MongoDB ORM操作之Mongengine基本学习 |
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pymongo来操作MongoDB数据库，但是直接把对于数据库的操作代码都写在脚本中，这会让应用的代码耦合性太强，而且不利于代码的优化管理 一般应用都是使用MVC框架来设计的，为了更好地维持MVC结构，需要把数据库操作部分作为model抽离出来，这就需要借助MongoEngine MongoEngine是一个对象文档映射器（ODM），相当于一个基于SQL的对象关系映射器（ORM） MongoEngine提供的抽象是基于类的，创建的所有模型都是类 1、安装 pip install mongoengine 2、连接+定义使用时先声明一个继承自MongoEngine.Document的类 在类中声明一些属性，相当于创建一个用来保存数据的数据结构，即数据已类似数据结构的形式存入数据库中，通常把这样的一些类都存放在一个脚本中，作为应用的Model模块 from mongoengine import * import datetime # 连接MongoDB数据库中 mongo_engone_learn数据库 connect('mongo_engine_learn') # 不填写地址默认是连接本地数据库，远程需要填写具体的ip地址、密码及端口 # 创建一张Post数据库表 class Post(Document): title = StringField(required=True, max_length=200) # 每一个字段 content = IntField(required=True) # 字段 author = StringField(required=True, max_length=50) # 字段 published = DateTimeField(default=datetime.datetime.now) # 字段 # 定义一个数据表对象 post_obj = Post( title='Sample Post', content='Some engaging', author='scott' ) post_obj.save() # 执行对象的save方法，存储到数据库 print(post_obj.title) post_obj.title = 'buyi' # 修改对象属性 post_obj.save() # 执行修改操作 执行结果可视化配置从读主写 from mongoengine import connect from pymongo import ReadPreference connect('mydb', host='mongodb://server1:27017,server2:27017,server3:27017', replicaSet='replset', read_preference=ReadPreference.SECONDARY_PREFERRED) 3、查询 查询操作 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from mongoengine import * import datetime connect('mongo_engine_learn') class Post(Document): title = StringField(required=True, max_length=200) content = IntField(required=True) author = StringField(required=True, max_length=50) published = DateTimeField(default=datetime.datetime.now) buyi_user = Post.objects(title='buyi') print(type(buyi_user[0])) print(buyi_user[0].author) all_obj = Post.objects.all() print(all_obj) 批量写入数据以供查询操作 for i in range(3, 10): post_obj = Post( title='buyi%s' % i, content=str(i), author='c%s' % i ) post_obj.save() 查询所有操作 obj_all = Post.objects.all() for i in obj_all: print(i.content) # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 查询 content大于等于3 小于10 的数据,按照title的正序 from mongoengine import * import datetime connect('mongo_engine_learn') class Post(Document): title = StringField(required=True, max_length=200) content = IntField(required=True) author = StringField(required=True, max_length=50) published = DateTimeField(default=datetime.datetime.now) search_objects = Post.objects(content__gte=3, content__lt=10).order_by('-title') for i in search_objects: print(i.content) 倒序 search_objects = Post.objects(content__gte=3, content__lt=10).order_by('-title') for i in search_objects: print(i.content) 查询自加10操作 from mongoengine import * import datetime connect('mongo_engine_learn') class Post(Document): title = StringField(required=True, max_length=200) content = IntField(required=True) author = StringField(required=True, max_length=50) published = DateTimeField(default=datetime.datetime.now) search = Post.objects(author='c6').update(inc__content=10) search1 = Post.objects(author='c6').first() print(search1.content) # 16 设置值操作 search = Post.objects(author='c6').update(set__content=666) search1 = Post.objects(author='c6').first() print(search1.content) 根据对象修改 search_obj = Post.objects(author='c6')first() search_obj.content = 777 search_obj.save() search1 = Post.objects(author='c6').first() print(search1.content) 4、mongoengine 的性能影响mongoengine 可以理解为对pymongo的封装，跟pymongo比，它最大的消耗在 从pymongo查询的结果，转换为Document实例, 这确实很费资源 mongoengine 在文档实例save的时候，会调用validate来验证每一个field, 这步没有必要，比较耗时, 可以通过传参来停止校验save(validate=False)，这种情况下必须保证你修改和存储的数据正确 mongoengin 不支持连表操作，当多表查询时要适当减少数据库连接次数以提高性能 |
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