当前位置：首页 > news >正文

mongodb数据库集合（表）的创建和数据修改

news 2026/2/8 17:45:26

文章目录

前言
发现宝藏
一、集合的创建
二、集合的修改
三、数据插入数据库
四、清空数据库集合数据

前言

为了巩固所学的知识，作者尝试着开始发布一些学习笔记类的博客，方便日后回顾。当然，如果能帮到一些萌新进行新技术的学习那也是极好的。作者菜菜一枚，文章中如果有记录错误，欢迎读者朋友们批评指正。
（博客的参考源码可以在我主页的资源里找到，如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出）

发现宝藏

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【宝藏入口】。

一、集合的创建

一、版面集合： catalogues
主键id(数据类型为整形）
关键字：keywords（数据类型为字符串）
isFuzzy: 0
搜索位置：searchArea（数据类型为字符串）
时间筛选：year（数据类型为时间类）
类型：form（数据类型为字符串）
领域：type（数据类型为字符串）
第几页：page（数据类型为整型）
来源:origin（数据类型为字符串）
source: 2
更新时间：updateTime（数据类型为时间类）二、内容 cards
主键：id (数据类型为整形）
标题：title
来源: origin
原始网页html dom结构：htmlcontent
清洗后的html dom结构：content
第几页：page（数据类型为字符串）
搜索位置：searchArea（数据类型为字符串）
时间筛选：year（数据类型为时间类）
类型：form（数据类型为字符串）
领域：type（数据类型为字符串）
地址：url（数据类型为字符串）
内容图片存储的位置：illustrations（数据类型为数组）
更新时间：updateTime（数据类型为时间类）

为了生成 MongoDB 数据库，你首先需要安装 MongoDB 数据库服务器，并确保你的 Python 环境中安装了 PyMongo，这是 MongoDB 官方提供的 Python 驱动程序。
接下来，你可以按照以下步骤创建一个 Python 脚本来实现数据库的创建和数据插入：

1.安装 MongoDB：在你的机器上安装 MongoDB 数据库服务器。你可以从 MongoDB 官方网站下载安装程序并按照说明进行安装。
’
2.安装 PyMongo：在你的 Python 环境中安装 PyMongo 包。你可以通过 pip 进行安装：

pip install pymongo

3.编写 Python 脚本：编写一个 Python 脚本来连接 MongoDB，并创建两个集合（catalogues 和 cards），然后将数据插入这两个集合。

下面是一个示例 Python 脚本：

from datetime import datetime
from pymongo import MongoClient# 连接 MongoDB 数据库服务器
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')# 创建或选择数据库
db = client['my_database']# 创建或选择集合
catalogues_collection = db['catalogues']
cards_collection = db['cards']# 插入示例数据到 catalogues 集合
catalogue_data = {'id': 1,'keywords': 'example keyword','isFuzzy': '0','searchArea': 'example search area','year': datetime(2023, 1, 1),'form': 'example form','type': 'example type','page': 1,'origin': 'example origin','source': 2,'updateTime': datetime.now()
}
catalogues_collection.insert_one(catalogue_data)# 插入示例数据到 cards 集合
card_data = {'id': 1,'title': 'Example Title','origin': 'example origin','htmlcontent': '&lt;html&gt;Example HTML content&lt;/html&gt;','content': 'Example content','page': 'example page','searchArea': 'example search area','year': datetime(2023, 1, 1),'form': 'example form','type': 'example type','url': 'example url','illustrations': ['illustration1.jpg', 'illustration2.jpg'],'updateTime': datetime.now()
}
cards_collection.insert_one(card_data)# 输出成功信息
print("Data inserted successfully into MongoDB.")

请注意，这只是一个示例脚本，用于演示如何连接 MongoDB 并将数据插入数据库中。在实际应用中，你可能需要根据你的需求来调整代码和数据结构。

二、集合的修改

要修改 MongoDB 中集合（Collection）的结构，你需要执行以下步骤：

1.连接到 MongoDB 数据库：首先，使用 Python 的 PyMongo 模块或 MongoDB 的客户端工具连接到你的 MongoDB 数据库。
2.备份数据：在修改集合结构之前，强烈建议对数据进行备份，以防止意外数据丢失。
3.修改集合结构：根据你的需求，修改集合结构可能涉及添加、删除或修改字段，或者重命名集合。下面是一些常见的操作：

-添加字段：可以通过更新现有文档或添加新文档的方式来添加字段。
-删除字段：使用 $unset 操作符从现有文档中删除字段。
-修改字段：可以使用 $set 操作符来修改现有文档中的字段值。
-重命名集合：使用 rename_collection() 方法重命名集合。
-验证修改：在修改集合结构后，验证修改是否正确。你可以查询集合以确保修改已成功应用，并且数据仍然可用和完整。
-更新应用程序代码：如果修改了集合结构，确保更新你的应用程序代码以反映这些更改。

