python操作MONGODB数据库，提取部分数据再存储
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python操作MONGODB数据库，提取部分数据再存储，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含8227字，纯文字阅读大概需要12分钟。
内容图文
目标：从一个数据库中提取几个集合中的部分数据，组合起来一共一万条。几个集合，不足一千条数据的集合就全部提取，够一千条的就用一万减去不足一千的，再除以大于一千的集合个数，得到的值即为所需提取文档的个数。从每个集合中提取的数据存放到新的对应集合中，新集合名称为原先集合加"_col"。
用到相关技术点：
操作MONGODB：
先通过IP和端口号连接到MONGODB所在的机器，得到一个MONGODB客户端对象，然后认证某个数据库的账号密码连接到该数据库，得到一个该数据库的对象。一个数据库下有很多集合（相当于SQL中的表），集合里数据存储格式是BSON（同JSON）格式，集合中有很多条文档（相当于SQL中的记录）。可以通过数据库对象得到一个集合的对象，通过集合的对象来进行数据库增删改查的操作。
MONGODB操作的函数：
创建数据库：mydb = myclient["runoobdb"]
查看该客户端的所有数据库：dblist = myclient.list_database_names()
判断数据库是否存在：if "runoobdb" in dblist: print("数据库已存在！")
创建集合：mycol = mydb["sites"]
查看该数据库的所有集合：collist = mydb. list_collection_names()
判断集合是否存在：if "sites" in collist: print("集合已存在！")
插入一个文档：
mydict = { "name": "RUNOOB", "alexa": "10000", "url": "https://www.runoob.com" }
x = mycol.insert_one(mydict)
print(x)
输出结果：<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10a34b288>
insert_one() 方法返回 InsertOneResult 对象，该对象包含 inserted_id 属性，它是插入文档的 id 值。print(x.inserted_id)。如果我们在插入文档时没有指定 _id，MongoDB 会为每个文档添加一个唯一的 id。
插入多个文档：
mylist = [ { "name": "Taobao", "alexa": "100", "url": "https://www.taobao.com" }, { "name": "QQ", "alexa": "101", "url": "https://www.qq.com" }, { "name": "Facebook", "alexa": "10", "url": "https://www.facebook.com" }, { "name": "知乎", "alexa": "103", "url": "https://www.zhihu.com" }, { "name": "Github", "alexa": "109", "url": "https://www.github.com" } ]
x = mycol.insert_many(mylist)
# 输出插入的所有文档对应的 _id 值
print(x.inserted_ids)
插入查询结果文档集：
x.insert_many(mycol.find())
查询一条数据：
x = mycol.find_one() print(x)
查询集合中所有数据：
for x in mycol.find():
print(x)
查询指定字段：
for x in mycol.find({},{ "_id": 0, "name": 1, "alexa": 1 }): ##0表示该字段不出现，1表示该字段出现。除了_id字段，其他字段数字要一致，即要么都为0要么都为1。
print(x)
条件查询：
等值查询：
myquery = { "name": "RUNOOB" }
mydoc = mycol.find(myquery)
for x in mydoc:
print(x)
非等值查询：
# (>) 大于 - $gt
# (<) 小于 - $lt
# (>=) 大于等于 - $gte
# (<= ) 小于等于 - $lte
#例：查询集合中age大于25的所有记录
for i in my_col.find({"age":{"$gt":25}}):
print(i)
正则表达式查询：
## 读取 name 字段中第一个字母为 "R" 的数据
yquery = { "name": { "$regex": "^R" } }
mydoc = mycol.find(myquery)
for x in mydoc:
print(x)
查询指定条数记录：
## 返回 3 条文档记录
myresult = mycol.find().limit(3)
# 输出结果
for x in myresult:
print(x)
查询结果集中第n条记录，及第n条记录某个字段的值：
## 查询按照alexa字段倒排后，第三条记录的alexa字段的值
condition = col.find().sort("alexa",-1)[3]["alexa"]
print(condition)
查询一个集合中总文档个数：
num_document = mycol.count_documents({})
print(num_document)
按照字段类型条件查找：
#找出name的类型是String的
for i in my_set.find({'name':{'$type':2}}):
print(i)
‘’‘类型对照列表'''
Double 1
String 2
Object 3
Array 4
Binary data 5
Undefined 6 已废弃
Object id 7
Boolean 8
Date 9
Null 10
Regular Expression 11
JavaScript 13
Symbol 14
JavaScript (with scope) 15
32-bit integer 16
Timestamp 17
64-bit integer 18
Min key 255 Query with -1.
