pymongo輸入MongoClientから
＃リンクオブジェクト作成
CONN = MongoClientを（ 'localhost'の 27017）
＃オブジェクトの収集とデータベースオブジェクトを作成し
、DB = conn.stu
my_set = db.class1
指数
インデックス= my_set.ensure_index（ '名前'）
複合インデックスを作成します
インデックス= my_set.ensure_index（[（ '名前'、1）、（ '年齢'、1）]）
一意のインデックスを作成します。
インデックス= my_set.ensure_index（ '名前'、ユニーク=真）
まばらなインデックスを作成します。
インデックス= my_set.ensure_index（ '名前'、スパース=真）
コレクションのインデックスを見ます
list_indexes
my_set.list_indexesで、私は（）のために：
プリント（I）
インデックスの削除
drop_index（）：1つのインデックスを削除します。
my_set.drop_index（「NAME_1」）--------- NAME_1は、インデックスの名前です。
drop_indexes（）：すべてのインデックスを削除します。
my_set.drop_indexes（）
重合操作
集計（[]）
パラメータ：文言と矛盾重合パラメータmongoshell
戻り値：イテレータ、同じ戻り値を見つけます
L = [{ '$グループ' { '_ ID'： '$性別'、 'カウント'：{ '$和'：1}}}、
{ '$マッチ' { 'カウント' { '$のGT' ：1}}}
]
カーソル= my_set.aggregate（L）を
カーソルでのiについて：
プリント（I）
Mongoの大きなファイルストレージ
インポートMongoClient pymongoから
インポートbson.binary
コネチカット= MongoClient（ 'ローカルホスト'、27017）
DB = conn.file
my_set = db.img
＃格納
F =オープン（ 'picture.jpg'、 'RB'）
＃バイナリ読み取りますストリーム形式バイナリ文字列となるBSON
コンテンツ= bson.binary.Binary（達し、f.read（））
my_set.insert（{ 'ファイル名'： 'picture.jpg'、 'データ'：コンテンツ}）
はconn.close（ ）
>示しDBS 管理者0.000ギガバイト コンフィグ0.000ギガバイト 0.005ギガバイトのファイル grid_db 0.005ギガバイト ローカル0.000ギガバイトの STU 0.000ギガバイト > >ショーテーブルを IMG
ファイルの抽出
pymongoインポートMongoClientから
インポートbson.binary
CONN = MongoClient（ 'ローカルホスト'、27017）
DB = conn.file
my_set = db.img
：データ= my_set.find_one（{ 'picture.jpg' 'ファイル名'}）
（オープンデータと[ 'ファイル名']、Fのような） 'WB'：
f.write（データ[ 'データ']）
はconn.close（）