MongoDB(14) - 更新編

今回からは、MongoDBの更新に関する動作を確認していきます。

サンプルデータ

次のようなデータをcol1コレクションに設定します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertOne({name:'高山', age:20})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1b")
}

> db.col1.insertOne({name:'生田', age:11})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1c")
}

> db.col1.insertOne({name:'菅井', age:34})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1d")
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1b"), "name" : "高山", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1c"), "name" : "生田", "age" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1d"), "name" : "菅井", "age" : 34 }

１件更新

ドキュメントを１件更新する場合は、updateOneを使います。

第１引数には検索条件を指定し、第２引数には$setを使い更新内容を設定します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.updateOne({name:"高山"}, {$set:{age:21}})
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1b"), "name" : "高山", "age" : 21 }
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1c"), "name" : "生田", "age" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1d"), "name" : "菅井", "age" : 34 }

nameが“高山”のドキュメントに関して、ageを21に更新しました。

updateOneでは、検索条件に一致するデータが複数あっても、１件しか更新されません。

複数件更新

ドキュメントを複数更新する場合は、updateManyを使います。

第１引数には検索条件を指定し、第２引数には$setを使い更新内容を設定します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.updateMany({}, {$set:{age:50}})
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 3, "modifiedCount" : 3 }

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1b"), "name" : "高山", "age" : 50 }
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1c"), "name" : "生田", "age" : 50 }
{ "_id" : ObjectId("6126f663f49ea66243206a1d"), "name" : "菅井", "age" : 50 }

全てのドキュメントに対して、ageを50に変更しました。

検索条件になにも設定しないと、全てのドキュメントが更新されます。

Pythonで操作

上記の更新処理をPythonで行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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import pymongo
from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# １件更新
db1.col1.update_one({'name':'高山'}, {'$set':{'age':21}})

# 結果表示
for doc in db1.col1.find():
    print(doc)

# 複数件更新
db1.col1.update_many({}, {'$set':{'age':50}})

# 結果表示
for doc in db1.col1.find():
    print(doc)

次回は、ドキュメントの入れ替えとフィールドの追加を行います。

MongoDB(13) - 検索編（ソート）

今回はソートと検索件数の制限を行います。

サンプルデータ

次のようなデータをcol1コレクションに設定します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertOne({name:'高山', age:20})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec86f")
}

> db.col1.insertOne({name:'生田', age:11})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec870")
}

> db.col1.insertOne({name:'菅井', age:34})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec871")
}

> db.col1.insertOne({name:'武本', age:58})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec872")
}

> db.col1.insertOne({name:'上村', age:41})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec873")
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec86f"), "name" : "高山", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec870"), "name" : "生田", "age" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec871"), "name" : "菅井", "age" : 34 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec872"), "name" : "武本", "age" : 58 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec873"), "name" : "上村", "age" : 41 }

ソート

検索結果をソートするためには、sortを使います。

sortの引数にソートするキーと昇順・降順を指定します。

[Mongoシェル]

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# 1:昇順ソート
> db.col1.find().sort({age:1})
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec870"), "name" : "生田", "age" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec86f"), "name" : "高山", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec871"), "name" : "菅井", "age" : 34 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec873"), "name" : "上村", "age" : 41 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec872"), "name" : "武本", "age" : 58 }

# -1:降順ソート
> db.col1.find().sort({age:-1})
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec872"), "name" : "武本", "age" : 58 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec873"), "name" : "上村", "age" : 41 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec871"), "name" : "菅井", "age" : 34 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec86f"), "name" : "高山", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec870"), "name" : "生田", "age" : 11 }

件数制限

検索結果が多すぎると、結果がなかなか返ってこないということがあります。

そのような場合は、limitを使って取得する件数を制限します。

[Mongoシェル]

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# 3件だけ取得
> db.col1.find().limit(3)
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec86f"), "name" : "高山", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec870"), "name" : "生田", "age" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec871"), "name" : "菅井", "age" : 34 }

取得開始位置を指定

ページング処理をする場合、検索結果の11番目から20番目だけを取得したいということがありまｓ。

skipを使うと、取得の開始位置を指定することができます。

１番目のドキュメントの場合は0，２番目のドキュメントを指定する場合は1を指定します。
(0からのカウントになるので注意してください。)

