MongoCollection的insertMany()方法和bulkWrite()方法是等价的,测试时间差不多,不再贴图。 publicvoid insertMany(List<Document> documents)throws ParseException{ //和bulkWrite()方法等价 collection.insertMany(documents); } 2、删除操作 (1)、批量删除 掌握了批量插入,批量删除就是依葫芦画瓢了。构造DeleteOneMo...
代码如下,该方法接收一个包含要进行插入的Document对象的集合参数,遍历集合,使用Document构造InsertOneModel对象,每个InsertOneModel实例代表一个插入单个Document的操作,然后将该实例添加List集合中,调用bulkWrite()方法,传入存储所有插入操作的List集合完成批量插入。 public void bulkWriteInsert(List<Document> documents){ ...
db.php.insertOne( obj, ) - insert a document, optional parameters are: w, wtimeout, j db.php.insertMany( [objects], ) - insert multiple documents, optional parameters are: w, wtimeout, j db.php.mapReduce( mapFunction , reduceFunction , ) db.php.aggregate( [pipeline], ) - perform...
x.asDict(), upsert=True)) else: result_list.append(InsertOne(x.asDict())) if len(result_list) > 0: client = MongoClient(self.mongo_url) collection = client.get_database(self.mongo_db)[self.mongo_collection]
# 插入一条db.集合名.insert({key:value})# 插入多条db.集合名.insert([{key1:value1}, {key2:value2}])# 插入一条db.集合名.insertOne({key:value})# 插入多条 要是只插入一条会报错db.集合名.insertMany() 例: > db.myCollection.insert({name:"zhangsan",age:11})WriteResult({ "nInserted...
bulk_write接收一个列表作为参数。这个列表里面的每一个元素是一个pymongo.X对象,这里的 X 可能是InsertOne/InsertMany/DeleteOne/DeleteMany/UpdateOne/UpdateMany……,基本上就是你想使用的对应操作的驼峰命名法形式。 这种方式,Pymongo 会在一次请求同时提交这两组操作,减少网络连接的时间消耗。
MongoDB是数据库家族中的一员,是一款专为扩展性、高性能和高可用而设计的数据库,它可以从单节点部署扩展到大型、复杂的多数据中心架构,也能提供高性能的数据读写操作;而且提供了数据复制、无感知的故障自动选主等功能,从而实现数据节点高可用。 但MongoDB并不是一款关系型数据库,而是一款基于“分布式存储”的非关系...
MongoDB 是文档型数据库,其文档组织结构是 BSON(Binary Serialized Document Format) 是类 JSON 的二进制存储格式,数据组织和访问方式完全和 JSON 一样。支持动态的添加字段、支持内嵌对象和数组对象,同时它也对 JSON 做了一些扩充,如支持 Date 和 BinData 数据类型。正是 BSON 这种字段灵活管理能力赋予了 Mongo ...
insert插入单条返回WriteResult对象,插入多条返回BulkWriteResult对象。而insertOne插入单条返回文档ID,insertMany插入多条返回多个文档ID构成的数组。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 > document = ( { "Type" : "Book", ... "Title" : "Definitive Guide to MongoDB 3rd ed., ...
大部分维度字段经常重复(low cardinality):比如采集10台机器的性能指标,那么一天的数据里10台机器的ip地址是反复出现的。 有可能有部分数据是偶然的(high cardinality):比如一些时候采集外部输入的时候有脏数据统计进来,比如应该是ip地址的字段变成了用户id甚至是一些乱码,那么可能这个维度组合的数据在整天里只出现一次。