Pymongo 사용법

👣 개요

pymongo는 파이썬 진영의 공식 MongoDB 드라이버다.
MongoDB의 쿼리로 데이터를 조회, 생성하는 것이 아니라
Python 코드로 데이터를 입출력하는 라이브러리다.

 

👣 라이브러리 설치

pip install pymongo dnspython

참고로 dnspython은 Python에서 DNS 프로토콜을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리다.

 

👣 DB 연결

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('여기에 URL 입력')

...

# 연결을 해제하는 코드.
client.close()

위 코드는 MongoClient는 서버를 실제로 연결하는 명령어다.
객체가 만들어지는 과정에서 실제로 MongoDB와의 연결이 수립된다.

만약 사용하고 연결을 해제하지 않으면 메모리 누수가 발생할 수 있으니
꼭 연결 해제 메소드[ close() ]를 호출해야 한다. 

 

👣 데이터베이스 및 컬렉션 인스턴스 생성

db = client['{데이터베이스 이름}']

collection = db['{컬렉션 이름}']

MongoDB에는 '데이터 베이스'와 '컬렉션'라는 개념이 있다.
'데이터 베이스'는 SQL에서의 '데이터베이스'와 대응되는 개념이고
'컬렉션'은 SQL에서의 '테이블'과 대응되는 개념이다.

 

👣 Document 삽입 - insert_one, insert_many

doc = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
result = collection.insert_one(doc) # 결과값은 InsertOneResult 인스턴스로 출력됨.

print(result.acknowledged) # True, 데이터 성공 유무를 알려줌
print(result.inserted_id)  # 615c1eb407e308a3fbca5cb0, 삽입에 성공했을 때의 ID값.

 

👣 Document 조회 - find_one, find

# 모든 문서 조회
documents = collection.find() # Cursor 클래스의 인스턴스로 출력.

# 단일 문서 조회
documents = collection.find_one()

# 조건에 맞는 문서 조회
query = {'age': {'$gt': 25}}  # 나이가 25보다 큰 문서 조회.[ gt = greater than ]
projection_exclude = {'name': False, 'age': False} # 해당 칼럼만 제외
projection_include = {'name': True, 'age': True} # 해당 칼럼만 출력.
results = collection.find(query, projection_exclude)

find() 메서드에 첫 번째 파라미터는 조회 쿼리를 뜻한다.
또한 두 번째 파라미터는 어떤 필드를 제외 혹은 포함시킬지에 대한 파라미터다.

 

👣 Document 수정 - update_one, update_many

query = {'name': 'John'}
new_values = {'$set': {'age': 35}}
collection.update_one(query, new_values)

 

아래는 $set과 같은 업데이트 연산자에 대한 공식문서다.

Update Operators — MongoDB Manual

 

👣 Document 삭제 - delete_one, delete_many

query = {'name': 'John'}
collection.delete_one(query)

 

👣 쿼리 문법 - Query Selector

내용이 너무 많아 공식문서를 참고하는 것이 더 효율적이다.

# 형식
query = {'{논리 연산자}': [{'비교 연산자1': '값1'}, {'비교 연산자2': '값2'}, ...]}

# 예시
query = {'$or': [{'city': 'New York'}, {'age': {'$gt': 30}}]}

 

Query and Projection Operators — MongoDB Manual