python与mongodb交互--＞pymongo

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from pymongo import MongoClient

# 创建数据库连接对象
client=MongoClient('ip',27017)

# 选择一个数据库
db=client['admin']

db.authenticate('python','python')

# 选择一个集合
col=client['pydata']['test']

col.insert({"class":"python"})

col.find()
for data in col.find():
    print(data)


# 更新
col.update({"class":"python40"},{"message":"hello word"})
# 全文档覆盖更新
col.update({},{"$set":{"id":"xxxx-xxxx"}})
col.update({},{"$set":{"id":"xxxx-xxxx"}},multi=True)
col.update({},{"$set":{"id":"xxxx-xxxx"}},upsert=True)

# 删除
col.delete_one({"":""})
col.delete_many({"":""})

$match：根据指定的条件筛选出满足条件的文档，类似于查询操作中的查询条件。
$group：根据指定的字段对文档进行分组，并可以对每个分组进行计算或汇总。可用于计算汇总值、计数、求和、平均值等。
$project：对输入文档进行投影操作，选择需要的字段，并可以对字段进行重命名、计算、转换等操作。类似于查询操作中的投影（Projection）。
$sort：根据指定的字段对文档进行排序，可以按升序或降序排序。
$limit：限制结果集的文档数量，只返回指定数量的文档。
$skip：跳过指定数量的文档，并返回剩余的文档。
$unwind：将包含数组的字段拆分为多个文档，每个文档只包含数组中的一个元素。
$lookup：在不同的集合之间执行左连接操作，可以从其他集合中获取匹配的文档。

这些是一些常见的聚合操作，您可以根据需求组合和使用不同的聚合操作符来构建复杂的聚合管道。聚合操作可以用于实现复杂的数据处理和分析任务，例如数据分组统计、数据透视、数据变换等。

以下是一个示例聚合管道的示例，以展示如何使用多个阶段来完成数据处理：

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db.collection.aggregate([
  { $match: { field: value } },
  { $group: { _id: "$category", total: { $sum: "$quantity" } } },
  { $sort: { total: -1 } },
  { $limit: 5 }
]);