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...
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...
调整批量大小 如果我们想要调整pymongo中的默认批量大小,可以使用batch_size参数来实现。batch_size可以接受一个整数作为参数值,表示我们想要的批量大小。以下是一个示例,展示如何将批量大小设置为50: frompymongoimportMongoClient# 连接MongoDB数据库client=MongoClient("mongodb://localhost:27017")# 获取数据库和集合的...
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，...
mdb = MongoClient('120.xxx.xxx.xxx:20002', username='xxx', password='xxx') # 数据240万 # no_cursor_timeout=True代表连接不中断,连续取 # batch_size = 2000代表每批次取2000条 # limit = 100限制100条 # skip代表跳过多少 # 比如在三台机器执行任务,一台直接取100万,第二台跳过100万限制取100...
cursor=mycol.find({},fields,no_cursor_timeout=True, batch_size=5) 排序(1为升序,-1为降序): mycol.find({},fields).sort([('date',1)]): 取得的数据就是已经排好序的。 单个数据排序(用来取最近或最早的一条数据): last=mycol.find_one(sort=[('date',-1)]) ...
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():
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) ...
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...
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: ...