Mongodb 基本操作

mongo简介

1.基于分布式文件存储的数据库。为 WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

2.Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，

几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

3. MongoDB的优势

4. 下载和安装步骤：点击

mongdb 基本操作

1.数据库操作

 1 > use blog  #  创建 或 切换到blog该数据库下
 2 switched to db blog
 3 > show dbs
 4 admin   0.000GB
 5 config  0.000GB
 6 local   0.000GB
 7 test    0.000GB
 8 > db.article.insert({"title":"西游记"})   # 插入文档
 9 WriteResult({ "nInserted" : 1 })
10 > db.userinfo.insert({"name":"alex"})
11 WriteResult({ "nInserted" : 1 })
12 > show tables;   # 展示  集合   （类似  表）
13 article
14 userinfo
15 > show dbs
16 admin 0.000GB
17 blog 0.000GB
18 config 0.000GB
19 local 0.000GB
20 test 0.000GB
21 > db.dropDatabase()     # 删库   在哪个库下就删除哪个库
22 { "dropped" : "blog", "ok" : 1 }

2.集合操作

 1 > use blog
 2 switched to db blog
 3 > db.article.insert({"title":"python"})
 4 WriteResult({ "nInserted" : 1 })
 5 > db.article.insert({"title":"linux"})
 6 WriteResult({ "nInserted" : 1 })
 7 > show tables;
 8 article
 9 > db.article.drop()
10 true
11 > show tables;
12 >

3. 文档操作

　　1.增

　　　　关键字：

　　　　　　insert

　　　　　　insert_many

 1 #1、没有指定_id则默认ObjectId,_id不能重复，且在插入后不可变
 2  
 3 #2、插入单条
 4 user0={
 5     "name":"egon",
 6     "age":10,
 7     'hobbies':['music','read','dancing'],
 8     'addr':{
 9         'country':'China',
10         'city':'BJ'
11     }
12 }
13  
14 db.test.insert(user0)
15 db.test.find()
16  
17 #3、插入多条
18 user1={
19     "_id":1,
20     "name":"alex",
21     "age":10,
22     'hobbies':['music','read','dancing'],
23     'addr':{
24         'country':'China',
25         'city':'weifang'
26     }
27 }
28  
29 user2={
30     "_id":2,
31     "name":"wupeiqi",
32     "age":20,
33     'hobbies':['music','read','run'],
34     'addr':{
35         'country':'China',
36         'city':'hebei'
37     }
38 }
39  
40  
41 user3={
42     "_id":3,
43     "name":"yuanhao",
44     "age":30,
45     'hobbies':['music','drink'],
46     'addr':{
47         'country':'China',
48         'city':'heibei'
49     }
50 }
51  
52 user4={
53     "_id":4,
54     "name":"jingliyang",
55     "age":40,
56     'hobbies':['music','read','dancing','tea'],
57     'addr':{
58         'country':'China',
59         'city':'BJ'
60     }
61 }
62  
63 user5={
64     "_id":5,
65     "name":"jinxin",
66     "age":50,
67     'hobbies':['music','read',],
68     'addr':{
69         'country':'China',
70         'city':'henan'
71     }
72 }
73 db.user.insertMany([user1,user2,user3,user4,user5])　
74 db.user.find()

