python连接、操作mongodb数据库的方法实例详解

站长资源 2024/11/26 佚名

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本文实例讲述了python连接、操作mongodb数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

数据库连接

from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
#建立MongoDB数据库连接
client = MongoClient('162.23.167.36',27101)#或MongoClient("mongodb://162.23.167.36:27101/")
#连接所需数据库,testDatabase为数据库名:
db=client.testDatabase
#连接所用集合，也就是我们通常所说的表，testTable为表名
collection=db.testTable

查询前几条

dataSet=collection.find().limit(3)
for item in dataSet:
  print(item)

无条件查询全部

dataSet=collection.find()
for item in dataSet:
  print(item)

按AND条件查询全部

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的所有字段数据
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}})
for item in dataSet:
  print(item)

按AND条件查询指定字段数据

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
  print(item)
#查询cpu使用率等于0且内存使用率等于0的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":0,"mem":0}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
  print(item)

按OR条件查询指定字段数据

#查询cpu使用率大于等于10或者内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":{"$gte":10}},{"mem":{"$gte":10}}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
  print(item)
#查询cpu使用率等于10或者内存使用率等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":10},{"mem":10}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
  print(item)

mongodb的条件操作符

#  > - $gt
#  < - $lt
#  >= - $gte
#  <= - $lte

排序

#单列升序排序查询，，1 为升序，-1为降序
dataSet=collection.find().sort([("cpu",1)])
for item in dataSet:
  print(item)
#多列排序查询
dataSet=collection.find().sort([('did',pymongo.ASCENDING),('cpu',pymongo.DESCENDING)])
for item in dataSet:
  print(item)

查询结果写入excel

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem，查询结果写入excel
import pandas as pd
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
did,ts,cpu,mem=[],[],[],[]
for item in dataSet:
  did.append(item["did"])
  ts.append(item["ts"])
  cpu.append(item["cpu"])
  mem.append(item["mem"])
df=pd.DataFrame({"did":did,"ts":ts,"cpu":cpu,"mem":mem})
df.to_excel("C:/Users/Desktop/设备cpu内存数据.xlsx")

跳行查询

#下面表示跳过两条数据后读取数据
dataSet=collection.find().skip(2)
for item in dataSet:
  print(item)

去重

#查询cpu使用率大于20、did不重复的数据
dataSet=collection.distinct("did",{"cpu":{$gt:20}})
for item in dataSet:
  print(item)
#等同mysql的select distinct(did) from user where cpu>20

参考：

操作mongodb更详细说明https://www.jb51.net/article/169726.htm

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python常见数据库操作技巧汇总》、《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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