[Mongoシェル]

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# 検索結果の3番目以降を取得
> db.col1.find().skip(2)
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec871"), "name" : "菅井", "age" : 34 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec872"), "name" : "武本", "age" : 58 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec873"), "name" : "上村", "age" : 41 }

sort / limit / skipを組み合わせて検索

今回紹介したsort／limit／skipは、組み合わせて使用することができます。

例えば、ageで昇順ソートし検索結果の２番目から３件取得する場合は次のようになります。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find().sort({age:1}).skip(1).limit(3)
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec86f"), "name" : "高山", "age" : 20 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec871"), "name" : "菅井", "age" : 34 }
{ "_id" : ObjectId("6125c3fc15504c166c7ec873"), "name" : "上村", "age" : 41 }

Pythonで操作

上記の検索をPythonで行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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import pymongo
from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# 昇順ソート
for doc in db1.col1.find().sort('age', pymongo.ASCENDING):
    print(doc)

# 降順ソート
for doc in db1.col1.find().sort('age', pymongo.DESCENDING):
    print(doc)

# 3件だけ取得
for doc in db1.col1.find().limit(3):
    print(doc)

# 検索結果の3番目以降を取得
for doc in db1.col1.find().skip(2):
    print(doc)

# ageで昇順ソートし検索結果の２番目から３件取得
for doc in db1.col1.find().sort('age', pymongo.ASCENDING).skip(1).limit(3):
    print(doc)

MongoDBの検索に関する動作確認は以上です。

次回からは、MongoDBの更新に関する動作を確認していきます。

MongoDB(12) - 検索編（５回目）

今回は配列、オブジェクトの値で検索を行います。

サンプルデータ

次のようなデータをcol1コレクションに設定します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertOne({name:"鈴木",
                     age:28,
                     skill:["English", "Python", "MongoDB", "Driving"],
                     child:[
                          {name:"あゆみ", age:5},
                          {name:"えりこ", age:2}
                     ]})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("61240eff1c53d262d76db31a")
}

> db.col1.insertOne({name:"佐藤",
                     age:15,
                     skill:["Thailand", "Oracle", "AI"]
                     })
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("61240f001c53d262d76db31b")
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("61240eff1c53d262d76db31a"), "name" : "鈴木", "age" : 28, "skill" : [ "English", "Python", "MongoDB", "Driving" ], "child" : [ { "name" : "あゆみ", "age" : 5 }, { "name" : "えりこ", "age" : 2 } ] }
{ "_id" : ObjectId("61240f001c53d262d76db31b"), "name" : "佐藤", "age" : 15, "skill" : [ "Thailand", "Oracle", "AI" ] }

配列の要素数で検索

配列の要素数で検索する場合は、$sizeを使います。

skill配列の要素数が3のドキュメントを検索してみます。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find({skill:{$size:3}})
{ "_id" : ObjectId("61240f001c53d262d76db31b"), "name" : "佐藤", "age" : 15, "skill" : [ "Thailand", "Oracle", "AI" ] }

配列の中に指定した値をすべて持つかどうかを検索

配列の中に指定した値がすべて含まれているかどうかを検索する場合には、$allを使います。

skill配列にPythonとDrivingの両方が含まれているドキュメントを検索してみます。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find({skill:{$all:["Python", "Driving"]}})
{ "_id" : ObjectId("61240eff1c53d262d76db31a"), "name" : "鈴木", "age" : 28, "skill" : [ "English", "Python", "MongoDB", "Driving" ], "child" : [ { "name" : "あゆみ", "age" : 5 }, { "name" : "えりこ", "age" : 2 } ] }

オブジェクトの値で検索

サンプルデータの１つ目のドキュメントには、child配列の中にオブジェクトが設定されています。

配列の中のオブジェクトを指定して検索する場合は、“child.age”のように指定して検索できます。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find({"child.age":5})
{ "_id" : ObjectId("61240eff1c53d262d76db31a"), "name" : "鈴木", "age" : 28, "skill" : [ "English", "Python", "MongoDB", "Driving" ], "child" : [ { "name" : "あゆみ", "age" : 5 }, { "name" : "えりこ", "age" : 2 } ] }

