MongoDB - це нереляційна, документно-орієнтована база даних. Якщо проводити паралелі зі звичайними базами даних (MySQL і т.д.), то маємо таку термінологію:

База даних (теж база даних) - структорований, впорядкований набір даних, які ви хочете зберігати.

Колекція (таблиця) - набір пов’язаних між собою за певним критерієм даних. База даних складається з колекцій.

Документ (рядок/запис в таблиці) - структурна одиниця даних; документи об’єднуються в колекції. Документи зберігаються у JSON-подібному вигляді (а саме BSON, якщо говорити про використання зі стандартними структурами пайтона). Структура: набір полів і відповідних значень для них.

mongodb logo

Перевагами монго є: відновлення після збоїв, автоматичне масштабування, підтримка динамічної структури документів (немає жорсткої прив’язки до наперед визначеної схеми), вбудовані документи і масиви як альтернатива складним join-ам, і документи, які є аналогами стандартних структур даних в багатьох мовах програмування (dict в пайтоні). Досить теорії - працюємо з монго за допомогою клієнта PyMongo.

Для початку завантажуємо/встановлюємо/запускаємо монго або використовуємо отримані незаконним шляхом реквізити доступу до віддаленого серверу. Піп-піп

1
$ pip install pymongo

Підключаємось

1
2
3
from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)

Один клієнт може працювати одразу з декількома (всіма) базами даних. Щоб вибрати потрібно базу можна використовувати доступ по атрибуту через крапку або словник-подібну нотацію

1
2
db = client.posts_db
db = client['posts_db']

Працюємо з документами

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
db = client.posts_db  # database
posts = db.posts  # collection

post = {
    'author': 'Misha',
    'text': 'Blog post with Mongo',
    'tags': ['mongo', 'python', 'pymongo']
}  # document


post_id = posts.insert(post)
print(post_id)

new_posts = [
    {
        'author': 'Misha',
        'text': 'Another post',
        'tags': ['pag']
    },
    {
        'author': 'Mike',
        'text': 'The last post',
    }
]

posts.insert(new_posts)
print(posts.find_one(post_id))

Можна додавати один або одразу декільки елементів масивом. При додаванні кожного елемента документу присвоюється спеціальне поле _id, унікальне для колекції. Якщо у вас є це поле у текстовому вигляді, то знайти відповідний документ можна так:

1
2
3
from bson.objectid import ObjectId
post_id_str = '552ab4dd6d54671af8c1ca0e'
the_post = posts.find_one({'_id': ObjectId(post_id_str)})

Оновлюємо необхідний документ і рахуємо кількість всіх записів в колекції

1
2
3
posts.update({'_id': post_id}, {'$set': {'text': 'Updated text'}}, upsert=False)
print(posts.find({'author': 'Mike').count())
print(posts.count())

Додати унікальний запис до масиву, наприклад оновити теги до запису, щоб не було повторів

1
2
3
4
posts.update({'_id': post_id}, {'$addToSet': {'tags': 'mongo'}})
posts.update({'_id': post_id}, {'$addToSet': {'tags': 'newpag'}})
the_post = posts.find_one(post_id)
print(the_post['tags'])

Буде доданий лише другий тег.

І наостанок: вибрати випадковий документ з колекції. Для цієї достатньо необхідної задачі існує багато рішень, ось одне з не дуже складних

1
2
3
4
5
import random

number = random.randint(1, posts.count())
pp = posts.find().limit(-1).skip(number).next()
print(pp['text'])

Увага! Остання версія PyMongo на момент написання статті - 3.0, використана тут - 2.6. Назви деяких методів чи їх поведінка могла змінитися, тому при виникненні помилок звертайтесь до документації. Встановити конкретну версію можна явно вказавши це в pip

1
$ pip install pymongo==2.6.3

Ресурси