　　2.查

　　　　find

  1 ###################### (1) 比较运算 ###################################
　2  
  3 # SQL：=,!=,>,<,>=,<=
  4 # MongoDB：{key:value}代表什么等于什么,"$ne","$gt","$lt","gte","lte",其中"$ne"能用于所有数据类型
  5  
  6 #1、select * from db1.user where name = "alex";
  7 db.user.find({'name':'alex'})
  8  
  9 #2、select * from db1.user where name != "alex";
 10 db.user.find({'name':{"$ne":'alex'}})
 11  
 12 #3、select * from db1.user where id > 2;
 13 db.user.find({'_id':{'$gt':2}})
 14  
 15 #4、select * from db1.user where id < 3;
 16 db.user.find({'_id':{'$lt':3}})
 17  
 18 #5、select * from db1.user where id >= 2;
 19 db.user.find({"_id":{"$gte":2,}})
 20  
 21 #6、select * from db1.user where id <= 2;
 22 db.user.find({"_id":{"$lte":2}})
 23 
 24 ###################### (2) 逻辑运算  ###################################
 25  
 26 # SQL：and，or，not
 27 # MongoDB：字典中逗号分隔的多个条件是and关系，"$or"的条件放到[]内,"$not"
 28  
 29 #1、select * from db1.user where id >= 2 and id < 4;
 30 db.user.find({'_id':{"$gte":2,"$lt":4}})
 31  
 32 #2、select * from db1.user where id >= 2 and age < 40;
 33 db.user.find({"_id":{"$gte":2},"age":{"$lt":40}})
 34  
 35 #3、select * from db1.user where id >= 5 or name = "alex";
 36 db.user.find({
 37     "$or":[
 38         {'_id':{"$gte":5}},
 39         {"name":"alex"}
 40         ]
 41 })
 42 #4、select * from db1.user where id % 2=1;
 43 db.user.find({'_id':{"$mod":[2,1]}})
 44  
 45 #5、上题，取反
 46 db.user.find({'_id':{"$not":{"$mod":[2,1]}}})

 47 ###################### (3) 成员运算  ###################################
 48  
 49 # SQL：in，not in
 50 # MongoDB："$in","$nin"
 51  
 52 #1、select * from db1.user where age in (20,30,31);
 53 db.user.find({"age":{"$in":[20,30,31]}})
 54  
 55 #2、select * from db1.user where name not in ('alex','yuanhao');
 56 db.user.find({"name":{"$nin":['alex','yuanhao']}})
 57 
 58 ###################### (4) 正则匹配  ###################################
 59  
 60 # SQL: regexp 正则
 61 # MongoDB: /正则表达/i
 62  
 63 #1、select * from db1.user where name regexp '^j.*?(g|n)$';
 64 db.user.find({'name':/^j.*?(g|n)$/i})
 65 
 66 
 67 ###################### (5) 取指定字段  ###################################
 68  
 69 #1、select name,age from db1.user where id=3;
 70 db.user.find({'_id':3},{''name':1,'age':1})   # name:1 表示显示名字，name:0表示不显示名字，age同理。
 71 #2 db.user.find({'_id':3},{"addr":0})
 72 { "_id" : 3, "name" : "yuanhao", "age" : 30, "hobbies" : [ "music", "drink" ] }
 73 
 74 ###################### (6) 查询数组  ###################################
 75 
　　 查询格式  ：find({t条件},{需要的结果})

 76 #1、查看有dancing爱好的人
 77 db.user.find({'hobbies':'dancing'})
 78  
 79 #2、查看既有dancing爱好又有tea爱好的人
 80 db.user.find({
 81     'hobbies':{
 82         "$all":['dancing','tea']
 83         }
 84 })
 85  
 86 #3、查看第4个爱好为tea的人
 87 db.user.find({"hobbies.3":'tea'})
 88  
 89 #4、查看所有人最后两个爱好
 90 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":-2},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})
 91  
 92 #5、查看所有人的第2个到第3个爱好
 93 db.user.find({},{'hobbies':{"$slice":[1,2]},"age":0,"_id":0,"name":0,"addr":0})
 94  
 95 
 96 ###################### (7) 排序 ###################################
 97  
 98 # 排序:--1代表升序，-1代表降序
 99 db.user.find().sort({"name":1,})
100 db.user.find().sort({"age":-1,'_id':1})
101 
102 ###################### (8) 分页  ###################################
103  
104 # 分页:--limit代表取多少个document，skip代表跳过前多少个document。
105 db.user.find().sort({'age':1}).limit(1).skip(2)
106  
107 ###################### (9) 查询数量  ###################################
108 # 获取数量
109 db.user.count({'age':{"$gt":30}})
110  
111 --或者
112 db.user.find({'age':{"$gt":30}}).count()
113 
114 ###################### (10) 其它  ###################################
115  
116 #1、{'key':null} 匹配key的值为null或者没有这个key
117 db.t2.insert({'a':10,'b':111})
118 db.t2.insert({'a':20})
119 db.t2.insert({'b':null})
120  
121 > db.t2.find({"b":null})
122 { "_id" : ObjectId("5a5cc2a7c1b4645aad959e5a"), "a" : 20 }
123 { "_id" : ObjectId("5a5cc2a8c1b4645aad959e5b"), "b" : null }
124  
125 #2、查找所有
126 db.user.find() #等同于db.user.find({})
127 db.user.find().pretty()  # 结构化显示
128  
129 #3、查找一个，与find用法一致，只是只取匹配成功的第一个
130 db.user.findOne({"_id":{"$gt":3}})

