我试图将一些大文件(大约400万条记录)推送到一个mongo实例中.我基本上想要实现的是使用文件中的数据更新现有数据.该算法看起来像:
rowHeaders = ('orderId', 'manufacturer', 'itemWeight') for row in dataFile: row = row.strip('\n').split('\t') row = dict(zip(rowHeaders, row)) mongoRow = mongoCollection.find({'orderId': 12344}) if mongoRow is not None: if mongoRow['itemWeight'] != row['itemWeight']: row['tsUpdated'] = time.time() else: row['tsUpdated'] = time.time() mongoCollection.update({'orderId': 12344}, row, upsert=True)
因此,如果权重相同,则更新除'tsUpdated'之外的整行,如果行不在mongo中则添加新行或更新包含'tsUpdated'的整行......这是算法
问题是:从mongo的角度来看,这可以更快,更容易,更有效吗?(最终有某种批量插入)
将唯一索引orderId
与更新查询相结合,您还可以在其中检查更改itemWeight
.唯一索引会阻止仅具有已修改时间戳的插入(如果该插入orderId
已存在且itemWeight
相同).
mongoCollection.ensure_index('orderId', unique=True) mongoCollection.update({'orderId': row['orderId'], 'itemWeight': {'$ne': row['itemWeight']}}, row, upsert=True)
我的基准测试显示您的算法性能提高了5-10倍(取决于插入量与更新量).