本文實例講述了python連接、操作mongodb數據庫的方法。分享給大家供大家參考,具體如下:
數據庫連接
from pymongo import MongoClient import pandas as pd #建立MongoDB數據庫連接 client = MongoClient('162.23.167.36',27101)#或MongoClient("mongodb://162.23.167.36:27101/") #連接所需數據庫,testDatabase為數據庫名: db=client.testDatabase #連接所用集合,也就是我們通常所說的表,testTable為表名 collection=db.testTable
查詢前幾條
dataSet=collection.find().limit(3) for item in dataSet: print(item)
無條件查詢全部
dataSet=collection.find() for item in dataSet: print(item)
按AND條件查詢全部
#查詢cpu使用率大于等于10且內存使用率大于等于10的所有字段數據 dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}) for item in dataSet: print(item)
按AND條件查詢指定字段數據
#查詢cpu使用率大于等于10且內存使用率大于等于10的數據,字段只顯示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) #查詢cpu使用率等于0且內存使用率等于0的數據,字段只顯示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條件查詢指定字段數據
#查詢cpu使用率大于等于10或者內存使用率大于等于10的數據,字段只顯示did、ts、cpu、mem dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":{"$gte":10}},{"mem":{"$gte":10}}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1}) for item in dataSet: print(item) #查詢cpu使用率等于10或者內存使用率等于10的數據,字段只顯示did、ts、cpu、mem dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":10},{"mem":10}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1}) for item in dataSet: print(item)
mongodb的條件操作符
# > - $gt # < - $lt # >= - $gte # <= - $lte
排序
#單列升序排序查詢,,1 為升序,-1為降序 dataSet=collection.find().sort([("cpu",1)]) for item in dataSet: print(item) #多列排序查詢 dataSet=collection.find().sort([('did',pymongo.ASCENDING),('cpu',pymongo.DESCENDING)]) for item in dataSet: print(item)
查詢結果寫入excel
#查詢cpu使用率大于等于10且內存使用率大于等于10的數據,字段只顯示did、ts、cpu、mem,查詢結果寫入excel import pandas as pd dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1}) did,ts,cpu,mem=[],[],[],[] for item in dataSet: did.append(item["did"]) ts.append(item["ts"]) cpu.append(item["cpu"]) mem.append(item["mem"]) df=pd.DataFrame({"did":did,"ts":ts,"cpu":cpu,"mem":mem}) df.to_excel("C:/Users/Desktop/設備cpu內存數據.xlsx")
跳行查詢
#下面表示跳過兩條數據后讀取數據 dataSet=collection.find().skip(2) for item in dataSet: print(item)
去重
#查詢cpu使用率大于20、did不重復的數據 dataSet=collection.distinct("did",{"cpu":{$gt:20}}) for item in dataSet: print(item) #等同mysql的select distinct(did) from user where cpu>20
參考:
操作mongodb更詳細說明https://www.jb51.net/article/169726.htm
更多關于Python相關內容感興趣的讀者可查看本站專題:《Python常見數據庫操作技巧匯總》、《Python數學運算技巧總結》、《Python數據結構與算法教程》、《Python函數使用技巧總結》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進階經典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總》
希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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