MongoDB与大数据处理：构建高性能分布式数据库

from pymongo import MongoClient
from bson.objectid import ObjectId
 
# 连接MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']
collection = db['mycollection']
 
# 插入文档
def insert_document(data):
    collection.insert_one(data)
 
# 查询文档
def query_document(query):
    return collection.find(query)
 
# 更新文档
def update_document(query, update):
    collection.update_one(query, update)
 
# 删除文档
def delete_document(query):
    collection.delete_one(query)
 
# 示例数据
sample_data = {
    'name': 'Alice',
    'age': 25,
    'email': 'alice@example.com'
}
 
# 插入文档
insert_document(sample_data)
 
# 查询文档
query_result = query_document({'name': 'Alice'})
for doc in query_result:
    print(doc)
 
# 更新文档
update_document({'name': 'Alice'}, {'$set': {'age': 26}})
 
# 删除文档
delete_document({'name': 'Alice'})

这段代码展示了如何使用Python和pymongo库来连接MongoDB，插入、查询、更新和删除文档。这是处理大数据和与MongoDB交互的一个基本例子。