# MongoDB写入性能优化
## 引言
本文将介绍如何优化MongoDB的写入性能。针对刚入行的开发者，我们将详细介绍整个优化过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程
下面是MongoDB写入性能优化的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[分析需求] --> B[选择合适的集合数据结构]
B --> C[选定合适的索引]
C -
原创
2023-11-01 13:03:37
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MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库，它提供的一些特性很棒：如自动 failover 机制，自动 sharding，无模式 schemaless，大部分情况下性能也很棒。但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中，遇到了不少问题，下面总结几个我们遇到的坑。特别申明：我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10，曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本，问题依然存在
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2023-10-18 20:29:45
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从mysql数据库通过java程序导入单表1300w到mongodb，花了大概50分钟，前1000w条数据中每100w条大概要3分钟，之后的300多w条就差不多每100w条要5到6分钟，之后再从其他的mysql表里面导入数据就会越来越慢，请问可以从那些方面可以优化mongodb的写入操作？这是我记录
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2019-04-24 13:11:00
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# 用 Python 和 MongoDB 实现数据写入的完整指南
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，而 Python 则是非常流行的编程语言。因此，很多开发者会希望学习如何利用 Python 操作 MongoDB。在本文中，我们将深入探讨如何实现“Python MongoDB 写入”的功能。
## 流程概述
在开始具体的编码之前，让我们先看看整个操作的基本流程。下面是一张
原创
2024-08-17 05:46:34
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GitHub链接：://github.com/lianggx6/Tools/wiki/Python-MongoDB-notebookPython MongoDB 练习mingoDB是什么？参考资料 : （MongoDB可视化工具Compass的使用）。一个小例子。MongoDB是一种非关系型数据库，不同于MySQL等关系型数据库。MongoDB中的逻辑关系为数据库->集合（
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2023-08-31 23:55:23
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python中mongoDB的使用python中mongoDB的使用安装MongoDB简单使用命令行操作命令行启动mongo（适用于重装电脑后服务中的MongoDB消失，第一次安装mongo后可忽略）使用mongodb中常见的数据类型(了解):python中使用MongoDB准备工作1. 安装 pymongo2. 连接MongoDB3. 指定数据库4. 指定集合5. 插入数据6. 查询7. 计数
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2023-07-29 14:44:37
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# Python与MongoDB的数据写入
![Python与MongoDB的数据写入](
在现代软件开发中，数据存储和管理是至关重要的一环。MongoDB是一种流行的非关系型数据库，而Python是一种简洁而强大的编程语言。结合使用这两种工具，您可以轻松地将数据写入MongoDB数据库。本文将介绍如何使用Python来写入数据到MongoDB，并提供详细的代码示例。
## 准备工作
在开
原创
2023-10-09 11:50:30
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# Python写入Hive优化实现指南
## 引言
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，而Hive是基于Hadoop的一种数据仓库解决方案。在实际应用中，我们经常需要将Python程序中的数据写入到Hive中进行进一步的分析和处理。本文将向你介绍如何使用Python实现优化的数据写入Hive的方法。
## 流程概述
以下是实现Python写入Hive优化的流程图：
```mer
原创
2023-11-27 07:33:26
105阅读
Spring.xml配置文件中
<mongo:options
connections-per-host="8"
threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="4"
connect-timeout="1000"
max-wait-time="1500"
auto
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2023-06-18 11:47:49
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YL运维开发工程师，负责游戏系统配置管理平台的设计和开发，目前专注于新 CMDB 系统的开发，平时也关注运维自动化，DevOps，Python 开发等技术。背景CMDB 为了使用事务来存储机器的数据，启用了 mongodb4.0 版本，在平均 1.5k qps 并发写的情况下(这只是机器层面的数据，机器的里面有很多子资源的更新，每个子资源的更新会对应一个 mongodb 操作)，mongodb 一
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2023-08-01 12:00:13
