開發應用程式時，對資料庫最常見也最主要的處理，就是進行資料的「新增」、「修改」、「刪除」、「查詢」等動作，簡稱為資料庫的CRUD。一起來了解要怎麼操作囉…
「新增」、「修改」、「刪除」、「查詢」這4個動作，在對關聯式資料庫極為重要的SQL語言中，被稱為「資料操縱語言 (Data Manipulation Language, DML)」，負責對資料庫物件執行資料存取工作。程式開發者習慣稱之為資料庫的CRUD - C(create 新增)、R(read 讀取/查詢)、U(update 更新/修改)、D(delete 刪除)。
MongoDB 是 NoSQL DB，並不需要像關聯式資料庫必須先學習 SQL語言 (至少需要了解 select, insert, update, delete) 才能操作，只要理解 MongoDB 處理CRUD的方法 (method / function) 就可以了，所以簡單得多囉！
我們接續《mLab - DBaaS 雲端 MongoDB 與 Python 快速試作範例》來玩玩 mLab 資料庫的CRUD吧！
C (create 新增)
我們同樣使用 Python 的 PyMongo 套件來對 mLab 進行操作， PyMongo 新增資料主要有 insert_one(), insert_many() 兩個方法，Python 的命名相當直覺，您一定很容易就猜出來 insert_one() 是新增一筆資料， insert_many() 是新增多筆資料。新增語法為：
InsertOneResult = insert(document)
l document (必要)：要新增的資料。
l InsertOneResult：新增結果，將回傳新增的 _id。
l document (必要)：要新增的資料。
l InsertOneResult：新增結果，將回傳新增的 _id。
1、先 import pymongo，然後建立資料庫連線，取得資料表。
import pymongo
from pymongo import MongoClient
myClient = MongoClient("Your_MongoDB_URI")
myDB = myClient.mlabtest01
myCollection = myDB.coll01
2、我們可以直接把要新增的資料放在 insert_one() 裡， insert_one() 會接在某個資料表 (collection)後，因為資料是加在資料表裡的，並把執行後的結果存到 result 中。若執行成功會將新增資料的 id 存入 result，可以 result.inserted_id 來查看。
count() 一下，變成6筆資料了，mLab 中的資料也多了一筆。
result = myCollection.insert_one({"name":"Broccoli","price":"40","stock":"5"})
result.inserted_id
myCollection.count()
3、也可以把要新增的資料放在變數中，再放進 insert_one() 的參數。我們可以將應該存入數值的"庫存數 (stock)" 欄位存入 "缺貨中" 字串，這是 NoSQL 的資料型態彈性。
myNewDoc = {"name":"梨子","price":"50","stock":"缺貨中"}
result = myCollection.insert_one(myNewDoc)
result.inserted_id
myCollection.count()
4、另一個新增多筆資料 insert_many() 的用法就不難猜出來了吧！變數中以 JSON 格式設定多筆資料，然後放入 insert_many() 的參數，不過這時要顯示 id 就必須加 s 囉 result.inserted_ids。
此處，我們甚至在新增其中一筆資料時，動態地為資料表 (collection) 增加了一個"單位 (unit)"欄位，可看出 MongoDB 動態 Schema 的強大彈性。資料表 (collection) 可以隨時視需求增加欄位，以應付網路資料多變的特性。但事情總是兩面的，如果每一位開發者都隨意的新增欄位，沒有統一的管理，最後這張資料表會長怎麼樣？裡面的資料是什麼意義？誰會知道呢？
在 mLab 裡真的增加了一個 Unit 欄位了。
myNewDocs = [{"name":"Cherry","price":30,"stock":40},{"name":"Fig","unit":"bag","price":100,"stock":20}]
result = myCollection.insert_many(myNewDocs)
result.inserted_ids
myCollection.count()
以上即為CRUD中的C (create) 新增資料。
R (read 讀取/查詢)
PyMongo 讀取/查詢資料有 find_one(), find() 兩個方法，前一個範例中已經介紹過 find_one() 顯示資料表的第一筆資料， find() 顯示所有資料，快速複習一下，這裡要介紹的是加上條件 (condition) 的查詢。
ResultSet = find(filter,limit,sort)
l filter (非必要)：查詢條件。
l limit (非必要)：回傳result set的最大資料筆數。
l sort (非必要)：指定排序方式。
l findDocument：回傳值，查詢結果result set。
l filter (非必要)：查詢條件。
l limit (非必要)：回傳result set的最大資料筆數。
l sort (非必要)：指定排序方式。
l findDocument：回傳值，查詢結果result set。
print(myCollection.find_one()) #顯示第一筆資料
for myDocs in myCollection.find():
print(myDocs) #顯示所有資料
1、找某個值 (等於)
若我們想找出 coll01 資料表中名字為 Cherry 的資料，在 find() 參數裡加入查詢的欄位和資料，再用 for loop 將裡面的資料列出來 (因為查詢結果可能是0筆，也可能是很多筆，我們事先不會知道)。
for myDocs in myCollection.find({"name": "Cherry"}): # 查詢名字 name 是 Cherry 的資料
print(myDocs)
2、找大於某個值 - Greater Than Operator ($gt)
若我們想找出 coll01 資料表中價格大於100的資料，同樣在 find() 參數裡加入查詢的欄位和資料，再用 for loop 將資料列出來。要注意 $gt 比較的是數值，若資料存入時不是以數值輸入，就比較不出來囉 (你可以看到NoSQL資料型態彈性會發生的問題)。
for myDocs in myCollection.find({"price": {"$gt": 100}}): # 查詢價格大於 100
print(myDocs)
3、找小於某個值 - Less Than Operator ($lt)
若我們想找出 coll01 資料表中庫存數小於30的資料，你會發現庫存數欄位若以字串輸入的資料都出不來 (如 Broccoli)。
for myDocs in myCollection.find({"stock": {"$lt": 30}}): # 查詢庫存數小於 30
print(myDocs)
4、條件組合 (Combine Conditions)
4-1、且 (AND)
"且" 條件很簡單，find() 裡再加一組條件以逗號 (,) 分隔就是 AND，但必須在同一組大括號 ({ })裡。
for myDocs in myCollection.find({"price": {"$gt": 100},"stock": {"$lt": 30}}): # 查詢價格大於 100 且 庫存數小於 30
print(myDocs)
4-2、或 (OR)
"或" 則要在條件前加上 ("$or":)，不同組條件間也是用逗號 (,) 分隔。
查詢也可以寫成這種形式，把查詢的結果存到變數 myCursor 中，再用 for loop 將資料列出來。
myCursor = myCollection.find({"$or": [{"name": "apple"}, {"stock": "1A"}]}) # 查詢名字為 apple 或庫存數為 1A
for myDocs in myCursor:
print(myDocs)
5、排序
排序也是查詢時常用到的功能，PyMongo 以 sort() 進行排序，並以 pymongo.ASCENDING (ascending 昇冪/遞增/由小到大)、pymongo.DESCENDING (descending 降冪/遞減/由大到小) 參數控制排序方式。
同樣您會發現價格欄位不是用數值存入的，就不受控制了。
for myDocs in myCollection.find().sort([("price", pymongo.ASCENDING)]): # 以價格遞增排序(由小到大)
print(myDocs)
for myDocs in myCollection.find().sort([("name", pymongo.ASCENDING),("price", pymongo.DESCENDING )]): # 兩個排序條件
print(myDocs)