3.修改文档 update

  1 ############################## 1 update的语法  ##############################
  2  
  3 update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：
  4 db.collection.update(
  5    <query>,
  6    <update>,
  7    {
  8      upsert: <boolean>,
  9      multi: <boolean>,
 10      writeConcern: <document>
 11    }
 12 )
 13 参数说明：对比update db1.t1 set name='EGON',sex='Male' where name='egon' and age=18;
 14  
 15 query : 相当于where条件。
 16 update : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...等，相当于set后面的
 17 upsert : 可选，默认为false，代表如果不存在update的记录不更新也不插入，设置为true代表插入。
 18 multi : 可选，默认为false，代表只更新找到的第一条记录，设为true,代表更新找到的全部记录。
 19 writeConcern :可选，抛出异常的级别。
 20  
 21 更新操作是不可分割的：若两个更新同时发送，先到达服务器的先执行，然后执行另外一个，不会破坏文档。
 22  
 23 ############################## 2 覆盖更新  ##############################
 24  
 25 #注意：除非是删除，否则_id是始终不会变的
 26 #1 :
 27 db.user.update({'age':20},{"name":"Wxx","hobbies_count":3})
 28 是用{"_id":2,"name":"Wxx","hobbies_count":3}覆盖原来的记录
 29  
 30 #2、一种最简单的更新就是用一个新的文档完全替换匹配的文档。这适用于大规模式迁移的情况。例如
 31 var obj=db.user.findOne({"_id":2})
 32  
 33 obj.username=obj.name+'SB'
 34 obj.hobbies_count++
 35 delete obj.age
 36  
 37 db.user.update({"_id":2},obj)
 38  
 39 ############################## 3 局部更新  ##############################
 40  
 41 #设置：$set
 42  
 43 通常文档只会有一部分需要更新。可以使用原子性的更新修改器，指定对文档中的某些字段进行更新。
 44 更新修改器是种特殊的键，用来指定复杂的更新操作，比如修改、增加后者删除
 45  
 46 #1、update db1.user set  name="WXX" where id = 2
 47 db.user.update({'_id':2},{"$set":{"name":"WXX",}})
 48  
 49 #2、没有匹配成功则新增一条{"upsert":true}
 50 db.user.update({'_id':6},{"$set":{"name":"egon","age":18}},{"upsert":true})
 51  
 52 #3、默认只改匹配成功的第一条,{"multi":改多条}
 53 db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":28}})
 54 db.user.update({'_id':{"$gt":4}},{"$set":{"age":38}},{"multi":true})
 55  
 56 #4、修改内嵌文档，把名字为alex的人所在的地址国家改成Japan
 57 db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"addr.country":"Japan"}})
 58  
 59 #5、把名字为alex的人的地2个爱好改成piao
 60 db.user.update({'name':"alex"},{"$set":{"hobbies.1":"piao"}})
 61  
 62 #6、删除alex的爱好,$unset
 63 db.user.update({'name':"alex"},{"$unset":{"hobbies":""}})
 64  
 65 ############################## 4 自增或自减  ##############################
 66  
 67 #增加和减少：$inc
 68  
 69 #1、所有人年龄增加一岁
 70 db.user.update({},
 71     {
 72         "$inc":{"age":1}
 73     },
 74     {
 75         "multi":true   #  多个   ，false 一个
 76     }
 77     )
 78 #2、所有人年龄减少5岁
 79 db.user.update({},
 80     {
 81         "$inc":{"age":-5}
 82     },
 83     {
 84         "multi":true
 85     }
 86     )
 87  
 88  
 89 ############################## 5 添加删除数组内元素 ##############################
 90  
 91 #添加删除数组内元素：$push,$pop,$pull
 92      
 93 往数组内添加元素:$push
 94 #1、为名字为yuanhao的人添加一个爱好read
 95 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{"hobbies":"read"}})
 96  
 97 #2、为名字为yuanhao的人一次添加多个爱好tea，dancing
 98 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$push":{
 99     "hobbies":{"$each":["tea","dancing"]}
100 }})
101  
102 按照位置且只能从开头或结尾删除元素：$pop
103 #3、{"$pop":{"key":1}} 从数组末尾删除一个元素
104  
105 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{
106     "hobbies":1}
107 })
108  
109 #4、{"$pop":{"key":-1}} 从头部删除
110 db.user.update({"name":"yuanhao"},{"$pop":{
111     "hobbies":-1}
112 })
113  
114 #5、按照条件删除元素,："$pull" 把符合条件的统统删掉，而$pop只能从两端删
115 db.user.update({'addr.country':"China"},{"$pull":{
116     "hobbies":"read"}
117 },
118 {
119     "multi":true
120 }
121 )
122  
123
124 ############################## 6 避免重复添加 ##############################
125  
126 #避免添加重复："$addToSet"
127  
128 db.urls.insert({"_id":1,"urls":[]})
129  
130 db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
131 db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
132 db.urls.update({"_id":1},{"$addToSet":{"urls":'http://www.baidu.com'}})
133  
134 db.urls.update({"_id":1},{
135     "$addToSet":{
136         "urls":{
137         "$each":[
138             'http://www.baidu.com',
139             'http://www.baidu.com',
140             'http://www.xxxx.com'
141             ]
142             }
143         }
144     }
145 )
146  
147 ############################## 7 其它 ##############################
148  
149 #1、了解：限制大小"$slice"，只留最后n个
150  
151 db.user.update({"_id":5},{
152     "$push":{"hobbies":{
153         "$each":["read",'music','dancing'],  # 循环
154         "$slice":-2 # 切片，最后2个
155     }
156     }
157 })
158  
159 #2、了解：排序The $sort element value must be either 1 or -1"
160 db.user.update({"_id":5},{
161     "$push":{"hobbies":{
162         "$each":["read",'music','dancing'],
163         "$slice":-1,
164         "$sort":-1
165     }
166     }
167 })
168  
169 #注意：不能只将"$slice"或者"$sort"与"$push"配合使用，且必须使用"$eah"

