【小沐学数据库】MongoDB下载、安装和入门（Python）

文章目录

• 1、简介
• 2、下载和安装
• • 2.1 平台支持
  • 2.2 MongoDB Community Server
  • 2.3 MongoDB Shell
  • 2.4 MongoDB Compass
  • 2.5 pymongo库
• 3、概念
• • 3.1 数据库
  • 3.2 文档(Document)
  • 3.3 集合（Collection）
  • 3.4 元数据
  • 3.5 数据类型
• 4、Python代码测试
• • 4.1 连接数据库
  • 4.2 指定数据库和集合
  • 4.3 插入数据
  • 4.4 删除数据
  • 4.5 修改数据
  • 4.6 查询数据
• 结语

1、简介

MongoDB是一个文档数据库，旨在简化应用程序 开发和扩展。

官网地址：
https://www.mongodb.com/

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

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。

MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。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 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。

MongoDB 数据库主要用于海量存储，常被用在数据采集项目中。数据存储不需要固定模式，不需要多余操作就可以横向扩展，低成本，没有复杂的关系，安装简单，支持各种编程语言等。

2、下载和安装

2.1 平台支持

MongoDB 6.0 Community Edition 支持以下 64 位版本的 Windowsx86_64。
MongoDB仅支持这些平台的64位版本。

• Windows Server 2019
• Windows 10 / Windows Server 2016

2.2 MongoDB Community Server

MongoDB有两个服务器版本: 社区版和商业版。
其中社区版又分为如下几种：

• 在 Linux 上安装
  安装 MongoDB 社区版和所需的依赖项 Linux。
  • Install MongoDB Community Edition on Red Hat or CentOS
  • Install MongoDB Community Edition on Ubuntu
  • Install MongoDB Community Edition on Debian
  • Install MongoDB Community Edition on SUSE
  • Install MongoDB Community Edition on Amazon Linux
• 在 macOS 上安装
  从MongoDB在macOS系统上安装MongoDB社区版 档案。
  • Install MongoDB Community Edition on macOS
• 在Windows上安装
  在Windows系统上安装MongoDB社区版，并 （可选）将MongoDB作为Windows服务启动。
  • Install MongoDB Community Edition on Windows
• 使用 Docker 安装
  安装 MongoDB Community Docker 容器。
  • Install MongoDB Community with Docker

这里以Windows为例说明。
直接运行安装程序mongodb-windows-x86_64-6.0.6-signed.msi，最开始界面如下：

4.0之后，可以再MongoDB安装期间将MongoDB配置为服务。把MongoDB配置为Windows服务。勾选Install MongoD as a Service(默认勾选)，如果不勾选就只安装二进制文件，不作为服务。 然后选择 Run Service as Network Service user（以网络服务用户的身份运行）（默认）

点击next后把 Install MongoDB Compass勾选给去掉。一般建议单独下载安装。最后安装完成如下：

按 Ctrl + Shfit + Esc，打开任务管理器，切换到服务选项卡，下拉找到 MongoDB 服务。在这里可以观察到 MongoDB 的状态，默认是自动启动，即开机自启。

或者打开浏览器访问 ：

http://localhost:27017

显示如上信息，说明MongoDB服务启动成功。

# 开始MongoDB服务
net start mongodb
# 关闭MongoDB服务
net stop mongodb

您可以配置mongod和mongos实例位于 使用配置文件启动。配置文件包含 等效于mongod和mongos命令行选项。

mongod --config <configuration file>
mongod --config /etc/mongod.conf
mongos --config /etc/mongos.conf
mongod -f /etc/mongod.conf
mongos -f /etc/mongos.conf

以下是一个示例配置文件：

systemLog:
   destination: file
   path: "/var/log/mongodb/mongod.log"
   logAppend: true
storage:
   journal:
      enabled: true
processManagement:
   fork: true
net:
   bindIp: 127.0.0.1
   port: 27017
setParameter:
   enableLocalhostAuthBypass: false
...

