python连接、操作mongodb数据库

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数据库连接 

from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
#建立MongoDB数据库连接
client = MongoClient('162.23.167.36',27101)#或MongoClient("mongodb://162.23.167.36:27101/")

#连接所需数据库,testDatabase为数据库名:
db=client.testDatabase

#连接所用集合，也就是我们通常所说的表，testTable为表名
collection=db.testTable

 查询前几条

dataSet=collection.find().limit(3)
for item in dataSet:
    print(item)

无条件查询全部

dataSet=collection.find()
for item in dataSet:
    print(item)

按AND条件查询全部

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的所有字段数据
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}})
for item in dataSet:
    print(item)

按AND条件查询指定字段数据

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
    print(item)

#查询cpu使用率等于0且内存使用率等于0的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"cpu":0,"mem":0}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
    print(item)

按OR条件查询指定字段数据

#查询cpu使用率大于等于10或者内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":{"$gte":10}},{"mem":{"$gte":10}}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
    print(item)

#查询cpu使用率等于10或者内存使用率等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem
dataSet=collection.find({"$or":[{"cpu":10},{"mem":10}]}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
for item in dataSet:
    print(item)

mongodb的条件操作符

#    >  - $gt
#    <  - $lt
#    >= - $gte
#    <= - $lte

 排序

#单列升序排序查询，，1 为升序，-1为降序
dataSet=collection.find().sort([("cpu",1)])
for item in dataSet:
    print(item)

#多列排序查询
dataSet=collection.find().sort([('did',pymongo.ASCENDING),('cpu',pymongo.DESCENDING)])
for item in dataSet:
    print(item)

查询结果写入excel

#查询cpu使用率大于等于10且内存使用率大于等于10的数据，字段只显示did、ts、cpu、mem，查询结果写入excel
import pandas as pd
dataSet=collection.find({"cpu":{"$gte":10},"mem":{"$gte":10}}, {"did":1,"ts":1,"cpu":1,"mem":1})
did,ts,cpu,mem=[],[],[],[]
for item in dataSet:
    did.append(item["did"])
    ts.append(item["ts"])
    cpu.append(item["cpu"])
    mem.append(item["mem"])
df=pd.DataFrame({"did":did,"ts":ts,"cpu":cpu,"mem":mem})
df.to_excel("C:/Users/Desktop/设备cpu内存数据.xlsx")

跳行查询 

#下面表示跳过两条数据后读取数据
dataSet=collection.find().skip(2)
for item in dataSet:
    print(item)

去重

#查询cpu使用率大于20、did不重复的数据
dataSet=collection.distinct("did",{"cpu":{$gt:20}})
for item in dataSet:
    print(item)
#等同mysql的select distinct(did) from user where cpu>20

备注：承接模型代码实现（支持python、matlab），有意请联系QQ947943645 ，非诚勿扰！