4 删除文档

1 #1、删除多个中的第一个
2 db.user.deleteOne({ 'age': 8 })
3   
4 #2、删除国家为China的全部
5 db.user.deleteMany( {'addr.country': 'China'} )
6   
7 #3、删除全部
8 db.user.deleteMany({})

pymongo

pymongo的基础

1、安装：

pip3 install  pymongo

2.先启动mongo服务：

　　windows系统下：进入 MongoDB安装目录的bin 目录下，在该目录下打开cmd 窗口输入：mongod.exe 后回车，开启服务。

3. pycharm 中：

import pymongo  

# 1.连接 mongodb 服务

client= pymongo.MongoClient(host='localhost',port=27017)   27017 为MongoDB 的默认端口 
# 2. 连接数据库名为test ，如果该数据库不存在，则自动创建
db=client["test"]  
# 3. 创建集合（ 类似 表 ）  集合名为students
collection=db.students

student={
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}

# 4 插入一个文档
# result=collection.insert(student)

# result=collection.insert_one(student)
# print(result)

pymongo的详细操作

"""
MongoDB存储
    在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作，在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务，另外安装好了Python
    的PyMongo库。
  
连接MongoDB
    连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，一般来说传入MongoDB的IP及端口即可，第一个参数为地址host，
    第二个参数为端口port，端口如果不传默认是27017。
"""<br>
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)<br>
"""
这样我们就可以创建一个MongoDB的连接对象了。另外MongoClient的第一个参数host还可以直接传MongoDB的连接字符串，以mongodb开头，
例如：client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')可以达到同样的连接效果。<br>
"""
# 指定数据库
# MongoDB中还分为一个个数据库，我们接下来的一步就是指定要操作哪个数据库，在这里我以test数据库为例进行说明，所以下一步我们
# 需要在程序中指定要使用的数据库。
  
db = client.test
# 调用client的test属性即可返回test数据库，当然也可以这样来指定：
# db = client['test']
#　两种方式是等价的。
  