YAML 不支持缩进制表符：请改用空格。

2.3 MongoDB Shell

打开MongoDB 的安装目录，默认是 C:/Program Files/MongoDB/Server/6.0
MongoDB 目录如下：

其中，bin 是 MongoDB 提供的可执行程序的目录，data 是数据存储的目录，log 是日志存储的目录。后两者在过去都需要开发者手动创建。现在安装程序会自动创建。

现在查看bin 目录：

其中，mongod.exe 用来启动 MongoDB 服务，mongos.exe 用来管理分片集群。

在 MongDB 6 以前，这个目录下会有很多可执行程序，比如最常用的 mongo.exe，它用来连接到 MongoDB 服务，是一个 shell 环境的客户端工具。但是现在需要单独进行安装。

MongoDB Shell是连接（和使用）MongoDB的最快方式。使用这个可扩展的现代命令行界面轻松查询数据、配置设置和执行其他操作 – 充满了语法突出显示、智能自动完成、上下文帮助和错误消息。

注意：MongoDB Shell是一个开源（Apache 2.0），独立于MongoDB服务器开发的独立产品。

https://www.mongodb.com/try/download/shell

mongosh-1.10.1-win32-x64.zip

解压之后，打开bin文件夹如下：

将上面两个文件复制到MongoDB 服务器安装文件夹的bin里面：

之后就可以在任意路径下使用 mongosh、mongod 等命令了。

• 连接mongodb服务器
  打开命令行工具，执行 mongosh.exe ，默认会连接 mongodb://localhost:27017 的 MongoDB 服务：

mongosh
# or
mongosh --port 27017

• 查看mongodb所有的数据库：

show databases
# or
show dbs

2.4 MongoDB Compass

使用Compass（MongoDB的GUI）轻松探索和操作数据库。Compass 直观而灵活，提供详细的模式可视化、实时性能指标、复杂的查询功能等等。

请注意，MongoDB Compass有三个版本：具有所有功能的完整版本，没有写入或删除功能的只读版本，以及唯一网络连接与MongoDB实例的隔离版本。

https://www.mongodb.com/try/download/compass

2.5 pymongo库

python -m pip install pymongo
# or
python -m pip install pymongo==3.11
# or
python -m pip install --upgrade pymongo

3、概念

Mongo中的一些概念：

3.1 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。

• 命令：show dbs
  命令可以显示所有数据的列表。
  
• 命令：db
  命令可以显示当前数据库对象或集合。
  
• 命令：use
  可以连接到一个指定的数据库。如果数据库不存在，则创建数据库，否则切换到指定数据库。
  

数据库名可以是满足以下条件的任意UTF-8字符串：

不能是空字符串（"")。
不得含有' '（空格)、.、$、/、\和\0 (空字符)。
应全部小写。
最多64字节。

特殊作用的数据库：

admin： 从权限的角度来看，这是"root"数据库。要是将一个用户添加到这个数据库，这个用户自动继承所有数据库的权限。一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。
local: 这个数据永远不会被复制，可以用来存储限于本地单台服务器的任意集合
config: 当Mongo用于分片设置时，config数据库在内部使用，用于保存分片的相关信息。

• 添加用户名和密码
  设置超级管理员账号和密码：

use admin

db.createUser({
  user: 'admin',    // 用户名（自定义）
  pwd: '123456',  // 密码（自定义）
  roles:[{
    role: 'root',   // 使用超级用户角色
    db: 'admin'     // 指定数据库
  }]
})

找到MongoDB安装目录下的bin目录中的mongod.cfg文件，开启权限验证功能：

security:
  authorization: enabled

重启MongoDB服务。连接数据库，并登录超级管理员账号。
除了设置超级管理员账号以外，还可以为每个数据库单独设置账号:

# 为自定义的数据库myMongoDB创建了一个用户hello，它具有对这个数据库的读写权限。
use myMongoDB  // 跳转到需要添加用户的数据库

db.createUser({
  user: 'hello',          // 用户名
  pwd: '123456',      // 密码
  roles:[{
    role: 'readWrite',  // 读写权限角色
    db: 'myMongoDB'     // 数据库名
  }]
})

• 命令：db.help()
  Display help for database methods.

db.help()

• 命令：db.collection.help()
  Display help on collection methods. The can be the name of an existing collection or a non-existing collection.
  

• 命令：help
  Display help.
  

• 命令：show collections
  Display a list of all collections for current database.
  

• 命令：show dbs
  Display a list of all databases on the server.
  

• 命令：show tables
  Display a list of collections in the current database. See show collections.

• 命令：show users
  Display a list of users for current database.
  

3.2 文档(Document)

文档是一组键值(key-value)对(即 BSON)。MongoDB 的文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，这与关系型数据库有很大的区别，也是 MongoDB 非常突出的特点。
一个简单的文档例子如下：

MongoDB中的记录是一个文档，它是一个数据结构组成 字段和值对。MongoDB文档类似于JSON。 对象。字段的值可能包括其他文档、数组、 和文档数组。

• 创建一个新数据库和集合

use myNewDatabase
db.myCollection.insertOne( { x: 1 } );

• 添加一个Document

db.collection.insertOne()

use sample_mflix
db.movies.insertOne(
  {
    title: "The Favourite",
    genres: [ "Drama", "History" ],
    runtime: 121,
    rated: "R",
    year: 2018,
    directors: [ "Yorgos Lanthimos" ],
    cast: [ "Olivia Colman", "Emma Stone", "Rachel Weisz" ],
    type: "movie"
  }
)

