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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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