# 指定集合
# MongoDB的每个数据库又包含了许多集合Collection，也就类似与关系型数据库中的表，下一步我们需要指定要操作的集合，
# 在这里我们指定一个集合名称为students，学生集合。还是和指定数据库类似，指定集合也有两种方式。
  
collection = db.students
# collection = db['students']
# 插入数据,接下来我们便可以进行数据插入了，对于students这个Collection，我们新建一条学生数据，以字典的形式表示：
  
student = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
# 在这里我们指定了学生的学号、姓名、年龄和性别，然后接下来直接调用collection的insert()方法即可插入数据。
  
result = collection.insert(student)
print(result)
# 在MongoDB中，每条数据其实都有一个_id属性来唯一标识，如果没有显式指明_id，MongoDB会自动产生一个ObjectId类型的_id属性。
# insert()方法会在执行后返回的_id值。
  
# 运行结果：
# 5932a68615c2606814c91f3d
# 当然我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下：
  
student1 = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
  
student2 = {
    'id': '20170202',
    'name': 'Mike',
    'age': 21,
    'gender': 'male'
}
  
result = collection.insert([student1, student2])
print(result)
# 返回的结果是对应的_id的集合，运行结果：
# [ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
# 实际上在PyMongo 3.X版本中，insert()方法官方已经不推荐使用了，当然继续使用也没有什么问题，
# 官方推荐使用insert_one()和insert_many()方法将插入单条和多条记录分开。
  
student = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
  
result = collection.insert_one(student)
print(result)
print(result.inserted_id)
# 运行结果：
# <pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>
# 5932ab0f15c2606f0c1cf6c5
# 返回结果和insert()方法不同，这次返回的是InsertOneResult对象，我们可以调用其inserted_id属性获取_id。
  
# 对于insert_many()方法，我们可以将数据以列表形式传递即可，示例如下：
  
student1 = {
    'id': '20170101',
    'name': 'Jordan',
    'age': 20,
    'gender': 'male'
}
  
student2 = {
    'id': '20170202',
    'name': 'Mike',
    'age': 21,
    'gender': 'male'
}
  
result = collection.insert_many([student1, student2])
print(result)
print(result.inserted_ids)
# insert_many()方法返回的类型是InsertManyResult，调用inserted_ids属性可以获取插入数据的_id列表，运行结果：
  
# <pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>
# [ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]
# 查询，插入数据后我们可以利用find_one()或find()方法进行查询，find_one()查询得到是单个结果，find()则返回多个结果。
  
result = collection.find_one({'name': 'Mike'})
print(type(result))
print(result)
# 在这里我们查询name为Mike的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果：
# <class'dict'>
# {'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}
# 可以发现它多了一个_id属性，这就是MongoDB在插入的过程中自动添加的。
  
# 我们也可以直接根据ObjectId来查询，这里需要使用bson库里面的ObjectId。
  
from bson.objectid import ObjectId
  
result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})
print(result)
# 其查询结果依然是字典类型，运行结果：
  
# {' ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
# 当然如果查询_id':结果不存在则会返回None。
  
# 对于多条数据的查询，我们可以使用find()方法，例如在这里查找年龄为20的数据，示例如下：
  
results = collection.find({'age': 20})
print(results)
for result in results:
    print(result)
# 运行结果：
  
# <pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
# {'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
# {'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}
# {'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}
# 返回结果是Cursor类型，相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，每一个结果都是字典类型。
  
# 如果要查询年龄大于20的数据，则写法如下：
  
results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})
# 在这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号$gt，意思是大于，键值为20，这样便可以查询出所有
# 年龄大于20的数据。
  
# 在这里将比较符号归纳如下表：
"""
符号含义示例
$lt小于{'age': {'$lt': 20}}
$gt大于{'age': {'$gt': 20}}
$lte小于等于{'age': {'$lte': 20}}
$gte大于等于{'age': {'$gte': 20}}
$ne不等于{'age': {'$ne': 20}}
$in在范围内{'age': {'$in': [20, 23]}}
$nin不在范围内{'age': {'$nin': [20, 23]}}
"""
# 另外还可以进行正则匹配查询，例如查询名字以M开头的学生数据，示例如下：
  
results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})
# 在这里使用了$regex来指定正则匹配，^M.*代表以M开头的正则表达式，这样就可以查询所有符合该正则的结果。
  
