导入库，建立连接
a. from pymongo import MongoClient
b. client = MongoClient(host,port)

创建数据库 myDB （应该叫连接数据库，比较创建数据库更合适)
a. db = client['myDB'] 或者
b. db = client.myDB
c. 两者是一个意思，凭喜好选择。注意，第一个【】里面是字符串
d. 如果数据库myDB不存在，则重新创建一个，如果存在，则连接已存在的myDB数据库

建立集合myColletions（相当于sql中的表单)
a. myColl = db['myColletions'] 或者
b. myColl = db.myColletions
c. 两者是一个意思，凭喜好选择。注意，第一个【】里面是字符串
d. 如果集合myColletions不存在，则重新创建一个，如果存在，则连接已存在的myColletions集合

插入文档记录（也就是sql中表单的行记录）
a. 如果插入的集合不存在，则mongoDB自动给你创建一个。
b. myColl.insert_one(BinaryJson) 插入单条数据
i. BinaryJson 可以简单理解为 二进制版的json,
mongoDB自动将json转换我BinaryJson，如无特殊需要插入json即可
ii. 插入一条Json格式的文档，也就是表单行记录
iii. 如果插入的json格式文档中不包括 '_id'字段，则mongoDB，自动创建一个‘_id‘字段，
并生成一个ObjectId，作为_id字段值。
iv. 返回一个 insertOneResult对象,它包括inserted_id属性,
返回一个被插入对象的_id字段值。：
1) result = myColl.insert_one(json)
2) coll_id = result.inserted_id
c. myColl.inssert_many(jsonColletions)插入多条数据
i. 插入一个json文档集合，一般情况下是 列表，列表的每一个元素，必须是一个json格式数据对象
ii. 如果插入的json格式文档中不包括 '_id'字段，则mongoDB，自动创建一个‘_id‘字段，
并生成一个ObjectId，作为_id字段值
iii. 返回一个insertManyResult对象，它包括inserted_ids属性，
返回被插入对象的_id字段值的列表

查询文档记录（sql中的表单查询)
a. 查询所有数据
i. myColl.find() 查询集合中的所有文档记录（表中的行记录）
1) 返回一个查询结果的游标，可迭代对象，就像open(fileName)函数一样
a) result = myColl.find() f = open(fileName)
b) for value in result: for value in f:
c) print value print f
d) 输出每一条文档记录（行记录) 输出每一行内容
2) 相当于 sql中的：
a) select * from myColl

b. 查询限定操作（也就是sql中的 where 语句)
     i. myColl.find({'name':'liming'}) 查询集合中 字段 name = liming的记录
         1) 注意：括号内部是一个 字典，或者 json格式的数据（其实都一个卵样)
         2) 字典 key = 集合内文档的字段，value = 字段的值
         3) 相当于sql中：
             select * 
             from myColl 
             where name = 'liming'
     ii. 一些高级操作：
         1) 比较操作：
             a) 小于比较：
                 i) myColl.find({'age':{'$lt':30}}
                 ii) 查询age字段值 小于30的所有文档记录
                 iii) 注意：括号内是一个 字典
                 iv) 字典 key = 文档字段，value 是一个字典，其中 key = 比较操作符, value =比较值
                 v) 相当于sql中：
                     select * 
                     from myColl
                     where age < 30
             b) 其他比较操作符
                 $gt 大于
                 $gte    大于等于
                 $lt 小于
                 $lte    小于等于
                 $ne 不等于
         2) 组合查询：
             a) 逻辑与 and 
                 i) myColl.find({'name':'liming','age':30})
                 ii) 查询 name = liming 和 age = 30 的所有文档记录
                 iii) 注意：括号内是一个字典，两个元素。用 逗号分隔开，key = 字段，value=字段值
                 iv) 相当于sql：
                     select * 
                     from myColl
                     where name = 'liming' and age = 30
             b) 逻辑或 or
                 i) myColl.find({'$or':[{'name':'liming'},{'age':30}]})
                 ii) 查询name = 'liming' 或 age = 30的所有文档记录
                 iii) 注意：括号内是一个字典，key = '$or' 逻辑或操作符，value = 一个列表
                     列表内是两个字典，key = 字段，value=字段值
                 iv) 相当于sql：
                     select * 
                     from myColl
                     where name = 'liming' or age = 30
         3) 对查询结果进行排序：
             a) myColl.find().sort('name',pymongo.DESCENDING)
                 i) 对查询结果按照字段 name进行排序，默认为升序，可以指定排序方向，
                    DESCENDING是降序
                 ii) 相当于sql：
                     select *
                     from myColl
                     order by name DESC
             b) myColl.find().sort([{'name':pymongo.DESEDING',{'age':pymongo.DESEDING'}])
                 i) 对查询结果排序，指定排序方向为 降序，默认为升序。
                     先按照name字段排序，在按照age字段排序
                 ii) 相当于sql：
                     select * 
                     from myColl
                     order by name DESC ,age DESC
                 DESC关键字只适用于 DESC前面的字段，需要的话，可以对每个字段指定一次 DESC

