
{ "title" : "Toby Python" }
> 

Python MongoDB

PyMongo

Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动，这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。

pip 安装

pip 是一个通用的 Python 包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。

安装 pymongo:

$ python3 -m pip install pymongo

测试 PyMongo

接下来我们可以创建一个测试文件 demo_test_mongodb.py，代码如下：

import pymongo

执行以上代码文件，如果没有出现错误，表示安装成功。

创建数据库

创建一个数据库

创建数据库需要使用 MongoClient 对象，并且指定连接的 URL 地址和要创建的数据库名。

如下实例中，我们创建的数据库 pydb:

实例

import pymongo
myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb=myclient["pydb"]

注意: 在 MongoDB 中，数据库只有在内容插入后才会创建! 就是说，数据库创建后要创建集合(数据表)并插入一个文档(记录)，数据库才会真正创建。

判断数据库是否已存在

我们可以读取 MongoDB 中的所有数据库，并判断指定的数据库是否存在：

实例

import pymongo
myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb=myclient["pydb"]

dblist = myclient.list_database_names()
# dblist = myclient.database_names() 
if "pydb" in dblist:
  print("数据库已存在！")
else:
  print('数据库不存在')

**注意：**database_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_database_names()。

创建集合

MongoDB 中的集合类似 SQL 的表。

创建一个集合

MongoDB 使用数据库对象来创建集合，实例如下：

实例

import pymongo
myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb=myclient["pydb"]

mycol=myclient["col_set"]

注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

判断集合是否已存在

我们可以读取 MongoDB 数据库中的所有集合，并判断指定的集合是否存在：

实例

import pymongo
myclient=pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb=myclient["pydb"]

mycol=myclient["col_set"]

collist = mydb. list_collection_names()
if "col_set" in collist:   # 判断 sites 集合是否存在
  print("集合已存在！")
else:
  print('集合不存在')

Python Mongodb 插入文档

MongoDB 中的一个文档类似 SQL 表中的一条记录。

插入集合

集合中插入文档使用 insert_one() 方法，该方法的第一参数是字典 name => value 对。

以下实例向 col_set 集合中插入文档：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
 
mydict = { "name": "Toby", "age": "23", "url": "https://juejin.cn/user/3403743731649863" }
 
x = mycol.insert_one(mydict) 
print(x)

在命令行看一下是否插入成功

> use pydb
switched to db pydb
> db.col_set.find()
{ "_id" : ObjectId("617ce42cbc6011eaf1529012"), "name" : "Toby", "url" : "https://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "23" }
> 

插入多个文档

集合中插入多个文档使用 insert_many() 方法，该方法的第一参数是字典列表。

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
 
mylist = [
  { "name": "Tom", "age": "100", "url": "https://juejin.cn/user/3403743731649863" },
  { "name": "Mary", "age": "101", "url": "https://juejin.cn/user/3403743731649863" },
  { "name": "Timi", "age": "10", "url": "https://juejin.cn/user/3403743731649863" },
]
 
x = mycol.insert_many(mylist)
 
# 输出插入的所有文档对应的 _id 值
print(x.inserted_ids)

在命令行看一下是否插入成功

> use pydb
switched to db pydb
> db.col_set.find()
{ "_id" : ObjectId("617ce42cbc6011eaf1529012"), "name" : "Toby", "url" : "https://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "23" }
{ "_id" : ObjectId("617ce591826d13d898f97890"), "name" : "Tom", "url" : "https://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "100" }
{ "_id" : ObjectId("617ce591826d13d898f97891"), "name" : "Mary", "url" : "https://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "101" }
{ "_id" : ObjectId("617ce591826d13d898f97892"), "name" : "Timi", "url" : "https://juejin.cn/user/3403743731649863", "age" : "10" }
> 

Python Mongodb 查询文档

MongoDB 中使用了 find 和 find_one 方法来查询集合中的数据，它类似于 SQL 中的 SELECT 语句。

查询一条数据

我们可以使用 find_one() 方法来查询集合中的一条数据。

查询 col_set 文档中的第一条数据：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
 
x = mycol.find_one()
 
print(x)

查询集合中所有数据

find() 方法可以查询集合中的所有数据，类似 SQL 中的 SELECT * 操作。

以下实例查找 col_set 集合中的所有数据：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
for x in mycol.find():
  print(x)

查询指定字段的数据

我们可以使用 find() 方法来查询指定字段的数据，将要返回的字段对应值设置为 1。

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
for x in mycol.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "age": 1 }):
  print(x)

根据指定条件查询

我们可以在 find() 中设置参数来过滤数据。

以下实例查找 name 字段为 "Toby" 的数据：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
myquery = { "name": "Toby" }
 
mydoc = mycol.find(myquery)
 
for x in mydoc:
  print(x)

返回指定条数记录

如果我们要对查询结果设置指定条数的记录可以使用 limit() 方法，该方法只接受一个数字参数。

以下实例返回 3 条文档记录：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
myresult = mycol.find().limit(3)
 
# 输出结果
for x in myresult:
  print(x)

Python Mongodb 修改文档

我们可以在 MongoDB 中使用 update_one() 方法修改文档中的记录。该方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。

如果查找到的匹配数据多于一条，则只会修改第一条。

以下实例将 age字段的值 23改为 12345:

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
myquery = { "age": "23" }
newvalues = { "$set": { "age": "12345" } }
 
mycol.update_one(myquery, newvalues)
 
# 输出修改后的  "sites"  集合
for x in mycol.find():
  print(x)

排序

sort() 方法可以指定升序或降序排序。

sort() 方法第一个参数为要排序的字段，第二个字段指定排序规则，1 为升序，-1 为降序，默认为升序。

对字段 age 按升序排序：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
mydoc = mycol.find().sort("age")
for x in mydoc:
  print(x)

对字段 age按降序排序：

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
mydoc = mycol.find().sort("alexa", -1)
 
for x in mydoc:
  print(x)

Python Mongodb 删除数据

我们可以使用 delete_one() 方法来删除一个文档，该方法第一个参数为查询对象，指定要删除哪些数据。

以下实例删除 name 字段值为 "Timi" 的文档：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
myquery = { "name": "Timi" }
 
mycol.delete_one(myquery)
 
# 删除后输出
for x in mycol.find():
  print(x)

删除集合中的所有文档

delete_many() 方法如果传入的是一个空的查询对象，则会删除集合中的所有文档：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
x = mycol.delete_many({})
 
print(x.deleted_count, "个文档已删除")

删除集合

我们可以使用 drop() 方法来删除一个集合。

以下实例删除了 col_set集合：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["pydb"]
mycol = mydb["col_set"]
  
mycol.drop()

我们在终端查看一下

> use pydb
switched to db pydb
> show tables
system.indexes
> 

总结

本文主要介绍了MongoDB数据库的相关概念及基本操作，为了更好的了解MongoDB在新闻推荐系统中的应用，需要了解数据库的相关概念并熟练使用python操作MongoDB。

参考资料

• https://www.runoob.com/python3/python-mongodb.html

• https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html