Python操作MongoDB数据库完整指南从安装到聚合查询实战-源码库

Python操作MongoDB数据库完整指南：从安装到聚合查询实战

作为一名常年和数据库打交道的开发者，我经历过从关系型数据库到NoSQL的转变。MongoDB以其灵活的文档模型和强大的扩展能力，在很多项目中成为了我的首选。今天，我就结合自己的实战经验（包括踩过的坑），带你从零开始，用Python玩转MongoDB，一路深入到复杂的聚合查询。

一、环境搭建：安装与连接

万事开头难，但MongoDB的起步其实很简单。首先，你需要两样东西：MongoDB服务器和Python的驱动。

1. 安装MongoDB： 你可以从MongoDB官网下载社区版安装，或者更简单地，使用Docker一键拉起一个服务，这对于开发和测试来说非常方便。

# 使用Docker运行MongoDB（最新版）
docker run -d --name my-mongo -p 27017:27017 mongo:latest

# 如果想挂载数据卷持久化数据，可以这样
docker run -d --name my-mongo -p 27017:27017 -v /path/to/data:/data/db mongo:latest

2. 安装Python驱动PyMongo： 这是官方推荐的Python驱动，稳定且功能全面。

pip install pymongo

3. 连接数据库： 连接MongoDB的代码非常简单，但这里有个实战坑点：生产环境一定要使用连接池，并妥善处理认证和网络异常。

from pymongo import MongoClient
from pymongo.errors import ConnectionFailure

# 基础连接（默认连接本地27017端口）
try:
    client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
    # 发送一个ping命令确认连接成功
    client.admin.command('ping')
    print("成功连接到MongoDB！")
except ConnectionFailure as e:
    print(f"连接失败: {e}")
    exit(1)

# 连接时指定数据库和集合（数据库和集合都是“懒创建”的，插入第一条数据时才真正建立）
db = client['test_database']  # 选择数据库
collection = db['users']       # 选择集合（类似表）

二、核心CRUD操作：增删改查

连接成功后，我们就可以对数据进行最基本的操作了。MongoDB的文档是BSON格式（类似JSON），和Python的字典（dict）天生一对。

1. 插入文档（Create）： 使用 insert_one() 或 insert_many()。

# 插入单条数据
user1 = {"name": "张三", "age": 25, "city": "北京", "hobbies": ["阅读", "游泳"]}
result = collection.insert_one(user1)
print(f"插入成功，文档ID: {result.inserted_id}")  # MongoDB会自动生成唯一的 _id

# 插入多条数据
users_list = [
    {"name": "李四", "age": 30, "email": "lisi@example.com"},
    {"name": "王五", "age": 28, "department": "技术部"}
]
result = collection.insert_many(users_list)
print(f"插入了 {len(result.inserted_ids)} 条文档")

2. 查询文档（Read）： 这是最常用的操作，find_one() 返回单个文档，find() 返回一个游标（Cursor）。

# 查询单条
user = collection.find_one({"name": "张三"})
print(user)

# 查询所有（注意：find()返回的是游标，需要迭代）
for user in collection.find():
    print(user)

# 条件查询：年龄大于25岁
for user in collection.find({"age": {"$gt": 25}}):
    print(user)

# 投影查询：只返回name和age字段，不返回_id
for user in collection.find({}, {"name": 1, "age": 1, "_id": 0}):
    print(user)

3. 更新文档（Update）： 使用 update_one() 或 update_many()，强烈建议使用 $set 操作符，否则会替换整个文档（我早期踩过这个大坑！）。

# 更新单条：将张三的年龄改为26
result = collection.update_one(
    {"name": "张三"},
    {"$set": {"age": 26}}  # 使用$set只修改指定字段
)
print(f"匹配了 {result.matched_count} 条，修改了 {result.modified_count} 条")

# 更新多条：为所有没有city字段的用户添加默认城市
result = collection.update_many(
    {"city": {"$exists": False}},  # $exists 操作符判断字段是否存在
    {"$set": {"city": "未知"}}
)
print(f"成功更新了 {result.modified_count} 条文档")

