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使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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