摘要:数据库查询对象有一个属性,用来访问在数据库中跟这个类有关的对象。使用方法在数据不存在的时候会返回默认查询默认情况下,的属性返回一个一个对象,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。它返回结果是函数的返回值。
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__
pull – 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)
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