MongoDB数据库
大哉！敬虔的奥秘，无人不以为然，就是：神在肉身显现，被圣灵称义，被天使看见，被传于外邦，被世人信服，被接在荣耀里。(1 TIMOTHY 3:16)
MongoDB数据库(1)
MongoDB开始火了，这是时代发展的需要。为此，在这里也要探讨一下如何用Python来操作此数据库。考虑到读者对这种数据库的了解可能比关系型数据库陌生，所以，要用多一点的篇幅来介绍。
MongoDB是属于NoSql的。
NoSql（Not Only Sql）指的是非关系型的数据库。它是为了大规模Web应用而生的，其特征诸如模式自由、支持简易复制、简单的API、大容量数据等。
MongoDB是NoSql其一，选择它，主要是因为我喜欢，下面说说它的特点。
- 面向文档存储
- 对任何属性可索引
- 复制和高可用性
- 自动分片
- 丰富的查询
- 快速就地更新
基于它的特点，擅长的领域就在于：
- 大数据（太时髦了！以下可以都不看，有这么一条就足够了）
- 内容管理和交付
- 移动和社交基础设施
- 用户数据管理
- 数据平台
安装MongoDB
先演示在Ubuntu系统中的安装过程：
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 7F0CEB10echo 'deb http://downloads-distro.mongodb.org/repo/ubuntu-upstart dist 10gen' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb.listsudo apt-get updatesudo apt-get install mongodb-10gen如此就安装完毕。上述安装流程可以参考：Install MongoDB
如果你用的是其它操作系统，可以到官方网站下载安装程序：http://www.mongodb.org/downloads，该网站能满足各种操作系统。
如果在安装过程中遇到了问题，建议去问Google大神（如果有读者心存疑虑或者愤愤不平，请不要发怒，这是我的个人建议，不同意可以略过，我当然也尊重读者的个人选择）。
推荐几个资料，供参考：
启动
安装完毕就可以启动数据库。因为本书不是专门讲数据库，所以这里不涉及数据库的详细讲解，下面只是建立一个简单的库，并且说明MongoDB的基本要点，目的在于为后面用Python来操作它做个铺垫。
执行mongo启动shell，显示的也是>，有点类似mysql的状态。在shell中，可以实现与数据库的交互操作。
在shell中，有一个全局变量db，使用哪个数据库，那个数据库作为对象被赋给这个全局变量db，如果那个数据库不存在，就会新建。
> use mydbswitched to db mydb> dbmydb除非向这个数据库中增加实质性的内容，否则它是看不到的。
> show dbs;local 0.03125GB向这个数据库增加点东西。MongoDB的基本单元是文档，所谓文档，就类似与Python中的字典，以“键/值对”的方式保存数据。
> book = {"title":"from beginner to master", "author":"qiwsir", "lang":"python"}{ "title" : "from beginner to master", "author" : "qiwsir", "lang" : "python"}> db.books.insert(book)> db.books.find(){ "_id" : ObjectId("554f0e3cf579bc0767db9edf"), "title" : "from beginner to master", "author" : "qiwsir", "lang" : "python" }db指向了数据库mydb，books是这个数据库里面的一个集合（类似mysql里面的表），向集合books里面插入了一个文档（文档对应mysql里面的记录）。“数据库、集合、文档”构成了MongoDB数据库。
从上面操作还发现一个有意思的地方，并没有类似create之类的命令，用到数据库，就通过use xxx，如果不存在就建立；用到集合，就通过db.xxx来使用，如果没有就建立。可以总结为“随用随取随建立”。是不是简单的有点出人意料。
> show dbslocal 0.03125GBmydb 0.0625GB当有了充实内容之后，会看到刚才用到的数据库mydb了。
在shell中，可以对数据进行“增删改查”等操作。但是，我们的目的是用Python来操作，所以，还是把力气放在后面用。
安装pymongo
要用Python来驱动MongoDB，必须要安装驱动模块，即pymongo，这跟操作mysql类似。安装方法推荐如下：
$ sudo pip install pymongo如果顺利，就会看到最后的提示：
Successfully installed pymongoCleaning up...写本书的时候，安装版本号如下，如果读者的版本不一样，也无大碍。
>>> import pymongo>>> pymongo.version'3.0.1'如果读者要指定版本，比如安装2.8版本的，可以：
$ sudo pip install pymongo==2.8安装好之后，进入到Python的交互模式：
>>> import pymongo说明模块没有问题。
连接
既然Python驱动MongoDB的模块pymongo业已安装完毕，接下来就是连接，即建立连接对象。
>>> pymongo.Connection("localhost",27017)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>AttributeError: 'module' object has no attribute 'Connection'报错！我在写本书之前做项目时，就是按照上面方法连接的，读者可以查一下，会发现很多教程是这么连接的。但是，眼睁睁地看到了报错。
所以，一定要注意这里的坑。
如果读者用的是旧版本的pymongo，比如2.8，仍然可以使用上面的连接方法。如果是像我一样，是用的新的（我安装时没有选版本），就得注意这个问题了。
经验主义害死人。必须看看下面有哪些方法可以用：
