NoSQL MongoDB pymongo로 CRUD하기
pymongo로 CRUD 해보기
0. pymongo로 db connect하기
아나콘다 환경일 경우 conda를 사용하시면 됩니다. 아니면 pip를 씁시다.
pip install pymongo
conda install pymongo
일단 pymongo로 db가 있는 컴퓨터에 연결을 합니다. 연결되는 디폴트 포트는 27017 포트입니다. 몽고디비의 기본 연결 포트입니다.
conn = pymongo.MongoClient()
conn = pymongo.MongoClient('mongodb://cloud computer 주소')
MongoClient의 괄호 안에 mongodb:// 치고 ip주소를 넣으면 해당 aws주소의 27017 포트로 연결됩니다.
parameter를 다음과 같이 사용할 수도 있습니다.
conn = pymongo.MongoClient(host='mongodb://cloud computer 주소',port=11111,username='jihoon',password='123123')
이렇게 파라미터를 넣어줘서 포트 설정을 다르게 할 수 있고 연결되는 pc에서 요구하는 authentification을 만족시킬 수도 있습니다. 자세한 api 명세는 링크에서 확인 하실 수 있습니다. pymongo 공식 문서입니다.
print(conn.list_database_names())
이 명령어를 치면 pc에 있는 데이터베이스의 리스트를 확인 할 수 있씁니다.
이제 Mongodb서버가 있는 컴퓨터를 지칭하는 객체를 변수로 저장했습니다. 그럼 이제 mongodb database를 지칭하는 객체를 만들어 봅시다.
db=conn.{db이름}
이렇게 기존 database에 접근하거나 또는 새로운 database를 지정할 수 있습니다.
데이터베이스 까지 접근 했으니 이제 NoSQL에서 테이블의 역할을 하는 Collection에 접근할 차례입니다.
collect = db.{collection이름}
이런 식으로 기존 콜렉션을 불러오거나 새로운 콜렉션을 만들어 줍니다.
여기서 잠깐!!
만약 데이터 베이스를 새로 만들거나 collection을 새로 만들때 insert나 update 명령어를 써서 새로운 데이터를 실제로 넣기 전까지는 데이터베이스나 콜렉션이 만들어지지는 않습니다. 즉 실제 데이터(document)가 삽입이 되어야지 기존에 선언만 되어있었던 db,collection이 실제로 만들어 집니다.
1. CREATE
pymongo에서 create를 하는 명령어는 insert_one,insert_many가 있습니다. mongo shell에서 쓰던 insertOne()과 pymongo의 insert_one은 동일한 명령어 입니다.
post = {"author": "Mike", "text": "My first blog post!", "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"] }
{collection을 지칭하는 변수}.insert_one(post)
이런 식으로 insert_one을 쓸 수 있습니다.
다음으로 여러 document를 한번에 삽입하는 insert_many를 살펴 보겠습니다.
{collection 지칭하는 변수}.insert_many(
[
{ "author":"Dave Ahn", "age":25 },
{ "author":"Dave", "age":35 }
]
)
이렇게 list화 시켜서 insert_many의 parameter로 넣어주면 됩니다.
2. READ
이제 데이터를 DB에서 읽어오는 메소드를 알아 보겠습니다. insert와 마찬가지로 find_one(), find 메소드가 존재합니다. 두 함수 모두 조건을 추가하는 방법은 동일합니다.
{collection 지칭하는 변수}.find(
{ "author":"Dave Ahn"})
{collection 지칭하는 변수}.find_one(
{ "author":"Dave Ahn"})
이렇게 parameter로 dict형식으로 조건을 추가해주면 해당 조건을 만족하는 document만 READ됩니다.
find_one메소드의 경우에 같은 조건인 document가 여러개 있을때 제일 첫번째 document를 리턴합니다.
find_one의 경우 document가 하나만 리턴 되기 때문에 리턴값이 document로 전달 됩니다. 하지만 find는 여러 document가 리턴되기 때문에 iterable한 객체 형식은 Cursor형식으로 리턴 됩니다. 이러한 iterable한 객체는 for문을 이용해 document하나씩 확인 할 수 있습니다.
for doc in {collection 객체}.find():
print(doc)
이런 식으로 할 경우 모든 document를 확인 할 수 있습니다.
여기에 덧붙여 find로 가져온 document들을 특정 조건으로 sort할 수 있습니다.
for doc in {collection 객체}.find().sort("age"):
print(doc)
이 경우에는 find로 불러온 객체의 age필드의 값을 바탕으로 sort가 된 document들을 볼 수 있습니다.
추가적으로 컬렉션에 있는 데이터의 수를 알 수 있는 메소드로 count_documents가 있습니다. 역시 다른 메소드들과 같이 컬렉션 변수 뒤에 메소드 변수로 쓰면 됩니다. 또한 parameter로 제한 조건을 둘 수 있습니다. 다음 예시를 보겠습니다.
{collection 지칭하는 변수}.count_documents(
{ "author":"Dave Ahn", "age":25 })
이러면 author이 Dave Ahn인 사람과 age가 25인 document만 count된 결과가 도출 됩니다. 참고로 이전 버전에서 가능하던 .count()메소드는 depreciated되었습니다. 안쓰는걸 추천합니다.
3. UPDATE
기존의 document를 변경하는 update에 대해서도 알아 보겠습니다. update도 다른 CRUD 명령어 처럼 update_one, update_many 메소드 두개로 이루어져 있습니다.
{collection 객체 변수}.update_one( { "author" : "Dave" },
{ "$set" :
{ "text" : "Hi Dave" }
}
)
{collection 객체 변수 }.update_many( { "author" : "Dave" },
{ "$set" :
{ "age" : "40" }
}
)
이렇게 parameter로 update할 document를 선별하는 조건, update 방식을 차례대로 넣으면 됩니다. 위의 경우 첫번째 코드는 author가 Dave인 경우 text필드를 Hi Dave로 바꾸는 명령어 입니다. 여기서 $set는 shell에서의 set와 같습니다. set은 필드값을 설정할 때 사용되는 명령어 입니다.
여기서 우리가 하나 알아야 할 것은 만약 set으로 지정한 필드가 없을 경우 CREATE와 같이 새로운 필드가 생성된다는 겁니다.
앞에서 나타난 find,insert와 같이 update_one의 경우 하나의 document만 변경되고 update_many는 모든 조건을 만족하는 Document들을 수정합니다.
4. DELETE
역시 delete도 마찬가지입니다. delete_one, delete_many 메소드가 존재합니다.
{collection 객체 변수}.delete_one( {"author":"Dave Lee"} )
{collection 객체 변수}.delete_many( {"author":"Dave Lee"} )
delete_one의 경우 해당하는 document 1개가 삭제되는 반면 delete_many는 해당하는 document 모두가 삭제됩니다.
또한 delete_many의 parameter로 아무것도 주지 않을 경우 collection의 모든 document들이 삭제되니 조심하셔야합니다.
출처
- https://pymongo.readthedocs.io/en/stable/api/pymongo/mongo_client.html
- https://somjang.tistory.com/entry/MongoDB-Python과-Pymongo를-활용하여-데이터-추가하고-출력해보기
- https://basketdeveloper.tistory.com/40
- Nosql DB 기본부터 파이썬/데이터분석 활용까지
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