オブジェクトの中を検索条件にする場合は”(ダブルクォーテーション)でくくる必要がありますのでご注意下さい。

Pythonで操作

上記の検索をPythonで行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# 要素数で検索
for doc in db1.col1.find({'skill': {'$size':3}}):
    print(doc)

# 配列の中に指定した値をすべて持つかどうかを検索
for doc in db1.col1.find({'skill':{'$all':["Python", "Driving"]}}):
    print(doc)

# オブジェクトの値で検索
for doc in db1.col1.find({'child.age':5}):
    print(doc)

次回はソートと検索件数の制限を行ってみます。

MongoDB(11) - 検索編（４回目）

今回は空文字／Null／フィールドなし／undefinedに関する検索を行います。

サンプルデータ

次のようなデータをcol1コレクションに設定します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertOne({_id:1, name:""})
{ "acknowledged" : true, "insertedId" : 1 }

> db.col1.insertOne({_id:2, name:null})
{ "acknowledged" : true, "insertedId" : 2 }

> db.col1.insertOne({_id:3})
{ "acknowledged" : true, "insertedId" : 3 }

> db.col1.insertOne({_id:4, name:undefined})
{ "acknowledged" : true, "insertedId" : 4 }

> db.col1.find()
{ "_id" : 1, "name" : "" }
{ "_id" : 2, "name" : null }
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 4, "name" : undefined }

上記データを一覧にまとめると下記のようになります。

_idname
1""
2null
3(nameフィールドなし)
4undefined

空文字／Null／フィールドなし／undefinedの説明

各データの説明は以下の通りです。

  • 空文字
    0バイトの文字列です。空文字はString型として扱われます。
  • null
    nullはNull型として扱われます。
  • フィールドなし
    MongoDBではドキュメントごとにフィールドが異なります。
    そのためフィールド自体がないということがありえます。
  • undefined
    JavaScriptではundefinedという型があります。
    値がないけれどもnullでもないという特殊な型です。

Null検索

Null検索を行います。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find({name:null})
{ "_id" : 2, "name" : null }
{ "_id" : 3 }
{ "_id" : 4, "name" : undefined }

nameフィールドがnullのドキュメントだけではなく、nameフィールドのないドキュメントとundedinedのドキュメントも検索対象となるので注意が必要です。

フィールドの存在有無検索($exists)

フィールドの存在有無を検索する$existsを使って検索してみます。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find({name:{$exists:false}})
{ "_id" : 3 }

$existsにfalseを指定すると、そのフィールドが存在しないドキュメントだけが検索されます。

データ型指定検索($type)

$typeにデータ型“null”を指定して検索を行います。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find({name:{$type:"null"}})
{ "_id" : 2, "name" : null }

nameフィールドがnullのドキュメントだけが検索対象となります。

String型であるかどうかを調べるためには“string”、配列型かどうかを調べるためには“array”を指定します。

その他のデータ型は下記の公式ページをご参照下さい。

MongoDB $typeのデータ型 - https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/type/

まとめ

上記の検索結果を一覧にまとめると下記のようになります。

“〇”が検索対象になるドキュメントで、”—“が検索対象にならないドキュメントです。

データ型Null検索$exists(false)検索$type("null")検索
空文字---------
Null型〇---〇
フィールドなし〇〇---
undefined〇-----

Pythonで操作

上記の検索をPythonで行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# Null検索
for doc in db1.col1.find({'name': None}):
    print(doc)

# フィールドの存在有無検索($exists)
for doc in db1.col1.find({'name': {'$exists':False} }):
    print(doc)

# データ型指定検索($type)
for doc in db1.col1.find({'name': {'$type':'null'} }):
    print(doc)

次回は配列、オブジェクトの値で検索を行います。

MongoDB(10) - 検索編（３回目）

今回はAND条件やOR条件を指定しての検索を行います。

サンプルデータ

次のようなデータがcol1コレクションに設定されています。

nameage
岡田30
山岡35
鈴木24

AND条件検索

AND条件で検索する場合は、$andを使います。

$andに検索条件を配列で指定します。検索条件は２つ以上指定できます。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find({$and:[
   {name:"岡田"},
   {age:{$gte:25}}
 ]
 })
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f8"), "name" : "岡田", "age" : 30 }

