Python学习之路-MongoDB进阶
MongoDB的聚合操作
MongoDB的聚合是什么
聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。
语法:db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}})
常用管道命令
在mongodb中,⽂档处理完毕后, 通过管道进⾏下⼀次处理 常用管道命令如下:
$group
: 将集合中的⽂档分组, 可⽤于统计结果$match
: 过滤数据, 只输出符合条件的⽂档$project
: 修改输⼊⽂档的结构, 如重命名、 增加、 删除字段、 创建计算结果$sort
: 将输⼊⽂档排序后输出$limit
: 限制聚合管道返回的⽂档数$skip
: 跳过指定数量的⽂档, 并返回余下的⽂档
常用表达式
表达式:处理输⼊⽂档并输出 语法:表达式:'$列名'
常⽤表达式:
$sum
: 计算总和, $sum:1 表示以⼀倍计数$avg
: 计算平均值$min
: 获取最⼩值$max
: 获取最⼤值$push
: 在结果⽂档中插⼊值到⼀个数组中
管道命令之$group
按照某个字段进行分组
$group
是所有聚合命令中用的最多的一个命令,用来将集合中的文档分组,可用于统计结果
其中注意点:
db.db_name.aggregate
是语法,所有的管道命令都需要写在其中_id
表示分组的依据,按照哪个字段进行分组,需要使用$gender
表示选择这个字段进行分组$sum:1
表示把每条数据作为1进行统计,统计的是该分组下面数据的条数
group by null
当我们需要统计整个文档的时候,$group
的另一种用途就是把整个文档分为一组进行统计
其中注意点:_id:null
表示不指定分组的字段,即统计整个文档,此时获取的counter
表示整个文档的个数
数据透视
正常情况在统计的不同性别的数据的时候,需要知道所有的name,需要逐条观察,如果通过某种方式把所有的name放到一起,那么此时就可以理解为数据透视
管道命令之$match
$match
用于进行数据的过滤,是在能够在聚合操作中使用的命令,和find
区别在于$match
操作可以把结果交给下一个管道处理,而find
不行
管道命令之$project
$project
用于修改文档的输入输出结构,例如重命名,增加,删除字段
管道命令之$sort
$sort
用于将输入的文档排序后输出
管道命令之$skip
和 $limit
$limit
限制返回数据的条数$skip
跳过指定的文档数,并返回剩下的文档数- 同时使用时先使用skip在使用limit
Mongdb的索引
为什么mongdb需要创建索引
- 加快查询速度
- 进行数据的去重
mongodb创建简单的索引方法
- 语法:
db.集合.ensureIndex({属性:1})
,1表示升序, -1表示降序db.集合.createIndex({属性:1})
- 上面两个命令效果等价
- 具体操作:db.db_name.ensureIndex({name:1})
创建索引前后查询速度对比
测试:插入10万条数据到数据库中 插入数据:
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创建索引前:
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创建索引后:
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索引的查看
默认情况下_id是集合的索引
查看方式:db.collection_name.getIndexes()
mongodb创建唯一索引
在默认情况下mongdb的索引字段的值是可以相同的,仅仅能够提高查询速度
添加唯一索引的语法:
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删除索引
语法:db.t1.dropIndex({'索引名称':1})
建立复合索引
在进行数据去重的时候,可能用一个字段来保证数据的唯一性,这个时候可以考虑建立复合索引来实现。
建立复合索引的语法:db.collection_name.ensureIndex({字段1:1,字段2:1})
建立索引注意点
- 根据需要选择是否需要建立唯一索引
- 索引字段是升序还是降序在单个索引的情况下不影响查询效率,但是带复合索引的条件下会有影响
mongodb的备份和恢复
备份
备份的语法:
|
|
-h
: 服务器地址, 也可以指定端⼝号-d
: 需要备份的数据库名称-o
: 备份的数据存放位置, 此⽬录中存放着备份出来的数据
恢复
恢复语法:mongorestore -h dbhost -d dbname --dir dbdirectory
-h
: 服务器地址-d
: 需要恢复的数据库实例--dir
: 备份数据所在位置