以下是一个使用 PyMongo 修改 MongoDB 集合结构的示例代码：

from pymongo import MongoClient# 连接到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['my_database']# 获取要修改的集合
collection = db['my_collection']# 添加新字段到文档
collection.update_many({}, {"$set": {"new_field": "default_value"}})# 删除字段
collection.update_many({}, {"$unset": {"old_field": 1}})# 重命名集合
db.rename_collection('old_collection', 'new_collection')# 验证修改
for doc in collection.find():print(doc)# 关闭连接
client.close()

在这个示例中，我们假设已经连接到了名为 my_database 的数据库，并且要修改其中名为 my_collection 的集合。我们添加了一个名为 new_field 的新字段，删除了名为 old_field 的旧字段，并将集合重命名为 new_collection。最后，我们验证了修改是否成功，并关闭了数据库连接。

三、数据插入数据库

为了将数据插入 MongoDB 数据库，你需要使用 PyMongo 模块来与 MongoDB 进行交互。在你的 main 函数中，你可以添加连接到数据库的代码，并在适当的地方插入数据。以下是一个简单的例子：

from pymongo import MongoClientdef main():# 本地 MongoDB 连接信息mongo_host = "127.0.0.1"mongo_port = 27017database_name = "your_database"  # 替换为实际的数据库名称collection_name = "your_collection"  # 替换为实际的集合名称# 连接到 MongoDBclient = MongoClient(mongo_host, mongo_port)db = client[database_name]collection = db[collection_name]# 现有数据或需要插入到 MongoDB 的数据data_to_insert = {'field1': 'value1','field2': 'value2','field3': 'value3',# 添加更多字段和值...}# 插入数据到 MongoDB 中的集合collection.insert_one(data_to_insert)# 关闭 MongoDB 连接client.close()# 程序主要逻辑...if __name__ == "__main__":main()

在上述代码中，替换 mongo_host、database_name 和 collection_name 为你实际的 MongoDB 连接信息和集合名称。然后，创建一个字典 data_to_insert 包含你要插入的字段和对应的值，最后使用 insert_one 方法将数据插入到 MongoDB 集合中。
确保在插入数据之前已经连接到了 MongoDB，并在完成数据插入后关闭连接。此外，确保在 main 函数中添加适当的程序逻辑，以便你的脚本执行其他操作。

四、清空数据库集合数据

清除 MongoDB 集合中的所有数据可以使用 delete_many({}) 方法，传入一个空的查询条件，这将删除集合中的所有文档。在你的情况下，你想要清除 catalogues 和 cards 集合中的所有数据，可以按照以下方式进行：

from pymongo import MongoClientdef clear_collection_data():# 本地 MongoDB 连接信息mongo_host = "127.0.0.1"mongo_port = 27017database_name = "your_database"  # 替换为实际的数据库名称catalogues_collection_name = "catalogues"  # 替换为实际的集合名称cards_collection_name = "cards"  # 替换为实际的集合名称# 连接到 MongoDBclient = MongoClient(mongo_host, mongo_port)db = client[database_name]# 清除 catalogues 集合中的所有数据catalogues_collection = db[catalogues_collection_name]catalogues_collection.delete_many({})# 清除 cards 集合中的所有数据cards_collection = db[cards_collection_name]cards_collection.delete_many({})# 关闭 MongoDB 连接client.close()if __name__ == "__main__":clear_collection_data()

在这个例子中，我们定义了一个名为 clear_collection_data 的函数，它连接到 MongoDB，然后使用 delete_many({}) 方法清除了 catalogues 和 cards 集合中的所有数据。请确保替换连接信息、数据库名称以及集合名称为你实际的值。

mongodb数据库集合（表）的创建和数据修改

文章目录

前言

发现宝藏

一、集合的创建

二、集合的修改

三、数据插入数据库

四、清空数据库集合数据

相关文章：

mongodb数据库集合（表）的创建和数据修改

MySQL 的UI

Leetcode 3026. Maximum Good Subarray Sum

elementUI之el-form-item的嵌套的场景

Linux项目自动化构建工具之make/Makefile演示gcc编译

ChatGPT 官方中文页面上线

算法学习——华为机考题库10（HJ64 - HJ69）

[office] Excel中去除表格小数点后面数字的操作方法 #知识分享#学习方法

2023年度报告

基于springboot智慧养老平台源码和论文

IDEA插件ChatGPT - Easycode安装使用

设置相关

argcomplete，一个超酷 Python 库！

＜设计模式＞单例模式懒汉和饿汉

二分查找------蓝桥杯

今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损

ChatGPT实战100例 - (13) 写一个属于自己的 ChatGPT 新版 WebUI

【计算机学院寒假社会实践】——服务走进社区，共绘幸福蓝图

[python] 过年燃放烟花

数据结构与算法：图论（邻接表板子+BFS宽搜、DFS深搜+拓扑排序板子+最小生成树MST的Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法）

网络六边形受到攻击

云计算——弹性云计算器（ECS）

2025年能源电力系统与流体力学国际会议 (EPSFD 2025)

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility

蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2)：进阶面试题与实战演练

MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业

css的定位（position）详解：相对定位绝对定位固定定位

大数据学习（132）-HIve数据分析

在Ubuntu24上采用Wine打开SourceInsight