数据库查询
Document
对象有一个 objects
属性,用来访问在数据库中跟这个类有关的对象。这个 objects
属性其实是一个QuerySetManager
,它会创建和返回一个新的 QuerySet
对象的访问。这个 QuerySet
对象可以从数据库中遍历获取的文档:
# Prints out the names of all the users in the database
for user in User.objects:
print user.name
过滤查询
可以通过调用 QuerySet
对象的关键字参数来对数据查询进行过滤,关键字查询中的键和你想要查询的Document
中的字段一致:
# This will return a QuerySet that will only iterate over users whose
# 'country' field is set to 'uk'
uk_users = User.objects(country='uk')
对于内嵌document的字段可以使用 __
来代替对象属性访问语法中的 .
进行访问:
# This will return a QuerySet that will only iterate over pages that have
# been written by a user whose 'country' field is set to 'uk'
uk_pages = Page.objects(author__country='uk')
查询操作符
在查询中也可以使用操作符,只要将其加在关键字的双下划线之后即可:
# Only find users whose age is 18 or less
young_users = Users.objects(age__lte=18)
可用的运算符如下:
ne
– 不等于≠
lt
– 小于<
lte
– 小于等于≤
gt
– 大于>
gte
– 大于等于≥
not
– 否定一个标准的检查,需要用在其他操作符之前(e.g.Q(age__not__mod=5)
)in
– 值在list
中nin
– 值不在list
中mod
–value % x == y
, 其中x
和y
为给定的值all
–list
里面所有的值size
– 数组的大小exists
– 存在这个值
字符串查询
以下操作符可以快捷的进行正则查询:
exact
– 字符串型字段完全匹配这个值iexact
– 字符串型字段完全匹配这个值(大小写敏感)contains
– 字符串字段包含这个值icontains
– 字符串字段包含这个值(大小写敏感)startswith
– 字符串字段由这个值开头istartswith
– 字符串字段由这个值开头(大小写敏感)endswith
– 字符串字段由这个值结尾iendswith
– 字符串字段由这个值结尾(大小写敏感)match
– 执行$elemMatch
操作,所以你可以使用一个数组中的 document 实例
地理查询
PASS
列表查询
对于大多数字段,这种语法会查询出那些字段与给出的值相匹配的document,但是当一个字段引用 ListField
的时候,而只会提供一条数据,那么包含这条数据的就会被匹配上:
class Page(Document):
tags = ListField(StringField())
# This will match all pages that have the word 'coding' as an item in the
# 'tags' list
Page.objects(tags='coding')
原始查询
你可以通过 __raw__
参数来使用一个原始的 PyMongo
语句来进行查询,这样可以进行原始的完整查询:
Page.objects(__raw__={'tags': 'coding'})
限制和跳过结果
就像传统的ORM一样,你有时候需要限制返回的结果的数量,或者需要跳过一定数量的结果。QuerySet
里面可以使用 limit()
和 skip()
这两个方法来实现,但是更推荐使用数组切割的语法:
# Only the first 5 people
users = User.objects[:5]
# All except for the first 5 people
users = User.objects[5:]
# 5 users, starting from the 11th user found
users = User.objects[10:15]
你可以指定让查询返回一个结果。如果这个条在数据库中不存在,那么会引发 IndexError
错误 。使用 first()
方法在数据不存在的时候会返回 None
:
>>> # Make sure there are no users
>>> User.drop_collection()
>>> User.objects[0]
IndexError: list index out of range
>>> User.objects.first() == None
True
>>> User(name='Test User').save()
>>> User.objects[0] == User.objects.first()
True
默认Document
查询
默认情况下,Document
的objects
属性返回一个一个 QuerySet
对象,它并没有进行任何筛选和过滤,它返回的是所有的数据对象。这一点可以通过给一个 document
定义一个方法来修改 一个queryset
。这个方法需要两参数__doc_cls
和 queryset
。第一个参数是定义这个方法的 Document
类名(从这个意义上来说,这个方法像是一个 classmethod()
而不是一般的方法),第二个参数是初始化的 queryset
。这个方法需要使用 queryset_manager()
来装饰来它,使得它被认可。
class BlogPost(Document):
title = StringField()
date = DateTimeField()
@queryset_manager
def objects(doc_cls, queryset):
# This may actually also be done by defining a default ordering for
# the document, but this illustrates the use of manager methods
return queryset.order_by('-date')
你不用调用 objects
方法,你可以自定义更多的管理方法,例如:
class BlogPost(Document):
title = StringField()
published = BooleanField()
@queryset_manager
def live_posts(doc_cls, queryset):
return queryset.filter(published=True)
BlogPost(title='test1', published=False).save()
BlogPost(title='test2', published=True).save()
assert len(BlogPost.objects) == 2
assert len(BlogPost.live_posts()) == 1
自定义 QuerySets
当你想自己定义一些方法来过滤 document
的时候,继承 QuerySet
类对你来说就是个好的方法。为了在 document
里面使用一个自定义的 QuerySet
类,你可以在 document
里的 meta
字典里设置 queryset_class
的值来实现它。
class AwesomerQuerySet(QuerySet):
def get_awesome(self):
return self.filter(awesome=True)
class Page(Document):
meta = {'queryset_class': AwesomerQuerySet}
# To call:
Page.objects.get_awesome()
Aggregation 聚合
MongoDB 提供了开箱即用的聚合方法,但没有 RDBMS 提供的那样多。MongoEngine 提供了一个包装过的内置的方法,同时自身提供了一些方法,它实现了在数据库服务上执行的 Javascript 代码的功能。
结果计数
就像限制和跳过结果一样, QuerySet
对象提供了用来计数的方法 - count()
,不过还有一个更 Pythonic
的方法来实现:
num_users = len(User.objects)
更多功能
当你想为 document
的特定的字段的数量计数的时候,可以使用 sum()
:
yearly_expense = Employee.objects.sum('salary')
当你想求某个字段的平均值的时候,可以使用 average()
:
mean_age = User.objects.average('age')
MongoEngine 提供了一个方法来获取一个在集合里 item
的频率 - item_frequencies()
。下面一个例子可以生成 tag-clouds
:
class Article(Document):
tag = ListField(StringField())