# 增加数组元素（$push）
collection.update_one({"name": "张三"}, {"$push": {"hobbies": "编程"}})

4. 删除文档（Delete）： 使用 delete_one() 或 delete_many()。

# 删除单条
result = collection.delete_one({"name": "王五"})
print(f"删除了 {result.deleted_count} 条文档")

# 清空集合（谨慎操作！）
# result = collection.delete_many({})

三、进阶查询与索引

当数据量变大后，高效的查询和索引就至关重要了。

1. 复杂查询操作符： MongoDB提供了丰富的查询操作符。

# $in: 查询名字是张三或李四的用户
for user in collection.find({"name": {"$in": ["张三", "李四"]}}):
    print(user)

# $and/$or: 逻辑查询
# 年龄大于25且城市是北京，或者邮箱以“example.com”结尾
query = {
    "$or": [
        {"$and": [{"age": {"$gt": 25}}, {"city": "北京"}]},
        {"email": {"$regex": "example.com$"}}  # 正则匹配
    ]
}
for user in collection.find(query):
    print(user)

2. 创建索引： 索引能极大提升查询速度，尤其是在等值查询和排序上。记住这个实战原则：为经常查询和排序的字段创建索引。

# 为name字段创建升序索引
collection.create_index([("name", 1)])

# 为age和city创建复合索引
collection.create_index([("age", 1), ("city", 1)])

# 查看集合所有索引
indexes = list(collection.list_indexes())
for idx in indexes:
    print(idx)

四、王牌功能：聚合管道实战

聚合管道（Aggregation Pipeline）是MongoDB最强大的数据分析工具，它允许你将文档通过一个由多个阶段（Stage）组成的管道进行处理，每个阶段对数据进行一次变换。

假设我们有一个`orders`集合，记录订单信息，现在想计算每个客户的总消费金额和平均订单额。

# 先插入一些示例订单数据
orders_collection = db['orders']
orders_data = [
    {"customer": "A", "amount": 100, "date": "2023-10-01"},
    {"customer": "B", "amount": 150, "date": "2023-10-01"},
    {"customer": "A", "amount": 200, "date": "2023-10-02"},
    {"customer": "C", "amount": 50, "date": "2023-10-02"},
    {"customer": "B", "amount": 120, "date": "2023-10-03"},
]
orders_collection.insert_many(orders_data)

# 聚合管道查询
pipeline = [
    # 第一阶段：按客户分组
    {
        "$group": {
            "_id": "$customer",  # 分组键
            "total_amount": {"$sum": "$amount"},      # 求和
            "avg_amount": {"$avg": "$amount"},        # 求平均值
            "order_count": {"$sum": 1}                # 计数
        }
    },
    # 第二阶段：按总金额降序排序
    {
        "$sort": {"total_amount": -1}
    },
    # 第三阶段：可选，只输出前N名
    # { "$limit": 2 }
]

results = orders_collection.aggregate(pipeline)
print("客户消费统计：")
for r in results:
    print(f"客户 {r['_id']}: 总消费 {r['total_amount']}, 平均订单额 {r['avg_amount']:.2f}, 订单数 {r['order_count']}")

聚合管道的威力远不止于此，你还可以使用 $match（过滤）、$project（重塑文档）、$lookup（多表关联，类似SQL的JOIN）等阶段，构建出极其复杂的数据处理流程。

五、总结与最佳实践

走完这一趟，你应该已经掌握了Python操作MongoDB的核心技能。最后，分享几点我总结的最佳实践：

连接管理： 应用启动时创建全局MongoClient（它自带连接池），而不是在每个请求中创建。关闭应用时调用 client.close()。
模式设计： 虽然MongoDB无模式，但前期设计合理的文档结构至关重要。考虑数据访问模式，合理使用嵌入文档（子文档）和引用。
写关注（Write Concern）： 对重要数据，考虑使用更强的写关注（如 w="majority"）来保证数据持久性。
错误处理： 始终用try-except包裹数据库操作，处理 PyMongo 模块抛出的各种异常（如 DuplicateKeyError, OperationFailure）。
使用MongoDB Compass： 这是官方提供的GUI工具，用于可视化数据、执行查询和解释聚合管道，是开发和调试的神器。

希望这篇指南能帮你顺利上手MongoDB。记住，多动手实践，遇到问题多查官方文档，社区的解决方案通常也很丰富。Happy Coding！

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