OR条件検索

OR条件で検索する場合は、$orを使います。

$orに検索条件を配列で指定します。検索条件は２つ以上指定できます。

[Mongoシェル]

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> db.col1.find({$or:[
   {name:"岡田"},
   {age:{$gte:25}}
 ]
 })
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f8"), "name" : "岡田", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f9"), "name" : "山岡", "age" : 35 }

Pythonで操作

上記の操作をPythonで行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# AND条件検索
for doc in db1.col1.find({'$and': [{'name':'岡田'}, {'age':{'$gte':25}}] }):
    print(doc)

# OR条件検索
for doc in db1.col1.find({'$or': [{'name':'岡田'}, {'age':{'$gte':25}}] }):
    print(doc)

次回は空文字／Null／フィールドなし／undefinedに関する検索を行います。

MongoDB(9) - 検索編（２回目）

今回は条件を指定した検索を行います。

サンプルデータ

次のようなデータがcol1コレクションに設定されています。

nameage
岡田30
山岡35
鈴木24

完全一致検索、部分一致検索

完全一致検索と部分一致検索を行います。

[Mongoシェル]

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# 完全一致検索
> db.col1.find({name:"岡田"})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f8"), "name" : "岡田", "age" : 30 }

# 部分一致検索
> db.col1.find({name:/岡/})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f8"), "name" : "岡田", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f9"), "name" : "山岡", "age" : 35 }

# 前方一致検索
> db.col1.find({name:/^岡/})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f8"), "name" : "岡田", "age" : 30 }

# 後方一致検索
> db.col1.find({name:/岡$/})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f9"), "name" : "山岡", "age" : 35 }

範囲指定検索

範囲を指定した検索を行います。

[Mongoシェル]

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# 30以下
> db.col1.find({age:{$lte:30}})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f8"), "name" : "岡田", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653fa"), "name" : "鈴木", "age" : 24 }

# 30未満
> db.col1.find({age:{$lt:30}})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653fa"), "name" : "鈴木", "age" : 24 }

# 30以上
> db.col1.find({age:{$gte:30}})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f8"), "name" : "岡田", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f9"), "name" : "山岡", "age" : 35 }

# 30より大きい
> db.col1.find({age:{$gt:30}})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f9"), "name" : "山岡", "age" : 35 }

# 27以上32以下
> db.col1.find({age:{$gte:27,$lte:32}})
{ "_id" : ObjectId("6120958fdee0a016235653f8"), "name" : "岡田", "age" : 30 }

Pythonで操作

上記の操作をPythonで行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# 完全一致検索
for doc in db1.col1.find({'name':'岡田'}):
    print(doc)

# 部分一致検索
for doc in db1.col1.find({'name':{'$regex':'岡'}}):
    print(doc)

# 前方一致検索
for doc in db1.col1.find({'name':{'$regex':'^岡'}}):
    print(doc)

# 後方一致検索
for doc in db1.col1.find({'name':{'$regex':'岡$'}}):
    print(doc)
#---------------------------------------------------
# 30以下
for doc in db1.col1.find({'age':{'$lte':30}}):
    print(doc)

# 30未満
for doc in db1.col1.find({'age':{'$lt':30}}):
    print(doc)

# 30以上
for doc in db1.col1.find({'age':{'$gte':30}}):
    print(doc)

# 30より大きい
for doc in db1.col1.find({'age':{'$gt':30}}):
    print(doc)

# 27以上32以下
for doc in db1.col1.find({'age':{'$gte':27, '$lte':32}}):
    print(doc)

次回はAND条件やOR条件での検索を行います。

MongoDB(8) - 検索編

今回から検索に関する動作を確認していきます。

サンプルデータ

次のようなデータがcol1コレクションに設定されています。

nameage
岡田30
山岡35
鈴木24

全件検索・全フィールド表示

もっともシンプルな全件検索、全フィールド表示を行います。

(find関数に引数を設定しません)

[Mongoシェル]