# After adding some tagged articles...
tag_freqs = Article.objects.item_frequencies('tag', normalize=True)
from operator import itemgetter
top_tags = sorted(tag_freqs.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:10]
查询效率和性能
PASS
高级查询
有时候使用关键字参数返回的 QuerySet
不能完全满足你的查询需要。例如有时候你需要将约束条件进行and
,or
的操作。你可以使用 MongoEngine 提供的 Q
类来实现,一个 Q
类代表了一个查询的一部分,里面的参数设置与你查询document
的时候相同。建立一个复杂查询的时候,你需要用 &
或 |
操作符将 Q
对象连结起来。例如:
from mongoengine.queryset.visitor import Q
# Get published posts
Post.objects(Q(published=True) | Q(publish_date__lte=datetime.now()))
# Get top posts
Post.objects((Q(featured=True) & Q(hits__gte=1000)) | Q(hits__gte=5000))
Atomic updates(原子更新)
MongoDB 文档
可以通过QuerySet
上的 update_one()
、update()
、modify()
方法自动更新。下面几种操作符可以被用到这几种方法上:
set
– 设置成一个指定的值unset
– 删除一个指定的值inc
– 将值加上一个给定的数dec
– 将值减去一个给定的数push
– 在list
中添加一个值push_all
– 在list
中添加一个值pop
– 移除list
的第一项或最后一项(根据pop__<field>=val
中val
的值决定删除第一项还是最后一项,一般情况下,val
为负则删除第一项,为正则删除最后一项,参见:mongodb $poppull
– 从list
里面移除一个值pull_all
– 从list
里面移除个值add_to_set
– 当要添加的值不在list
中时,添加这个值
原子更新的语法类似于查询语法,区别在于修饰操作符位于字段之前,而不是之后:
>>> post = BlogPost(title='Test', page_views=0, tags=['database'])
>>> post.save()
>>> BlogPost.objects(id=post.id).update_one(inc__page_views=1)
>>> post.reload() # the document has been changed, so we need to reload it
>>> post.page_views
1
>>> BlogPost.objects(id=post.id).update_one(set__title='Example Post')
>>> post.reload()
>>> post.title
'Example Post'
>>> BlogPost.objects(id=post.id).update_one(push__tags='nosql')
>>> post.reload()
>>> post.tags
['database', 'nosql']
如果没有修饰操作符,则默认为$set
:
BlogPost.objects(id=post.id).update(title='Example Post')
BlogPost.objects(id=post.id).update(set__title='Example Post')
服务器端 JavaScript 执行
可以写 Javascript函数,然后发送到服务器来执行。它返回结果是 Javascript 函数的返回值。这个功能是通过QuerySet()
对象的exec_js()
方法实现。传递一个包含一个Javascript函数的字符串作为第一个参数。
其余位置的参数的名字字段将作为您的Javascript函数的参数传递过去。
在 JavaScript 函数范围中,一些变量可用:
collection
– 对应使用的Document
类的集合的名称query
– 一个QuerySet
对象options
– 一个对象,它包含要传递给exec_js()
函数的一些参数
def sum_field(document, field_name, include_negatives=True):
code = """
function(sumField) {
var total = 0.0;
db[collection].find(query).forEach(function(doc) {
var val = doc[sumField];
if (val >= 0.0 || options.includeNegatives) {
total += val;
}
});
return total;
}
"""
options = {'includeNegatives': include_negatives}
return document.objects.exec_js(code, field_name, **options)
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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