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1、批量插入与逐条插入的性能差异实测本地MongoDB插入10万条数据，逐条插入需要40秒，批量插入仅需2.3秒。单本地批量插入数据的性能就远远超过逐条插入数据的性能。如果使用远程数据库，那么这个I/O导致的时间消耗会比这个差异许多倍。那么，我们怎么正确的批量插入数据呢？ 下面推荐两个案例：使用Redis批量插入一次性数据import redis
import json
import pymong
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2023-08-17 02:00:22
280阅读
四个方面进行 cpu/io 方面的优化处理： 1.集群架构上进行读写分离。所有查询优先考虑在从库上读取，写操作在主库上执行。避免主库混合读写压力过大，也减少主库上读写记录的锁冲突。connection string中readPreference 设置成secondarypreferred，C++ 驱动版本升级为3.1.3 mongo-cxx-driver（驱动升级，读写分离才生效） 。2.热表m
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2023-08-20 13:58:16
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对于write操作而言，首先写入journal日志，然后将数据在内存中修改（mmap），此后后台线程间歇性的将内存中变更的数据flush到底层的data files中，时间间隔为60秒（参见配置项“syncPeriodSecs”）；write操作在journal文件中是有序的，为了提升性能，write将会首先写入journal日志的内存buffer中，当buffer数据达到100M或者每隔100毫
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2023-08-01 20:18:57
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一、基本概述目前电脑上已经下载了MongoDB数据库、navicat for mongodb作为mongoDB的可视化工具，形如navicat for mysql作为mysql的可视化工具。 使用Pycharm编写python代码连接mongodb，创建数据库，创建集合（集合是指形如mysql中的sql数据表）等操作。 使用pymongo进行数据库连接，因此需要在pycharm中下载。二、创建数据
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2023-07-28 21:40:03
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# 优化Python写入MySQL的写入速度
在现代应用程序中，数据库交互是一个重要的环节。特别是在使用Python和MySQL进行数据处理时，我们常常面临性能瓶颈的问题。如何提高Python向MySQL写入数据的速度是一个值得探讨的课题，本文将为您介绍一些有效的方法和示例代码。
## 1. 使用批量插入
使用单个 INSERT 语句批量插入多条记录，是提升写入速度的最有效方式之一。Pyth
原创
2024-10-02 04:47:37
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使用python连接Mongodb并且向数据库中添加数据。 现在每天写一篇自己学到的东西已经成了一种习惯，仅供自己温习和各位大佬指出不对的地方或者有更简洁的方法，欢迎指正！！！ 之前一直用的MySQL，最近用到mongodb，一个新的数据库，mongo数据库有几个特点，首先mongo数据库并不是一个关系型数据库,直接存取BSON(BOSN全称Binary JSON，二进制JSON)，所以我们存储数
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2023-12-12 19:33:15
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# MongoDB 写入教程
在这篇文章中，我们将介绍如何在 MongoDB 中进行数据写入操作。对于刚入行的小白开发者来说，整个流程可能会显得有些复杂，但只要理解每一步的作用和相应的代码，就能够轻松上手。
## 整体流程
下面是MongoDB写入数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述
ClickHouse优化执行计划AST(语法树)、SYNTAX(优化后的SQL语句)、PIPELINE(查看PIPELINE计划，可看线程数)建表优化数据类型优化：1.限定好数据类型 2.使用空值会对性能产生负面影响
分区索引优化：1.分区按照天分区(一亿分区)
2.order by(就是索引列) 查询高的放前面,重复值少的尽量不索引(intHash32(user
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2023-11-29 10:36:32
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## Python脚本写入MongoDB数据流程
本文将介绍如何使用Python脚本将数据写入MongoDB数据库。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 动作 | 代码示例 |
| ---- | ---- | -------- |
| 步骤1 | 连接MongoDB数据库 | `from pymongo import MongoClient` |
| 步骤2 | 创建数据库连接 | `cl
原创
2023-10-01 07:18:02
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需要批量操作时候，节省网络连接交互次数，可以使用 bulk_write。方法一：批量插入insert_manyarr = [] # 初始化一个空列表
for line in mmap_lines(file_path):
arr.append(DbPushPortraitObject(uid=uid, hash_key=hash_key, tag_ids=tag_ids, dt=dt))
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2023-06-09 11:05:25
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