你将学到的
  • MongoDB 简介与安装
  • 创建/删除数据库
  • 插入数据
  • PyMongo 库的使用
  • 条件操作符
  • aggregate 聚合函数
  • 分组查询与排序
  • 集合的备份与恢复
  • MongoDB 数据结构
  • 创建/删除集合
  • 文档的增删改查
  • Python 处理 JSON 文件
  • 索引的添加、查询和删除
  • 匹配查询
  • 数据库的备份与恢复
  • 使用 JSON 和 CSV 文件进行备份
课程内容
  共10个章节
lab-classic 实验 1 MongoDB 简介与安装

知识点: 1.数据库简介 2.MongoDB简介 3.安装MongoDB

lab-classic 实验 2 MongoDB 数据库的基本概念

知识点: 1.MongoDB数据库结构 2.创建/删除数据库 3.创建/删除集合 4.插入数据

lab-classic 实验 3 文档的增删改查

知识点: 1.pretty函数 2.update函数 3.save函数 4.$set和$or操作符

lab-classic 实验 4 Python 使用 MongoDB 数据库

知识点: 1.PyMongo库简介 2.创建数据库和集合 3.插入数据 4.删除集合和数据库

lab-classic 实验 5 PyMongo 操作文档

知识点: 1.创建文档 2.修改文档 3.查询文档 4.删除文档 5.修改集合名

lab-challenge 挑战 1 向数据库中添加数据

知识点: 1.Python处理JSON文件 2.PyMongo库的使用

lab-classic 实验 6 高级查询语句

知识点: 1.条件操作符 2.$type操作符 3.limit&skip方法 4.sort排序 5.索引的查询、添加和删除

lab-classic 实验 7 Aggregation 聚合操作

知识点: 1.aggregate聚合函数 2.$match匹配查询 3.$project规定字段 4.$group分组查询 5.$sort排序

lab-classic 实验 8 数据的备份与恢复

知识点: 1.数据库的备份与恢复 2.集合的备份与恢复 3.使用JSON文件备份与恢复 4.使用CSV文件备份与恢复

lab-challenge 挑战 2 数据查询与排序

知识点: 1.mongoimport导入数据 2.PyMongo模块 3.$group分组查询

课程介绍

随着互联网 Web 2.0 动态网站的兴起,传统的关系型数据库在应付规模日益扩大的海量数据时会显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,传统的关系型数据库 IO 瓶颈、性能瓶颈都难以有效突破。于是开始出现了大批针对特定场景、以高性能和使用便利为目的的功能特异化的数据库产品。NoSQL 数据库就是在这样的情景中诞生并得到了非常迅速的发展。NoSQL 不将数据的一致性作为重点,或者是作为次重点。

我们的课程要讲解的就是非关系型数据库的典型代表 MongoDB 数据库。

先学课程

课程难度

中等

适合人群

  • 适合具有 Linux 和 Python 基础的用户

课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月, 2 个月后实验文档一直可以看,但无法进行在线实验。高级会员有效期内可一直学习(部分实验环境因为成本较高会限制次数),高级会员到期后课程失效(不能看文档)。
  • 企业团报:可获得更多支持服务,请点击 购买咨询
课程教师

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