一日一技:如何正确获取 MongoDB 集合里面的最后一条数据

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 一日一技:如何正确获取 MongoDB 集合里面的最后一条数据

摄影:产品经理厨师:kingname

在我们使用 Python 查询 MongoDB 的时候,一般会使用MongoDB 的集合(collection)对象的 find()方法或者find_one()方法:

import pymongo
handler = pymongo.MongoClient().chapter_7.example_data_4
# 获得一个游标操作对象,并迭代
rows = handler.find()
for row in rows:
    print(row)
# 查询第一条数据
row = handler.find_one()
print(row)

其中,find()方法返回的是一个游标对象,我们可以直接对这个对象进行迭代,从而按顺序获取每一条数据。

这个游标对象还有一个sort()方法,可以对迭代返回的数据进行排序,例如想对数据按照_id倒序显示,那么可以把代码写为:

rows = handler.find().sort('_id', -1)
for row in rows:
    print(row)  # 此时会倒序输出内容

运行效果如下图所示:

需要注意,对游标对象执行了sort()方法以后,返回的依然是游标对象。所以如果我们只想获取最后一条数据怎么办呢?有如下2种方法:

rows = handler.find().sort('_id', -1).limit(1)  # 倒序以后,只返回1条数据
for row in rows:  # 这个循环只会执行1次
    print(row)

或者我们可以使用第二种方式:

rows = handler.find().sort('_id', -1)
row = next(rows)

运行效果如下图所示:

这是由于游标对象是一个可迭代对象,所以可以使用next函数获取它第一次迭代的值。

我们平时使用find_one()时,返回的都是第一个满足条件的数据,那么有办法返回最后一个满足条件的数据呢?

由于 find_one()返回的数据是None或者一个字典。他们都没有sort()方法,所以不能使用下面这种写法:

row = handler.find_one().sort('_id', -1)

正确的写法,是把sort作为参数写在find_one()方法里面:

row = handler.find_one(sort=[('_id', -1)])

运行效果如下图所示:

作为参数的sort,它的值是一个列表,列表里面的每一个元素都是元组,元组的第一个值为需要被排序的字段名,第二个值为1或者-1,1表示正序,-1表示倒序。如果列表里面有多个元组,那么先按第一个元组对应的字段排序,第一次排序的结果里面,值相同的再按第二个元组对应的字段排序,以此类推。

目录
相关文章
|
8月前
|
存储 NoSQL MongoDB
【赵渝强老师】MongoDB写入数据的过程
在MongoDB数据更新时,WiredTiger存储引擎通过预写日志(Journal)机制先将更新写入日志文件,再通过检查点操作将日志中的操作刷新到数据文件,确保数据持久化和一致性。检查点定期创建,缩短恢复时间,并保证异常终止后可从上一个有效检查点恢复数据。视频讲解及图示详细说明了这一过程。
209 23
【赵渝强老师】MongoDB写入数据的过程
|
11月前
|
NoSQL MongoDB 数据库
MongoDB 删除集合
10月更文挑战第14天
305 1
|
11月前
|
存储 NoSQL MongoDB
数据的存储--MongoDB文档存储(二)
数据的存储--MongoDB文档存储(二)
269 2
|
6月前
|
NoSQL 关系型数据库 MongoDB
微服务——MongoDB常用命令——集合操作
本节主要介绍MongoDB中的集合操作,包括显式与隐式创建集合的方法。显式创建使用`db.createCollection(name)`,需遵循命名规范(如不能以"system."开头或包含`\0`字符)。隐式创建则通过直接向不存在的集合插入文档实现,更为常用。此外,还介绍了集合删除方法`db.collection.drop()`及其返回值规则,帮助用户管理数据库中的集合资源。
235 0
|
6月前
|
存储 JSON NoSQL
微服务——MongoDB的数据模型
MongoDB采用文档(document)作为最小存储单位,类似关系型数据库中的行,使用BSON(Binary-JSON)格式存储数据。BSON是JSON的二进制扩展,支持内嵌文档和数组,新增了如Date、BinData等特殊数据类型,具有轻量、高效、可遍历的特点,适合非结构化与结构化数据存储。其灵活性高,但空间利用率略低。BSON数据类型包括string、integer、boolean等基本类型及date、object id等扩展类型。
160 0
|
10月前
|
缓存 NoSQL MongoDB
|
11月前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 创建集合
10月更文挑战第13天
179 1
|
11月前
|
NoSQL MongoDB 数据库
使用NimoShake将数据从AWS DynamoDB迁移至阿里云MongoDB
使用NimoShake将数据从AWS DynamoDB迁移至阿里云MongoDB
|
11月前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
数据的存储--MongoDB文档存储(一)
数据的存储--MongoDB文档存储(一)
542 3
|
NoSQL 安全 MongoDB
【MongoDB深度揭秘】你的更新操作真的安全了吗?MongoDB fsync机制大起底,数据持久化不再是谜!
【8月更文挑战第24天】MongoDB是一款备受欢迎的NoSQL数据库,以其灵活的文档模型和强大的查询能力著称。处理关键业务数据时,数据持久化至关重要。本文深入探讨MongoDB的写入机制,特别是更新操作时的fsync行为。MongoDB先将数据更新至内存以提升性能,而非直接写入磁盘。fsync的作用是确保数据从内存同步到磁盘,但MongoDB并非每次更新后都立即执行fsync。通过设置不同的写入关注级别(如w:0、w:1和w:majority),可以平衡数据持久性和性能。
159 1

推荐镜像

更多