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> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("611f72364894370583f311e6"), "name" : "岡田", "age" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("611f72364894370583f311e7"), "name" : "山岡", "age" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("611f72364894370583f311e8"), "name" : "鈴木", "age" : 24 }

全件検索・フィールド表示／非表示

全件検索は同じで、表示するフィールドを指定してみます。

[Mongoシェル]

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# _idフィールドを非表示
> db.col1.find({},{_id:0})
{ "name" : "岡田", "age" : 30 }
{ "name" : "山岡", "age" : 35 }
{ "name" : "鈴木", "age" : 24 }

# _idフィールドを非表示にし、nameフィールドを表示する
> db.col1.find({},{_id:0,name:1})
{ "name" : "岡田" }
{ "name" : "山岡" }
{ "name" : "鈴木" }

find関数に指定している引数の意味は次の通りです。

  • 第１引数
    検索条件を指定します。カラの場合は全てのドキュメントを表示します。
  • 第２引数
    表示するフィールドを指定します。
    表示するフィールドの場合は1、表示しないフィールドの場合は0を指定します。

Pythonで操作

上記の操作をPythonで行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# 全件表示
for doc in db1.col1.find():
    print(doc)

# _idフィールドを非表示
for doc in db1.col1.find({},{'_id':0}):
    print(doc)

# _idフィールドを非表示にし、nameフィールドを表示する
for doc in db1.col1.find({},{'_id':0, 'name':1}):
    print(doc)

次回は条件（完全一致、部分一致）を指定して、検索の動作確認を行います。

MongoDB(7) - ドキュメント作成編（３回目）

今回はオブジェクト型のドキュメント追加を行ってみます。

オブジェクト型のドキュメント追加

オブジェクト型のドキュメントを追加します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertOne({name:"親",
                     child1: {name:"ゆめ", age:2},
                     child2: {name:"きぼう", age:1}})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("611ec366681d069119256981")
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("611ec366681d069119256981"), 
  "name" : "親", 
  "child1" : { "name" : "ゆめ", "age" : 2 },
  "child2" : { "name" : "きぼう", "age" : 1 } }

配列の中にオブジェクトがあるドキュメント追加

配列の中にオブジェクトがあるドキュメントを追加します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertOne({name:"親",
                     children:[ {name:"ゆめ", age:2},
                                {name:"きぼう", age:1}]
                     })
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("611ec3ad681d069119256982")
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("611ec3ad681d069119256982"), 
  "name" : "親", 
  "children" : [ { "name" : "ゆめ", "age" : 2 }, 
                 { "name" : "きぼう", "age" : 1 } ] }

Pythonで操作

上記の操作をPythonでまとめて行うと、次のようになります。

辞書型のデータを追加だけなのでとても簡単です。

[ソースコード]

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from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# オブジェクト型のドキュメント追加
doc = {}
doc['name'] = '親'
doc['child1'] = {'name':'ゆめ', 'age':2}
doc['child2'] = {'name':'きぼう', 'age':1}
db1.col1.insert_one(doc)

# 全件表示
for x in db1.col1.find():
    print(x)

# 配列の中にオブジェクトがあるドキュメント追加
doc = {}
doc['name'] = '親'
doc['children'] = []
doc['children'].append({'name':'ゆめ', 'age':2})
doc['children'].append({'name':'きぼう', 'age':1})
db1.col1.insert_one(doc)

# 全件表示
for x in db1.col1.find():
    print(x)

Pythonでは辞書型がとても便利でよく使うと思いますが、その辞書型をさくさくとDBに追加できるMongoDBはとても相性のいいデータベースだと感じました。

次回からは検索に関する操作を行います。

MongoDB(6) - ドキュメント作成編（２回目）

今回はいろいろなデータ型のドキュメントと配列データをもつドキュメントの追加を行ってみます。

いろいろなデータ型のドキュメント追加

いろいろなデータ型のドキュメントを追加します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertOne({stringData:"stringData",
                     doubleData:123.456,
                     intData:NumberInt(11),
                     longData:NumberLong(22),
                     decimalData:NumberDecimal(33.44),
                     dateData:ISODate("2021-10-10T12:34:56Z"),
                     booleanData:true,
                     nullData:null})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("611c6dd47466ff972f94ccca")
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("611c6dd47466ff972f94ccca"), 
  "stringData" : "stringData", 
  "doubleData" : 123.456, 
  "intData" : 11, 
  "longData" : NumberLong(22), 
  "decimalData" : NumberDecimal("33.4400000000000"), 
  "dateData" : ISODate("2021-10-10T12:34:56Z"), 
  "booleanData" : true, 
  "nullData" : null }