>>> dir(pymongo)['ALL', 'ASCENDING', 'CursorType', 'DESCENDING', 'DeleteMany', 'DeleteOne', 'GEO2D', 'GEOHAYSTACK', 'GEOSPHERE', 'HASHED', 'IndexModel', 'InsertOne', 'MAX_SUPPORTED_WIRE_VERSION', 'MIN_SUPPORTED_WIRE_VERSION', 'MongoClient', 'MongoReplicaSetClient', 'OFF', 'ReadPreference', 'ReplaceOne', 'ReturnDocument', 'SLOW_ONLY', 'TEXT', 'UpdateMany', 'UpdateOne', 'WriteConcern', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '__path__', '_cmessage', 'auth', 'bulk', 'client_options', 'collection', 'command_cursor', 'common', 'cursor', 'cursor_manager', 'database', 'errors', 'get_version_string', 'has_c', 'helpers', 'ismaster', 'message', 'mongo_client', 'mongo_replica_set_client', 'monitor', 'monotonic', 'network', 'operations', 'periodic_executor', 'pool', 'read_preferences', 'response', 'results', 'server', 'server_description', 'server_selectors', 'server_type', 'settings', 'son_manipulator', 'ssl_context', 'ssl_support', 'thread_util', 'topology', 'topology_description', 'uri_parser', 'version', 'version_tuple', 'write_concern']瞪大我的那双浑浊迷茫、布满血丝、渴望惊喜的眼睛，透过近视镜的玻璃片，怎么也找不到Connection()这个方法。原来，刚刚安装的pymongo，“他变了”。
不过，我发现了MongoClient()，真乃峰回路转。
>>> client = pymongo.MongoClient("localhost", 27017)很好。Python已经和MongoDB建立了连接。
刚才已经建立了一个数据库mydb，并且在这个库里面有一个集合books，于是：
>>> db = client.mydb或者
>>> db = client['mydb']获得数据库mydb，并赋值给变量db（这个变量不是MongoDB的shell中的那个db，此处的db就是Python中一个寻常的变量）。
>>> db.collection_names()[u'system.indexes', u'books']查看集合，发现了我们已经建立好的那个books，于是再获取这个集合，并赋值给一个变量books：
>>> books = db["books"]或者
>>> books = db.books接下来，就可以操作这个集合中的具体内容了。
编辑
刚刚的books所引用的是一个MongoDB的集合对象，它就跟前面学习过的其它对象一样，有一些方法供我们来驱使。
>>> type(books)<class 'pymongo.collection.Collection'>>>> dir(books)['_BaseObject__codec_options', '_BaseObject__read_preference', '_BaseObject__write_concern', '_Collection__create', '_Collection__create_index', '_Collection__database', '_Collection__find_and_modify', '_Collection__full_name', '_Collection__name', '__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__getattr__', '__getattribute__', '__getitem__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_command', '_count', '_delete', '_insert', '_socket_for_primary_reads', '_socket_for_reads', '_socket_for_writes', '_update', 'aggregate', 'bulk_write', 'codec_options', 'count', 'create_index', 'create_indexes', 'database', 'delete_many', 'delete_one', 'distinct', 'drop', 'drop_index', 'drop_indexes', 'ensure_index', 'find', 'find_and_modify', 'find_one', 'find_one_and_delete', 'find_one_and_replace', 'find_one_and_update', 'full_name', 'group', 'index_information', 'initialize_ordered_bulk_op', 'initialize_unordered_bulk_op', 'inline_map_reduce', 'insert', 'insert_many', 'insert_one', 'list_indexes', 'map_reduce', 'name', 'next', 'options', 'parallel_scan', 'read_preference', 'reindex', 'remove', 'rename', 'replace_one', 'save', 'update', 'update_many', 'update_one', 'with_options', 'write_concern']这么多方法不会一一介绍，只是按照“增删改查”的常用功能介绍几种。读者可以使用help()去查看每一种方法的使用说明。