Max key 127
limit和skip：
#limit()方法用来读取指定数量的数据
#skip()方法用来跳过指定数量的数据
#下面表示跳过两条数据后读取6条
for i in my_set.find().skip(2).limit(6):
print(i)
IN：
#找出age是20、30、35的数据
for i in my_set.find({"age":{"$in":(20,30,35)}}):
print(i)
OR：
#找出age是20或35的记录
for i in my_set.find({"$or":[{"age":20},{"age":35}]}):
print(i)
多级路径元素查找：
## 先插入一条数据
dic = {"name":"zhangsan",
"age":18,
"contact" : {
"email" : "1234567@qq.com",
"iphone" : "11223344"}
}
my_set.insert(dic)
#多级目录用. 连接
for i in my_set.find({"contact.iphone":"11223344"}):
print(i)
#输出：{'name': 'zhangsan', '_id': ObjectId('58c4f99c4fc9d42e0022c3b6'), 'age': 18, 'contact': {'email': '1234567@qq.com', 'iphone': '11223344'}}
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 alexa 按降序排序
mydoc = mycol.find().sort("alexa",-1)
for x in mydoc:
print(x)
删除一个文档：
## 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。
## 删除 name 字段值为 "Taobao" 的文档
myquery = { "name": "Taobao" }
mycol.delete_one(myquery)
# 删除后输出
for x in mycol.find():
print(x)
删除多个文档：
myquery = { "name": {"$regex": "^F"} }
x = mycol.delete_many(myquery)
print(x.deleted_count, "个文档已删除")
删除集合中所有文档：
## delete_many() 方法如果传入的是一个空的查询对象，则会删除集合中的所有文档
x = mycol.delete_many({})
print(x.deleted_count, "个文档已删除")
删除集合：
mycol = mydb["sites"]
mycol.drop() ## 如果删除成功 drop() 返回 true，如果删除失败(集合不存在)则返回 false
修改一条记录：
## update_one() 方法修改文档中的记录。该方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。如果查找到的匹配数据多余一条，则只会修改第一条。
myquery = { "alexa": "10000" }
newvalues = { "$set": { "alexa": "12345" } }
mycol.update_one(myquery, newvalues)
# 输出修改后的 "sites" 集合
for x in mycol.find():
print(x)
修改多条记录：
## 将查找所有以 F 开头的 name 字段，并将匹配到所有记录的 alexa 字段修改为 123
myquery = { "name": { "$regex": "^F" } }
newvalues = { "$set": { "alexa": "123" } }
x = mycol.update_many(myquery, newvalues)
print(x.modified_count, "文档已修改")
config.py
## 数据库URL
MONGO_URL = 'mongodb://123.456.789.123:27017/'
## 数据库名称
MONGO_DB = 'hellodb'
mongodb_extract.py
#导入存储MONGODB数据库的配置信息
from config import *
import pymongo
## 定义一个mongodb客户端
client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL)
## 连接数据库,账号密码认证
db = client[MONGO_DB]
db.authenticate("username", "password")
'''问题：此函数得到的平均数，可能有的集合文档数目达不到。或者说可以按照每个集合比例数目提取数据'''
def average_num():
'''返回一个不大于1000个文档的集合，所需提取文档的个数列表。使得所要提取的几个集合所有提取文档个数为10000。'''
## 所有不大于1000的集合中的文档个数之和
count = 0
## 不大于1000的集合个数
i = 0
## 大于1000的集合所需提取文档的个数的列表
extract_num = []
for collection in db.list_collection_names():
if "_col" not in collection:
col = db[collection]
num_document = col.count_documents({})
print(num_document)
if num_document <= 1000:
count += num_document
else:
i += 1
## （10000-所有<1000的集合的文档之和）/大于1000的集合个数，取整数
average = int((10000 - count) / i)
## （10000-所有<1000的集合的文档之和）% 大于1000的集合个数，求余
remainder = (10000 - count) % i
for j in range(i-1):
extract_num.append(average)
extract_num.append(average + remainder)
return extract_num
def extract_data():
'''取出所有数据'''
extract_num_list = average_num()
for collection in db.list_collection_names():
## 几个集合的名称，每个类一个集合
col = db[collection]
## 每个集合的文档个数
num_document = col.count_documents({})
if num_document <= 1000:
## 如果一个集合中文档数量不超过1000，全部提取存储
db[collection + "_col"].insert_many(col.find({},{"infoId":0,"update_author":0,"Customs":0,"Customs_branch":0}))
else:
## 如果集合文档大于1000，则提取根据日期排序最新的指定个数文档
## 指定数量文档为止的约束日期
condition = col.find().sort("report_time",-1)[extract_num_list.pop()]["report_time"]
## 将大于约束日期的数据提取并存储
db[collection + "_col"].insert_many(col.find({"report_time":{"$gte":condition}},{"infoId":0,"update_author":0,"Customs":0,"Customs_branch":0}))
def main():
extract_data()
if __name__ == '__main__':
main()
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python操作MONGODB数据库，提取部分数据再存储全部内容，希望文章能够帮你解决python操作MONGODB数据库，提取部分数据再存储所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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