PyMongo安装和使用
这里是简单的安装和使用记录,首先要有一个可用的mongo环境,Win环境或者Linux环境都可以。 假定你对mongo有所了解和知道一些命令
这里是简单的安装和使用记录,首先要有一个可用的mongo环境,win环境或者linux环境都可以。 假定你对mongo有所了解和知道一些命令行操作。
安装和更新
跟大多数py包安装一样,可以源码安装,也可以使用pip或者easy_install来安装
安装
pip install pymongo
升级
pip install --upgrade pymongo
其他安装方法请参照文档pymongo安装
操作
官网教程
小案例
#-*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#author: orangleliu @2014-09-24
'''
pymongo的简单使用
'''
from pymongo import MongoClient
def get_db():
#建立连接
client = MongoClient("localhost", 27017)
#test,还有其他写法
db = client.test
return db
def get_collection(db):
#选择集合(mongo中collection和database都是lazy创建的,具体可以google下)
collection = db['posts']
print collection
def insert_one_doc(db):
#插入一个document
posts = db.posts
post = {"name":"lzz", "age":25, "weight":"55"}
post_id = posts.insert(post)
print post_id
def insert_mulit_docs(db):
#批量插入documents,插入一个数组
posts = db.posts
post = [ {"name":"nine", "age":28, "weight":"55"},
{"name":"jack", "age":25, "weight":"55"}]
obj_ids = posts.insert(post)
print obj_ids
##查询,可以对整个集合查询,可以根ObjectId查询,可以根据某个字段查询等
def get_all_colls(db):
#获得一个数据库中的所有集合名称
print db.collection_names()
def get_one_doc(db):
#有就返回一个,没有就返回None
posts = db.posts
print posts.find_one()
print posts.find_one({"name":"jack"})
print posts.find_one({"name":"None"})
return
def get_one_by_id(db):
#通过objectid来查找一个doc
posts = db.posts
obj = posts.find_one()
obj_id = obj["_id"]
print "_id 为ObjectId类型 :"
print posts.find_one({"_id":obj_id})
#需要注意这里的obj_id是一个对象,不是一个str,,使用str类型作为_id的值无法找到记录
print "_id 为str类型 "
print posts.find_one({"_id":str(obj_id)})
#可以通过ObjectId方法把str转成ObjectId类型
from bson.objectid import ObjectId
print "_id 转换成ObjectId类型"
print posts.find_one({"_id":ObjectId(str(obj_id))})
def get_many_docs(db):
#mongo中提供了过滤查找的方法,可以通过各
#种条件筛选来获取数据集,还可以对数据进行计数,排序等处理
posts = db.posts
#所有数据,按年龄排序, -1是倒序
all = posts.find().sort("age", -1)
count = posts.count()
print "集合中所有数据 %s个"%int(count)
for i in all:
print i
#条件查询
count = posts.find({"name":"lzz"}).count()
print "lzz: %s"%count
for i in posts.find({"name":"lzz", "age":{"$lt":20}}):
print i
def clear_coll_datas(db):
#清空一个集合中的所有数据
db.posts.remove({})
if __name__ == "__main__":
db = get_db()
obj_id = insert_one_doc(db)
obj_ids = insert_mulit_docs(db)
#get_all_colls(db)
#get_one_doc(db)
#get_one_by_id(db)
#get_many_docs(db)
clear_coll_datas(db)
这都是写简单的操作,至于集合操作,group操作等以后在总结。
MongoDB的Python驱动PyMongo
安装MongoDB 开发环境PyMongo
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全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

MySQL支持四種索引類型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。 1.B-Tree索引適用於等值查找、範圍查詢和排序。 2.Hash索引適用於等值查找,但不支持範圍查詢和排序。 3.Full-text索引用於全文搜索,適合處理大量文本數據。 4.Spatial索引用於地理空間數據查詢,適用於GIS應用。