配列データをもつドキュメントを追加

配列データをもつドキュメントを追加します。

(データ追加前にcol1コレクションを一旦削除しています。)

[Mongoシェル]

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> db.col1.drop()
true

> db.col1.insertOne({name:"親", children: ["子１", "子２"]})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("611c704a7466ff972f94cccb")
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("611c704a7466ff972f94cccb"), "name" : "親", "children" : [ "子１", "子２" ] }

Pythonで操作

上記の操作をPythonでまとめて行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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from pymongo import MongoClient
import bson
from datetime import datetime

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# いろいろなデータ型のドキュメント追加
data1 = {'stringData' : 'stringData',
         'doubleData' : 123.456,
         'intData'    : 11,
         'longData'   : bson.int64.Int64('22'),
         'decimalData': bson.decimal128.Decimal128('33.44'),
         'dateData'   : datetime(2021, 10, 10, 12, 34, 56),
         'booleanData': True,
         'nullData'   : None}
db1.col1.insert_one(data1)

# 全件表示
for x in db1.col1.find():
    print(x)

# 配列データをもつドキュメント追加
data1 = {'name':'親', 'children': ['子１', '子２']}
db1.col1.insert_one(data1)

# 全件表示
for x in db1.col1.find():
    print(x)

次回はオブジェクト型のドキュメントを追加していきます。

MongoDB(5) - ドキュメント作成編

今回はMongoDBのドキュメント追加に関する操作を行ってみます。

ドキュメントはRDBのレコードに相当します。

１件のドキュメント追加

ドキュメントを１件追加する場合は、insertOne関数を使います。

ドキュメントを追加するコレクションはcol1です。

コレクション(col1)は作成していなくても自動で作成されます。

（便利な反面、意図しないコレクションを作成してしまう可能性がありますので、気を付けてください。）

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertOne({name:"佐藤", age:10})
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedId" : ObjectId("611b0f607466ff972f94ccc6")
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("611b0f607466ff972f94ccc6"), "name" : "佐藤", "age" : 10 }

複数のドキュメント追加

ドキュメントを複数追加する場合は、insertMany関数を使います。

insertMany関数には、配列データを渡します。

[Mongoシェル]

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> db.col1.insertMany([
   {name:"鈴木", age:12},
   {name:"高橋", age:15},
   {name:"中村", age:19}
  ])
{
        "acknowledged" : true,
        "insertedIds" : [
                ObjectId("611b10127466ff972f94ccc7"),
                ObjectId("611b10127466ff972f94ccc8"),
                ObjectId("611b10127466ff972f94ccc9")
        ]
}

> db.col1.find()
{ "_id" : ObjectId("611b0f607466ff972f94ccc6"), "name" : "佐藤", "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("611b10127466ff972f94ccc7"), "name" : "鈴木", "age" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("611b10127466ff972f94ccc8"), "name" : "高橋", "age" : 15 }
{ "_id" : ObjectId("611b10127466ff972f94ccc9"), "name" : "中村", "age" : 19 }

Pythonで操作

上記の操作をPythonでまとめて行うと、次のようになります。

[ソースコード]

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from pymongo import MongoClient

# MongoDB操作用のインスタンスを作成
client = MongoClient()  # [IPとポートを指定する場合] MongoClient('10.200.243.203', 27017')

# データベースの取得
db1 = client.db1

# ドキュメント１件追加
data1 = {'name':'佐藤', 'age':10}
db1.col1.insert_one(data1)

# 全件表示
for x in db1.col1.find():
    print(x)

# ドキュメント複数追加
data3 = [{'name':'鈴木', 'age':12},
         {'name':'高橋', 'age':15},
         {'name':'中村', 'age':19}]
db1.col1.insert_many(data3)

# 全件表示
for x in db1.col1.find():
    print(x)

次回はいろいろなデータ型や配列データをドキュメントとして追加していきます。