Python-Mongodb vs mysql
Posted 天宝老爹
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python-Mongodb vs mysql相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
mongodb
https://www.cnblogs.com/kermitjam/articles/10147254.html#_label5
centos安装mongodb:
https://blog.csdn.net/xgs736214763/article/details/78505856
ifconfig
查看状态
/etc/init.d/mongod status
查看端口是否监听
netstat -an | grep 27017
进入
mongo
展示数据库
show dbs
使用数据库
use douguo
展示表
show collections
查看数据
db.douguoitem.find()
db.douguoitem.count()
mongodb与mysql命令对比
传统的关系数据库一般由数据库（database）、表（table）、记录（record）三个层次概念组成，MongoDB是由数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document）三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。
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MySQL |
MongoDB |
说明 |
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mysqld |
mongod |
服务器守护进程 |
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mysql |
mongo |
客户端工具 |
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mysqldump |
mongodump |
逻辑备份工具 |
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mysql |
mongorestore |
逻辑恢复工具 |
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db.repairDatabase() |
修复数据库 |
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mysqldump |
mongoexport |
数据导出工具 |
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source |
mongoimport |
数据导入工具 |
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grant * privileges on *.* to … |
Db.addUser() Db.auth() |
新建用户并权限 |
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show databases |
show dbs |
显示库列表 |
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Show tables |
Show collections |
显示表列表 |
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Show slave status |
Rs.status |
查询主从状态 |
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Create table users(a int, b int) |
db.createCollection("mycoll", {capped:true, size:100000}) 另：可隐式创建表。 |
创建表 |
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Create INDEX idxname ON users(name) |
db.users.ensureIndex({name:1}) |
创建索引 |
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Create INDEX idxname ON users(name,ts DESC) |
db.users.ensureIndex({name:1,ts:-1}) |
创建索引 |
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Insert into users values(1, 1) |
db.users.insert({a:1, b:1}) |
插入记录 |
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Select a, b from users |
db.users.find({},{a:1, b:1}) |
查询表 |
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Select * from users |
db.users.find() |
查询表 |
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Select * from users where age=33 |
db.users.find({age:33}) |
条件查询 |
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Select a, b from users where age=33 |
db.users.find({age:33},{a:1, b:1}) |
条件查询 |
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select * from users where age<33 |
db.users.find({\'age\':{$lt:33}}) |
条件查询 |
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select * from users where age>33 and age<=40 |
db.users.find({\'age\':{$gt:33,$lte:40}}) |
条件查询 |
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select * from users where a=1 and b=\'q\' |
db.users.find({a:1,b:\'q\'}) |
条件查询 |
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select * from users where a=1 or b=2 |
db.users.find( { $or : [ { a : 1 } , { b : 2 } ] } ) |
条件查询 |
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select * from users limit 1 |
db.users.findOne() |
条件查询 |
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select * from users where name like "%Joe%" |
db.users.find({name:/Joe/}) |
模糊查询 |
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select * from users where name like "Joe%" |
db.users.find({name:/^Joe/}) |
模糊查询 |
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select count(1) from users |
Db.users.count() |
获取表记录数 |
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select count(1) from users where age>30 |
db.users.find({age: {\'$gt\': 30}}).count() |
获取表记录数 |
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select DISTINCT last_name from users |
db.users.distinct(\'last_name\') |
去掉重复值 |
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select * from users ORDER BY name |
db.users.find().sort({name:-1}) |
排序 |
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select * from users ORDER BY name DESC |
db.users.find().sort({name:-1}) |
排序 |
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EXPLAIN select * from users where z=3 |