#插入一条数据：
db.stu.insert({name:'zhangsan','age':20});
#插入一条数据，指定主键：
db.stu.insert({_id:3,'name':'lisi','age':28});
#增加多条数据：
db.stu.insert(
[{name:'wangyi','age':18},{'name':'sunwu','age':25}])

• 添加多个Documents

db.collection.insertMany()

use sample_mflix
db.movies.insertMany([
   {
      title: "Jurassic World: Fallen Kingdom",
      genres: [ "Action", "Sci-Fi" ],
      runtime: 130,
      rated: "PG-13",
      year: 2018,
      directors: [ "J. A. Bayona" ],
      cast: [ "Chris Pratt", "Bryce Dallas Howard", "Rafe Spall" ],
      type: "movie"
    },
    {
      title: "Tag",
      genres: [ "Comedy", "Action" ],
      runtime: 105,
      rated: "R",
      year: 2018,
      directors: [ "Jeff Tomsic" ],
      cast: [ "Annabelle Wallis", "Jeremy Renner", "Jon Hamm" ],
      type: "movie"
    }
])

• 读取一个Collection所有的Documents

db.collection.find()

use sample_mflix

db.movies.find()

• 指定相等条件读取Documents

use sample_mflix

db.movies.find( { "title": "Titanic" } )

• 指定操作符条件读取Documents

use sample_mflix

db.movies.find( { rated: { $in: [ "PG", "PG-13" ] } } )

• 指定与或逻辑条件读取Documents

use sample_mflix

db.movies.find( { countries: "Mexico", "imdb.rating": { $gte: 7 } } )

• 更新Documents

db.collection.updateOne().
db.collection.updateMany().
db.collection.replaceOne().

use sample_mflix

db.movies.updateOne( { title: "Twilight" },
{
  $set: {
    plot: "A teenage girl risks everything–including her life–when she falls in love with a vampire."
  },
  $currentDate: { lastUpdated: true }
})

• 删除Documents

db.collection.deleteMany()
db.collection.deleteOne()

use sample_mflix

db.movies.deleteMany({})
db.movies.deleteMany( { title: "Titanic" } )
db.movies.deleteOne( { cast: "Brad Pitt" } )

3.3 集合（Collection）

集合就是 MongoDB 文档组，类似于 RDBMS 中的表格。

集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。

当第一个文档插入时，集合就会被创建。

MongoDB将文档存储在集合。集合类似于关系数据库中的表。

3.4 元数据

数据库的信息是存储在集合中。它们使用了系统的命名空间：

dbname.system.*

在MongoDB数据库中名字空间 .system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)。

3.5 数据类型

下表为MongoDB中常用的几种数据类型。

4、Python代码测试

4.1 连接数据库

mongodb://localhost
mongodb://localhost:port
mongodb://sysop:moon@localhost

import pymongo
# myclient = pymongo.MongoClient()
# myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017")
# myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://admin:123456@localhost:27017/?authSource=admin')
myclient = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
print(myclient.list_database_names())

import pymongo
myclient = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
db = mongo_client.admin
db.authenticate('用户名', '密码')

4.2 指定数据库和集合

#获取数据库
db = client.test_database
# or
db = client["test-database"]

#指定集合
collection = db.test_collection
# or
collection = db["test-collection"]

4.3 插入数据

#增加一条
stu1={'id':'001','name':'zhangsan','age':10}
result = collection.insert_one(stu1)

#增加多条
stu2={'id':'002','name':'lisi','age':15}
stu3={'id':'003','name':'wangwu','age':20}
result = collection.insert_many([stu2,stu3])

import datetime
post = {
    "author": "Mike",
    "text": "My first blog post!",
    "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
    "date": datetime.datetime.now(tz=datetime.timezone.utc),
}
posts = db.posts
post_id = posts.insert_one(post).inserted_id
db.list_collection_names()

import pprint
pprint.pprint(posts.find_one())
pprint.pprint(posts.find_one({"author": "Mike"}))
pprint.pprint(posts.find_one({"author": "Eliot"}))
pprint.pprint(posts.find_one({"_id": post_id}))

# Bulk Inserts
new_posts = [
    {
        "author": "Mike",
        "text": "Another post!",
        "tags": ["bulk", "insert"],
        "date": datetime.datetime(2009, 11, 12, 11, 14),
    },
    {
        "author": "Eliot",
        "title": "MongoDB is fun",
        "text": "and pretty easy too!",
        "date": datetime.datetime(2009, 11, 10, 10, 45),
    },
]
result = posts.insert_many(new_posts)
result.inserted_ids