>>> books.find_one(){u'lang': u'python', u'_id': ObjectId('554f0e3cf579bc0767db9edf'), u'author': u'qiwsir', u'title': u'from beginner to master'}提醒读者注意的是，MongoDB的shell中的命令与pymongo中的方法有时候会稍有差别，务必小心。比如刚才这个，在shell中是这样子的：
> db.books.findOne(){ "_id" : ObjectId("554f0e3cf579bc0767db9edf"), "title" : "from beginner to master", "author" : "qiwsir", "lang" : "python"}请注意区分。
目前在集合books中，有一个文档，还想再增加，于是就进入到了“增删改查”的常规操作。
新增和查询
>>> b2 = {"title":"physics", "author":"Newton", "lang":"english"}>>> books.insert(b2)ObjectId('554f28f465db941152e6df8b')成功地向集合中增加了一个文档。得看看结果（我们就是充满好奇心的小孩子，我记得女儿小时候，每次给她照相，每拍了一张，她总要看一看。现在我们似乎也是这样，如果不看看，总觉得不放心），看看就是一种查询。
>>> books.find().count()2这是查看当前集合有多少个文档的方式，返回值为2，则说明有两条文档了。还是要看看内容。
>>> books.find_one(){u'lang': u'python', u'_id': ObjectId('554f0e3cf579bc0767db9edf'), u'author': u'qiwsir', u'title': u'from beginner to master'}这个命令就不行了，因为它只返回第一条。必须要：
>>> for i in books.find():... print i #Python 3: print(i)... {u'lang': u'python', u'_id': ObjectId('554f0e3cf579bc0767db9edf'), u'author': u'qiwsir', u'title': u'from beginner to master'}{u'lang': u'english', u'title': u'physics', u'_id': ObjectId('554f28f465db941152e6df8b'), u'author': u'Newton'}在books引用的对象中有find()方法，它返回的是一个可迭代对象，包含着集合中所有的文档。
由于文档是“键/值”对，不一定每条文档都要结构一样，比如，也可以在集合中插入这样的文档。
>>> books.insert({"name":"Hertz"})ObjectId('554f2b4565db941152e6df8c')>>> for i in books.find():... print i... {u'lang': u'python', u'_id': ObjectId('554f0e3cf579bc0767db9edf'), u'author': u'qiwsir', u'title': u'from beginner to master'}{u'lang': u'english', u'title': u'physics', u'_id': ObjectId('554f28f465db941152e6df8b'), u'author': u'Newton'}{u'_id': ObjectId('554f2b4565db941152e6df8c'), u'name': u'Hertz'}如果有多个文档，想一下子插入到集合中（在MySQL中，可以实现多条数据用一条命令插入到表里面），可以这么做：
>>> n1 = {"title":"java", "name":"Bush"}>>> n2 = {"title":"fortran", "name":"John Warner Backus"}>>> n3 = {"title":"lisp", "name":"John McCarthy"}>>> n = [n1, n2, n3]>>> n[{'name': 'Bush', 'title': 'java'}, {'name': 'John Warner Backus', 'title': 'fortran'}, {'name': 'John McCarthy', 'title': 'lisp'}]>>> books.insert(n)[ObjectId('554f30be65db941152e6df8d'), ObjectId('554f30be65db941152e6df8e'), ObjectId('554f30be65db941152e6df8f')]这样就完成了所谓的批量插入，查看一下文档条数：
>>> books.find().count()6提醒读者，批量插入的文档大小是有限制的，有人说不要超过20万条，有人说不要超过16MB，我没有测试过。在一般情况下，或许达不到上限，如果遇到极端情况，就请读者在使用时多注意了。
如果要查询，除了通过循环之外，能不能按照某个条件查呢？比如查找'name'='Bush'的文档：
>>> books.find_one({"name":"Bush"}){u'_id': ObjectId('554f30be65db941152e6df8d'), u'name': u'Bush', u'title': u'java'}对于查询结果，还可以进行排序：
