问在pymongo中默认的batchSize是什么？EN一、链接数据库 # 链接数据库se7en521是账号，123456是密码...
使用PyMongo 3.7.2,我尝试通过在 MongoDB 游标上使用 batch_size 来分块读取集合,如here所述。基本思想是在集合对象上使用find()方法,以batch_size为参数。但是无论我尝试什么,游标总是返回我集合中的所有文档。我的代码的一个基本片段如下所示(该集合有超过 10K 的文档):import pymongo as pmclient = pm.Mon...
默认情况下,pymongo的批量大小是101。也就是说,当我们没有使用batch_size参数指定批量大小时,pymongo会使用默认值101。 以下是一个示例,演示了如何通过pymongo执行一个查询,并获取默认批量大小的文档: frompymongoimportMongoClient# 连接MongoDB数据库client=MongoClient("mongodb://localhost:27017")# 获取数据库和集...
在写这篇文章时，ethstats显示 这个值是7,984,452，大约700万。 因此，理论上我们可以创建一个交易，...
1、设置 no_cursor_timeout=True,即游标连接永不超时,需要手动关闭游标(可以利用with上下文管理器) 2、减少单次获取的数据量,比如 batch_size=10,即单次获取10条数据 三、示例 with mongo_col.find({},{'_id':0},no_cursor_timeout=True,batch_size=10) as cursor:forresultincursor: ...
cursor = collection.find({}).batch_size(30) 2. 將取出的cursor轉為list result = list(collection.find({})) 3. 取消timeout限制,要在cursor使用之後close cursor = collection.find({}, no_cursor_timeout=True) cursor.close() # 最後一種方式,在使用時依然出現exception, 不清楚原因,有知道的朋友也...
1. 修改每批次获取数据量的条数,即batch size: collection.find(condition).batch_size(5) 批量数需 估算十分钟内能处理的数据量 2. 延长超时时间 需显示的关闭cursor cursor=db.images.find({}{'id':1,'image_path':1,'_id':0},no_cursor_timeout=True) ...
Python使用pymongo查找数据,collection.find()在数据多的时候会在100条的时候卡住不动,这是因为默认最多返回100条数据,数据量大的时候需要用batch_size方法解决 问题 假设我们有超过100条数据,我们执行以下代码 i=0 for content in collection.find():
用batch_size()限制一次获取的数据量 for c in col.find().batch_size(20): ... 1. 2. 解决方案3: 用no_cursor_timeout参数去掉时间限制。注意后面要close()游标。 cursor=db.images.find(no_cursor_timeout=True) for i in cursor: ... .....
你应该选择一个较低的batch_size值来解决这个问题：(with例如Pymongo）这是一个超时问题，在mongodb中...