# Querying for More Than One Document
for post in posts.find():
    pprint.pprint(post)

# Counting
posts.count_documents({})
posts.count_documents({"author": "Mike"})

# Range Queries
d = datetime.datetime(2009, 11, 12, 12)
for post in posts.find({"date": {"$lt": d}}).sort("author"):
    pprint.pprint(post)

from pymongo import MongoClient

# Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
uri = "mongodb://localhost:27017"

client = MongoClient(uri)

# database and collection code goes here
db = client.sample_guides
coll = db.comets

coll.drop()

# insert code goes here
docs = [
	{"name": "Halley's Comet", "officialName": "1P/Halley", "orbitalPeriod": 75, "radius": 3.4175, "mass": 2.2e14},
	{"name": "Wild2", "officialName": "81P/Wild", "orbitalPeriod": 6.41, "radius": 1.5534, "mass": 2.3e13},
	{"name": "Comet Hyakutake", "officialName": "C/1996 B2", "orbitalPeriod": 17000, "radius": 0.77671, "mass": 8.8e12},
    ]

result = coll.insert_many(docs)

# display the results of your operation
print(result.inserted_ids)

# Close the connection to MongoDB when you're done.
client.close()

4.4 删除数据

#可以直接使用remove方法删除指定的数据
result = collection.remove({'name': 'zhangsan'})

#使用delete_one()删除一条数据
result = collection.delete_one({"name":"zhangsan"})

#delete_many()删除多条数据
result = collection.delete_many({"age":{'$lt':20}})

from pymongo import MongoClient

# Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
uri = "mongodb://localhost:27017"

client = MongoClient(uri)

# database and collection code goes here
db = client.sample_guides
coll = db.comets

# delete code goes here
doc = {
    "orbitalPeriod": {
        "$gt": 5,
        "$lt": 85
    }
}
result = coll.delete_many(doc)

# amount deleted code goes here
print("Number of documents deleted: ", result.deleted_count)

# Close the connection to MongoDB when you're done.
client.close()

4.5 修改数据

#update_one,第 2 个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名
#姓名为zhangsan的记录，age修改为22
condition = {'name': 'zhangsan'}
res = collection.find_one(condition)
res['age'] = 22
result = collection.update_one(condition, {'$set': res})
print(result) #返回结果是UpdateResult类型
print(result.matched_count,result.modified_count) #获得匹配的数据条数1、影响的数据条数1

#update_many,所有年龄为15的name修改为xixi
condition = {'age': 15}
res = collection.find_one(condition)
res['age'] = 30
result = collection.update_many(condition, {'$set':{'name':'xixi'}})
print(result) #返回结果是UpdateResult类型
print(result.matched_count,result.modified_count) #获得匹配的数据条数3、影响的数据条数3

from pymongo import MongoClient
# Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
uri = "mongodb://localhost:27017"
client = MongoClient(uri)
# database and collection code goes here
db = client.sample_guides
coll = db.comets
# update code goes here
doc = {"$mul": {"radius": 1.60934}}
result = coll.update_many({}, doc)
# display the results of your operation
print("Number of documents updated: ", result.modified_count)
# Close the connection to MongoDB when you're done.
client.close()

4.6 查询数据

rets = collection.find({"age":20})，
for ret in rets:
    print(ret)
 # 查询结果有多少条数据
 count = collection.find().count()
 # 查询结果按年龄升序排序
results = collection.find().sort('age', pymongo.ASCENDING)
print([result['age'] for result in results])

ret =collection.find_one({'name': 'zhangsan'})

from pymongo import MongoClient

# Replace the uri string with your MongoDB deployment's connection string.
uri = "mongodb://localhost:27017"
client = MongoClient(uri)

# database and collection code goes here
db = client.sample_guides
coll = db.planets

# find code goes here
cursor = coll.find({"hasRings": True})
# iterate code goes here
for doc in cursor:
    print(doc)

# find code goes here
cursor = coll.find({"surfaceTemperatureC.mean": {"$lt": 15}})
for doc in cursor:
    print(doc)

# Close the connection to MongoDB when you're done.
client.close()

结语

如果您觉得该方法或代码有一点点用处，可以给作者点个赞，或打赏杯咖啡；╮(￣▽￣)╭
如果您感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//，就在评论处留言，作者继续改进；o_O???
如果您需要相关功能的代码定制化开发，可以留言私信作者；(✿◡‿◡)
感谢各位大佬童鞋们的支持！( ´ ▽´ )ﾉ ( ´ ▽´)っ！！！