>>> for i in books.find().sort("title", pymongo.ASCENDING):... print i #Python 3: print(i)... {u'_id': ObjectId('554f2b4565db941152e6df8c'), u'name': u'Hertz'}{u'_id': ObjectId('554f30be65db941152e6df8e'), u'name': u'John Warner Backus', u'title': u'fortran'}{u'lang': u'python', u'_id': ObjectId('554f0e3cf579bc0767db9edf'), u'author': u'qiwsir', u'title': u'from beginner to master'}{u'_id': ObjectId('554f30be65db941152e6df8d'), u'name': u'Bush', u'title': u'java'}{u'_id': ObjectId('554f30be65db941152e6df8f'), u'name': u'John McCarthy', u'title': u'lisp'}{u'lang': u'english', u'title': u'physics', u'_id': ObjectId('554f28f465db941152e6df8b'), u'author': u'Newton'}这是按照"title"的值的升序排列的，注意sort()中的第二个参数，意思是升序排列。如果按照降序，就需要将参数修改为pymongo.DESCEDING，也可以指定多个排序键。
>>> for i in books.find().sort([("name",pymongo.ASCENDING),("name",pymongo.DESCENDING)]):... print i #Python 3: print(i)... {u'_id': ObjectId('554f30be65db941152e6df8e'), u'name': u'John Warner Backus', u'title': u'fortran'}{u'_id': ObjectId('554f30be65db941152e6df8f'), u'name': u'John McCarthy', u'title': u'lisp'}{u'_id': ObjectId('554f2b4565db941152e6df8c'), u'name': u'Hertz'}{u'_id': ObjectId('554f30be65db941152e6df8d'), u'name': u'Bush', u'title': u'java'}{u'lang': u'python', u'_id': ObjectId('554f0e3cf579bc0767db9edf'), u'author': u'qiwsir', u'title': u'from beginner to master'}{u'lang': u'english', u'title': u'physics', u'_id': ObjectId('554f28f465db941152e6df8b'), u'author': u'Newton'}如果读者看到这里，请务必注意，MongoDB中的每个文档，本质上都是“键/值”对的类字典结构。这种结构，一经Python读出来，就可以用字典中的各种方法来操作。与此类似的还有一个名为JSON的东西，但是，如果用Python读过来之后，无法直接用JSON中的json.dumps()方法操作文档。其中一种解决方法就是将文档中的'_id'“键/值”对删除（例如：del doc['_id']），然后使用json.dumps()即可。读者也可是使用json_util模块，因为它是“Tools for using Python’s json module with BSON documents”，请阅读http://api.mongodb.org/python/current/api/bson/json_util.html中的模块使用说明。
更新
对于已有数据，更新是数据库中常用的操作。比如，要更新name为Hertz那个文档：
>>> books.update({"name":"Hertz"}, {"$set": {"title":"new physics", "author":"Hertz"}}){u'updatedExisting': True, u'connectionId': 4, u'ok': 1.0, u'err': None, u'n': 1}>>> books.find_one({"author":"Hertz"}){u'title': u'new physics', u'_id': ObjectId('554f2b4565db941152e6df8c'), u'name': u'Hertz', u'author': u'Hertz'}在更新的时候，用了一个$set修改器，它可以用来指定键值，如果键不存在，就会创建。
关于修改器，不仅仅是这一个，还有别的呢。
| 修改器 | 描述 |
|---|---|
| $set | 用来指定一个键的值。如果不存在则创建它 |
| $unset | 完全删除某个键 |
| $inc | 增加已有键的值，不存在则创建（只能用于增加整数、长整数、双精度浮点数） |
| $push | 数组修改器只能操作值为数组，存在key在值末尾增加一个元素，不存在则创建一个数组 |
删除
删除可以用remove()方法，稍一演示，读者必会。
>>> books.remove({"name":"Bush"}){u'connectionId': 4, u'ok': 1.0, u'err': None, u'n': 1}>>> books.find_one({"name":"Bush"})>>> 这是将那个文档全部删除。当然，也可以根据MongoDB的语法规则写个条件，按照条件删除。
索引
索引的目的是为了让查询速度更快，当然，在具体的项目开发中，是否建立索引要视情况而定是否建立索引。因为建立索引也是有代价的。
>>> books.create_index([("title", pymongo.DESCENDING),])u'title_-1'这里仅仅是对pymongo模块做了一个非常简单的介绍，在实际使用过程中，上面知识是很有限的，所以需要读者根据具体应用场景再结合MongoDB的有关知识去尝试新的语句。