# 在这里将一些功能符号再归类如下：
"""
符号含义示例示例含义
$regex匹配正则{'name': {'$regex': '^M.*'}}name以M开头
$exists属性是否存在{'name': {'$exists': True}}name属性存在
$type类型判断{'age': {'$type': 'int'}}age的类型为int
$mod数字模操作{'age': {'$mod': [5, 0]}}年龄模5余0
$text文本查询{'$text': {'$search': 'Mike'}}text类型的属性中包含Mike字符串
$where高级条件查询{'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'}自身粉丝数等于关注数
"""
# 这些操作的更详细用法在可以在MongoDB官方文档找到：
# https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/
  
# 计数
# 要统计查询结果有多少条数据，可以调用count()方法，如统计所有数据条数：
  
count = collection.find().count()
print(count)
# 或者统计符合某个条件的数据：
  
count = collection.find({'age': 20}).count()
print(count)
# 排序
# 可以调用sort方法，传入排序的字段及升降序标志即可，示例如下：
  
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)
print([result['name'] for result in results])
# 运行结果：
  
# ['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']
# 偏移,可能想只取某几个元素，在这里可以利用skip()方法偏移几个位置，比如偏移2，就忽略前2个元素，得到第三个及以后的元素。
  
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result['name'] for result in results])
# 运行结果：
# ['Kevin', 'Mark', 'Mike']
# 另外还可以用limit()方法指定要取的结果个数，示例如下：
  
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
print([result['name'] for result in results])
# 运行结果：
# ['Kevin', 'Mark']
# 如果不加limit()原本会返回三个结果，加了限制之后，会截取2个结果返回。
  
# 值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，最好不要使用大的偏移量来查询数据，很可能会导致内存溢出，
# 可以使用类似find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}}) 这样的方法来查询，记录好上次查询的_id。
  
# 更新
# 对于数据更新可以使用update()方法，指定更新的条件和更新后的数据即可，例如：
  
condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 25
result = collection.update(condition, student)
print(result)
# 在这里我们将name为Kevin的数据的年龄进行更新，首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄，
# 之后调用update方法将原条件和修改后的数据传入，即可完成数据的更新。
  
# 运行结果：
  
# {'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}
# 返回结果是字典形式，ok即代表执行成功，nModified代表影响的数据条数。
  
# 另外update()方法其实也是官方不推荐使用的方法，在这里也分了update_one()方法和update_many()方法，用法更加严格，
# 第二个参数需要使用$类型操作符作为字典的键名，我们用示例感受一下。
  
condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 26
result = collection.update_one(condition, {'$set': student})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
# 在这里调用了update_one方法，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，而是需要使用{'$set': student}这样的形式，
# 其返回结果是UpdateResult类型，然后调用matched_count和modified_count属性分别可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
  
# 运行结果：
#
# <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
# 1 0
# 我们再看一个例子：
  
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
# 在这里我们指定查询条件为年龄大于20，然后更新条件为{'$inc': {'age': 1}}，执行之后会讲第一条符合条件的数据年龄加1。
  
# 运行结果：
#
# <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>
# 1 1
# 可以看到匹配条数为1条，影响条数也为1条。
  
# 如果调用update_many()方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下：
  
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
# 这时候匹配条数就不再为1条了，运行结果如下：
#
# <pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>
# 3 3
# 可以看到这时所有匹配到的数据都会被更新。
  
# 删除
# 删除操作比较简单，直接调用remove()方法指定删除的条件即可，符合条件的所有数据均会被删除，示例如下：
  
result = collection.remove({'name': 'Kevin'})
print(result)
# 运行结果：
#
# {'ok': 1, 'n': 1}
# 另外依然存在两个新的推荐方法，delete_one()和delete_many()方法，示例如下：
  
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)
# 运行结果：
  
# <pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
# 1
# 4
# delete_one()即删除第一条符合条件的数据，delete_many()即删除所有符合条件的数据，返回结果是DeleteResult类型，
# 可以调用deleted_count属性获取删除的数据条数。
  
# 更多
# 另外PyMongo还提供了一些组合方法，如find_one_and_delete()、find_one_and_replace()、find_one_and_update()，
# 就是查找后删除、替换、更新操作，用法与上述方法基本一致。
  
# 另外还可以对索引进行操作，如create_index()、create_indexes()、drop_index()等。
  
# 详细用法可以参见官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/collection.html

更详细操作：

官方文档：http://api.mongodb.com/python/current/api/pymongo/