更新数据：
a. 更新指定字段
i. myColl.update_one() 更新一条文档，只更新找到的第一条记录
1) 包含三个参数：
a) 过滤器（筛选器)，筛选出符合条件的文档
b) 更新操作
c) 一些相关的更新参数设置

         2) myColl.update_one({'age':30},{'$set':{'name':'zhangsan'}}，upsert=True)
             a) 更新查询出来的符合 age = 30的第一条文档记录，
             b) 使用$set操作符 更新字段name 为 ’zhangsan‘
             c) upsert = True 表示如果需要更新的字段不存在，
                则mongoDB自动创建该包含该字段的文档，并更新该字段
                 i) 默认为False，表示文档不存在时，不创建新的文档
             d) 注意：第二个参数是一个字典  
                     key = $set 更新操作符 value = 需要更新的字段，以及需要更新的值。。

         3) 相当于：
             update myColl
             set name = 'zhangsan'
             where age = 30

     ii. myColl.update_many() 批量更新一组文档，更新找到的所有记录
         1) 使用方法与update_one()一样
         2) update_many()更新找到的所有记录，update_one()只更新找到的第一条记录。

清空集合内容(sql中清空表单内容)
a. myColl.delete_one() 删除指定字段文档记录
i. 删除一条记录，值删除找到的第一条记录
ii. myColl.delete_one({'age':30})
1) 删除age = 30 的所找到的第一条记录
iii. 相当于：
delete from myColl
where age = 30

  b. myColl.delete_many()
     i. 删除找到的所有记录
     ii. 使用方法与 delete_one（）一样
         1) 只是，delete_one()只删除找到的第一条文档记录
         2) delete_many()删除找到的所有文档记录

 c. myColl.delete_many({}) 
     i. 一次性清空整个集合的所有文档记录
     ii. 相当于：
         delete from myColl

删除集合（sql中删除表单)
a. myColl.drop()
删除一个集合，彻底的删除，而不是清空
b. 相当于：
i. drop table myColl

数据聚合：
a. 数据的分组，以及统计：
i. 根据一个字段分组文件，并计算总数：
1) myColl.aggregate( [ {'$group' : {'_id' : '$age' , 'count':{'$sum':1} } } ]
对字段age的记录进行分组，并计算age字段相同值的总和
2) 括号里面是个列表
a) 元素是一个字典，key = '$group' 分组操作符
b) value = 一个字典，两个元素。
i) 第一个元素
One. key = '_id' ,这个是固定不变，mongoDB按照id来查找文档
Two. value = '$age' 需要分组的字段，必须以
ii) 第二个元素
One. key = 'count' 设立一个字段别名，来显示统计值
Two. value = '$age' 需要分组的字段，必须以 $ 开头
Three. value =一个字典：
First. key = '$sum' 聚合操作符：计算总和操作
Second. value = 1 表示计算查询到的所有值
3) 相当于：
select age as _id,count(*) as count
from myColl
group by age

     ii. 筛选并分组文档：
         1) myColl.aggregate([{[{'$match':{'name':'lisi','age':30}},{'$group':{'_id':'$age','count':{'$sum':1}}}])
             a) 查询name = 'lisi' and age = 30的文档记录
             b) 并对 age字段进行分组，并计算age字段相同值的总和
             c) $match 筛选操作符 值为需要筛选的内容
         2) 相当于：
             select age as _id,count(*) as count
             from myColl
             group by age
             having name = 'list' and age = 30
 b. 其聚合操作符：

image.png