抓下來的資料通常還要經過一系列的統計分析再呈現結果給使用者。這種資料一般稱為原始資料，大部分情況下抓回來後會儲存在所謂的 NoSQL 中。這兩天就會跟著大家一起建立並使用 MongoDB 來儲存資料。

安裝

可以選擇要在本機安裝獨立的資料庫實體或者使用 Docker 容器。

本機資料庫實體

參考官方的安裝說明，下載完成後執行，下一步到底就可以了。

Docker 容器

直接使用官方的 MongoDB image。

1. 取得映像檔

docker pull mongo

2. 啟動容器

docker run --name ithome-mongo -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mysecretpassword -v E:\ithome-2019\mongo:/data/db -d mongo

管理工具

可以使用官方的 MongoDB Compass 來作為 MongoDB 的管理工具。如果是用本機安裝的，預設就會包含了；如果是用 Docker 容器就需要到網站上下載。

初始化資料庫

1. 進入管理工具後，先建立一個 Database。

2. 到剛剛建立的 Database 中，建立新的 Collection

因為不需要定義 metadata，所以到這邊就可以開始使用了。其實連 Collection 都可以不用建，執行過程中如果找不到就會自動建立了。

在程式中使用資料庫

1. 進入虛擬環境

pipenv shell

2. 安裝套件

pipenv install pymongo

3. 寫扣！

from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime

host = 'localhost'
dbname = 'ithome2019'

client = MongoClient(host, 27017)
print('資料庫連線成功！')

db = client[dbname]
article_collection = db.article

article = {
    'title': '【Day 0】前言',
    'url': 'https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10215484',
    'author': 'Rex Chien',
    'publish_time': datetime(2019, 9, 15, 15, 50, 0),
    'tags': '11th鐵人賽,python,crawler,webscraping,scrapy',
    'content': '從簡單的商品到價提醒，到複雜的輿情警示、圖形辨識，「資料來源」都是基礎中的基礎。但網路上的資料龐大而且更新很快，總不可能都靠人工來蒐集資料。',
    'view_count': 129
}
article_id = article_collection.insert_one(article).inserted_id

print(f'資料新增成功！ID: {article_id}')

client.close()

執行之後就可以在資料庫中看到多了一筆紀錄，其中多了一個 _id 欄位，是由 MongdDB 自行產生的識別值，之後也會用這個欄位來跟回應做關聯。

明天會繼續把前兩天的程式碼修改成使用 MongoDB 的版本。