mongodb如何增刪改查語句

> mongodb crud操作：綜合指南

>本文回答了您在MongoDB中執行CRUD（創建，閱讀，更新，刪除）操作的問題，專注於最佳實踐，處理大型數據集，避免常見的陷阱，並避免常見的陷阱。存儲在靈活的類似JSON的文檔中。 使用您選擇的MongoDB驅動程序（例如Node.js驅動程序，Python的Python的Pymongo，Java驅動程序）執行CRUD操作。 讓我們檢查每個操作：

• 方法將單個文檔插入集合中。 >插入多個文檔。 例如，使用python驅動程序：insertOne()insertMany()

import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]

mydict = { "name": "John", "address": "Highway 37" }
x = mycol.insert_one(mydict)
print(x.inserted_id) #Prints the inserted document's ID

mydocs = [
  { "name": "Amy", "address": "Apple st 652"},
  { "name": "Hannah", "address": "Mountain 21"},
  { "name": "Michael", "address": "Valley 345"}
]
x = mycol.insert_many(mydocs)
print(x.inserted_ids) #Prints a list of inserted document IDs

• 讀（find）：方法檢索文檔。 您可以使用查詢操作員過濾結果。 >檢索一個文檔。 find()findOne()

myquery = { "address": "Mountain 21" }
mydoc = mycol.find(myquery)
for x in mydoc:
  print(x)

mydoc = mycol.find_one(myquery)
print(mydoc)

• update：updateOne()updateMany()方法更新一個文檔。 $set更新多個文檔。 您使用
操作員修改字段。

myquery = { "address": "Valley 345" }
newvalues = { "$set": { "address": "Canyon 123" } }
mycol.update_one(myquery, newvalues)

myquery = { "address": { "$regex": "^V" } }
newvalues = { "$set": { "address": "updated address" } }
mycol.update_many(myquery, newvalues)

• deleteOne() deleteMany() delete：

myquery = { "address": "Canyon 123" }
mycol.delete_one(myquery)

myquery = { "address": { "$regex": "^M" } }
x = mycol.delete_many(myquery)
print(x.deleted_count)

方法刪除單個文檔。 "mongodb://localhost:27017/"刪除多個文檔。

>最佳性能的最佳實踐

• >使用索引：索引大幅加快查詢。在經常查詢的字段上創建索引。 Consider compound indexes for queries involving multiple fields.
• Batch Operations: For inserting or updating many documents, use insertMany() and updateMany() to reduce the number of round trips to the database.
• Efficient Queries: Write concise and targeted queries.避免使用$where>子句，因為它們可能會很慢。利用適當的查詢操作員。
• 數據建模：仔細設計數據模型。 考慮否定化以減少連接並提高查詢性能（如果適合您的用例）。
• 連接池：重複使用數據庫連接，而不是為每個操作創建新連接。這減少了開銷。
• >適當的數據類型：>選擇每個字段的最有效的數據類型（例如，在適當的時候使用整數而不是字符串）。

• 有效地處理大型數據集

使用集合框架在大型數據集中使用複雜的數據處理和分析任務。 它提供了優化的操作，用於過濾，排序和分組。

• >更改流：$where使用更改流實時監視數據中的更改。 這有助於構建對數據更新響應的反應性應用程序。 $where>
>數據驗證：
• 實施可靠的數據驗證，以確保數據完整性並防止插入錯誤或畸形的數據。 >
• 常見的陷入率以避免 >忽略索引：>未能創建適當的索引會導致非常緩慢的查詢性能。 > >錯誤的數據建模> 一個良好設計的數據模型可以使查詢效率不高，只能使無效的檢索 {field1：1，field2：1}）減少網絡流量並提高性能。
• >缺乏錯誤處理：>實施適當的錯誤處理以優雅地處理CRUD操作期間的潛在問題。

忽略數據驗證：

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