db.users.find({z:3}).explain() |
获取存储路径 |
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update users set a=1 where b=\'q\' |
db.users.update({b:\'q\'}, {$set:{a:1}}, false, true) |
更新记录 |
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update users set a=a+2 where b=\'q\' |
db.users.update({b:\'q\'}, {$inc:{a:2}}, false, true) |
更新记录 |
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delete from users where z="abc" |
db.users.remove({z:\'abc\'}) |
删除记录 |
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db. users.remove() |
删除所有的记录 |
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drop database IF EXISTS test; |
use test db.dropDatabase() |
删除数据库 |
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drop table IF EXISTS test; |
db.mytable.drop() |
删除表/collection |
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db.addUser(‘test’, ’test’) |
添加用户 readOnly-->false |
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db.addUser(‘test’, ’test’, true) |
添加用户 readOnly-->true |
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db.addUser("test","test222") |
更改密码 |
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db.system.users.remove({user:"test"}) 或者db.removeUser(\'test\') |
删除用户 |
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use admin |
超级用户 |
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db.auth(‘test’, ‘test’) |
用户授权 |
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db.system.users.find() |
查看用户列表 |
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show users |
查看所有用户 |
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db.printCollectionStats() |
查看各collection的状态 |
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db.printReplicationInfo() |
查看主从复制状态 |
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show profile |
查看profiling |
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db.copyDatabase(\'mail_addr\',\'mail_addr_tmp\') |
拷贝数据库 |
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db.users.dataSize() |
查看collection数据的大小 |
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db. users.totalIndexSize() |
查询索引的大小 |
mongodb语法
MongoDB的好处挺多的，比如多列索引，查询时可以用一些统计函数，支持多条件查询，但是目前多表查询是不支持的，可以想办法通过数据冗余来解决多表查询的问题。
MongoDB对数据的操作很丰富，下面做一些举例说明，内容大部分来自官方文档，另外有部分为自己理解。
查询colls所有数据
db.colls.find() //select * from colls
通过指定条件查询
db.colls.find({‘last_name’: ‘Smith’});//select * from colls where last_name=’Smith’
指定多条件查询
db.colls.find( { x : 3, y : “foo” } );//select * from colls where x=3 and y=’foo’
指定条件范围查询
db.colls.find({j: {$ne: 3}, k: {$gt: 10} });//select * from colls where j!=3 and k>10
查询不包括某内容
db.colls.find({}, {a:0});//查询除a为0外的所有数据
支持<, <=, >, >=查询，需用符号替代分别为$lt，$lte，$gt，$gte
db.colls.find({ “field” : { $gt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lt: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $gte: value } } );
db.colls.find({ “field” : { $lte: value } } );
也可对某一字段做范围查询
db.colls.find({ “field” : { $gt: value1, $lt: value2 } } );
不等于查询用字符$ne
db.colls.find( { x : { $ne : 3 } } );
in查询用字符$in
db.colls.find( { “field” : { $in : array } } );
db.colls.find({j:{$in: [2,4,6]}});
not in查询用字符$nin
db.colls.find({j:{$nin: [2,4,6]}});
取模查询用字符$mod
db.colls.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } )// where a % 10 == 1
$all查询
db.colls.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );//指定a满足数组中任意值时
$size查询
db.colls.find( { a : { $size: 1 } } );//对对象的数量查询，此查询查询a的子对象数目为1的记录
$exists查询
db.colls.find( { a : { $exists : true } } ); // 存在a对象的数据
db.colls.find( { a : { $exists : false } } ); // 不存在a对象的数据
$type查询$type值为bsonhttp://bsonspec.org/数 据的类型值
db.colls.find( { a : { $type : 2 } } ); // 匹配a为string类型数据
db.colls.find( { a : { $type : 16 } } ); // 匹配a为int类型数据
使用正则表达式匹配
db.colls.find( { name : /acme.*corp/i } );//类似于SQL中like
内嵌对象查询
db.colls.find( { “author.name” : “joe” } );
1.3.3版本及更高版本包含$not查询
db.colls.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } );
db.colls.find( { a : { $not : { $mod : [ 10 , 1 ] } } } );
sort()排序
db.colls.find().sort( { ts : -1 } );//1为升序2为降序
limit()对限制查询数据返回个数
db.colls.find().limit(10)
skip()跳过某些数据
db.colls.find().skip(10)
snapshot()快照保证没有重复数据返回或对象丢失
count()统计查询对象个数
db.students.find({‘address.state’ : ‘CA’}).count();//效率较高
db.students.find({‘address.state’ : ‘CA’}).toArray().length;//效率很低
group()对查询结果分组和SQL中group by函数类似
distinct()返回不重复值
以上是关于Python-Mongodb vs mysql的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章