百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 编程网 > 正文

mongodb 数据更新性能分析 mongodb更新多条记录

yuyutoo 2024-10-28 20:22 3 浏览 0 评论

之前的start_time字段是 datetime 类型,后来改成 int 类型的时间戳,因此,需要刷数据库。简单分析一下,update_onebulk_write 的性能差异,测试发现 bulk_write 速度是 update_one 的40倍。此外,mongodb 数据库创建索引,查询更快哦。

  • 7千数据,bulk_write 批量更新耗时7秒,update_one 逐个更新耗时 267秒,相差38倍
  • 3万数据,bulk_write 批量更新耗时33秒,update_one 逐个更新耗时 1214秒,相差37倍

ailx10

网络安全优秀回答者

网络安全硕士

去咨询

逐个更新 start_time 字段,从 datetime 类型转为 int 类型

from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime

# 连接到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.mydatabase  
collection = db.collectionName 

# 更新文档中的 start_time 字段
for doc in collection.find({"start_time": {"$exists": True}}):
    start_time = doc.get("start_time")
    if isinstance(start_time, datetime):
        # 如果 start_time 是 datetime.datetime 对象,则将其转换为时间戳(毫秒级)
        start_time_timestamp = int(start_time.timestamp() * 1000)
        # 更新文档中的 start_time 字段为时间戳格式(NumberLong格式)
        collection.update_one({"_id": doc["_id"]}, {"$set": {"start_time": start_time_timestamp}})

批量更新 start_time 字段,从 datetime 类型转为 int 类型

from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime
from pymongo import UpdateOne

# 连接到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.mydatabase  
collection = db.collectionName 

# 创建批量更新操作列表
bulk_operations = []

# 更新文档中的 start_time 字段
for doc in collection.find({"start_time": {"$exists": True}}):
    start_time = doc.get("start_time")
    if isinstance(start_time, datetime):
        # 如果 start_time 是 datetime.datetime 对象,则将其转换为时间戳(毫秒级)
        start_time_timestamp = int(start_time.timestamp() * 1000)
        # 构造更新操作
        update_operation = UpdateOne({"_id": doc["_id"]}, {"$set": {"start_time": start_time_timestamp}})
        # 添加更新操作到批量更新操作列表中
        bulk_operations.append(update_operation)

# 执行批量更新操作
if bulk_operations:
    collection.bulk_write(bulk_operations)

创建索引,有助于提高性能

from pymongo import MongoClient

# 连接到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.mydatabase
collection = db.collectionName

# 添加字段的索引
collection.create_index([("field_name", 1)])  # 1 表示升序索引,-1 表示降序索引

相关推荐

Java开发中如何优雅地避免OOM(OutOfMemoryError)

Java开发中如何优雅地避免OOM(OutOfMemoryError)在这个信息化高速发展的时代,内存就像程序员手中的笔,缺了它就什么都写不出来。而OOM(OutOfMemoryError)就像是横在...

常见的JVM调优方法和步骤

1、内存调优堆内存设置:通过-Xms和-Xmx参数调整初始和最大堆内存大小-Xms:初始堆大小(如-Xms512M)-Xmx:最大堆大小(如-Xmx2048M)调整新生代和老年代的比例...

Java中9种常见的CMS GC问题分析与解决(一)

目前,互联网上Java的...

JDK21新特性:Prepare to Disallow the Dynamic Loading of Agents

PreparetoDisallowtheDynamicLoadingofAgentsJEP451:准备禁止动态加载代理摘要...

Java程序GC垃圾回收机制优化指南

Java程序GC垃圾回收机制优化指南作为一个Java开发者,我们经常会在任务管理器里看到Java进程占用内存不断增长,然后突然下降的现象。这其实就是在Java虚拟机中运行的垃圾回收(GC)机制在起作用...

Java Java命令学习系列(一)——Jps

jps位于jdk的bin目录下,其作用是显示当前系统的java进程情况,及其id号。jps相当于Solaris进程工具ps。不象”pgrepjava”或”ps-efgrepjava”,jps...

面试题专题:头条一面参考答案(003)

前两篇文章也都是介绍头条一面的内容及参考答案...

Java JVM原理与性能调优:从基础到高级应用

一、JVM基础架构与内存模型1.1JVM整体架构概览Java虚拟机(JVM)是Java程序运行的基石,它由以下几个核心子系统组成:...

死锁攻防战:阿里架构师教你用3种核武器杜绝程序僵死

从线程转储分析到银行家算法,彻底掌握大厂必考的死锁解决方案以下是为Java死锁问题设计的结构化技术解析方案,包含代码级解决方案与高频追问应对策略:...

Java 1.8 虚拟机内存分布详解

Java1.8虚拟机内存分布详解Java1.8的JVM内存布局相比早期版本有显著变化(如永久代被元空间取代)。以下是其核心内存区域的划分、作用及配置参数:一、JVM内存整体结构...

Java 多线程开发难题?这篇文章给你答案!

作为互联网大厂的后端开发人员,在Java多线程开发过程中,必然会面临诸多复杂且具有挑战性的问题。在高并发场景下,各类潜在问题对系统的稳定性与性能产生严重影响,本文将深入探讨这些问题,并提供全面且有...

软件性能调优全攻略:从瓶颈定位到工具应用

性能调优是软件测试中的重要环节,旨在提高系统的响应时间、吞吐量、并发能力、资源利用率,并降低系统崩溃或卡顿的风险。通常,性能调优涉及发现性能瓶颈、分析问题根因、优化代码和系统配置等步骤,调优之前需要先...

JVM性能优化实战技巧

JVM性能优化实战技巧在现代企业级应用开发中,JavaVirtualMachine(JVM)作为承载Java应用程序的核心引擎,其性能直接决定了系统的响应速度、吞吐量以及资源利用率。因此,掌握一些...

JVM 深度解析:运行时数据区域、分代回收与垃圾回收机制全攻略

共同学习,有错欢迎指出。JVM运行时数据区域1.程序计数器程序计数器是一块较小的内存空间,可看作当前线程所执行的字节码的行号指示器。在虚拟机概念模型里,字节码解释器通过改变这个计数器的值选取下一条...

JVM内存管理详解与调优实战

JVM内存管理详解与调优实战Java虚拟机(JVM)作为Java程序运行的核心组件,其内存管理机制直接影响着应用程序的性能表现。今天,咱们就来一场既严肃又有趣的JVM内存管理之旅,看看这个“幕后英雄”...

取消回复欢迎 发表评论: