1.前言: mongodb部署在阿里云服务器, mongodb中collection存储了百万条记录. 需求:优化查询指定时间段内的所有数据的查询时间,结果有百万级别. 最初:313587条记录耗时:114.156 s 2.一般解决方式 百度 google后,大部分解决方式是创建复合索引,连接如下: 解决:创建复合索引.http://virusswb.blog.51cto.com/115214/816136 但是复合索引并没有解决我的问题,耗时并没有减少. 于是开始以下分析: 其实通过find(

pymongo是Python对MongoDB的操作库.但是由于python没有IOSDate类型,所以对Mongo的时间类型是个很麻烦的操作.整理一个把python能识别的date类型转化为IOSDate类型 脚本如下: #!/usr/bin/python import pymongo from dateutil import parser dateStr = '2018-06-12T00:00:00.000Z' myDatetime = parser.parse(dateStr) client

PyMongo是MongoDB数据库的python模块 VNPY默认的数据库,没有采用SQL类型的数据库,而是采用No-Sql类型的MongoDB数据库, 对于想了解VNPY内部结构的童鞋,多多少少会遇到PyMongo的调用问题,虽然我个人不喜欢用数据库的方式存储证券行情数据,这类高度结构化的数据,但为了重构VNPY,使得使用HDF5或CSV代替MongoDB,我们还是需要了解一下该数据库的调用方式,下面就给大家献上一篇PyMongo的官方文档的翻译 该文章引自:https://www.cnbl

PyMongo官方文档翻译 周煦辰 2016-06-30 这是本人翻译的PyMongo官方文档.现在网上分(抄)享(袭)的PyMongo博客文章很多,一方面这些文章本就是抄袭的,谈不上什么格式美观,另一方面其实这些博客已经落后很久了,根本是不能作为参考的.遂自己翻译了一下.渣翻译请见谅,能看懂就行. 本翻译文档包含以下内容: 使用PyMongo插入数据 使用PyMongo查询数据 使用PyMongo更新数据 使用PyMongo删除数据 使用PyMongo进行数据聚合 使用PyMongo创建索引

from bson.objectid import ObjectId import pymongo   #查询代码 #连接本机mongodb conn=pymongo.Connection() #指定数据库 db = conn.books #指定collection collection = db.book #大于 collection.find({'_id':{'$gt':ObjectId('51f6126139ecbb1db4a75667')}}) #大于等于 collection.find

最近重新拾起Django,但是Django并不支持mongodb,但是有一个模块mongoengine可以实现Django Model类似的封装.但是mongoengine的中文文档几乎没有,有的也是简短的几句介绍和使用.下面我就分享一下我在使用过程中所记录下的一些笔记,可能有点乱.大家可以参考一下. 安装mongoengine easy_install pymongo # 依赖库 easy_install mongoengine 基本使用 from mongoengine import * f

场景: pymongo 查询数据库的时候报错. for gscode in GSList_StockPool_Mongo_MktStop: self._collection_flash.find({"ymd": nDateNow, "gscode": gscode}).count() 原因: 不是utf-8编码,gscode 取到的中文是乱码. 解决方法: 编码改为utf-8.

实python非常适合初学者入门,上手很容易.我就是完全通过网上资源学了python的.最大的是3点经验:1.找一本浅显易懂,例程比较好的教程,从头到尾看下去.不要看很多本,专注于一本.把里面的例程都手打一遍,搞懂为什么.2.去找一个实际项目练手.我当时是因为要做一个网站,不得已要学python.这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多.所以最好是要有真实的项目做.可以找几个同学一起做个网站之类.3.最好能找到一个已经会python的人.问他一点学习规划的建议,然后在遇到卡壳的地方找他指点.

pymongo 模糊匹配查询在mongo中这样实现 {'asr':/若琪/} 使用pymongo 两种实现方式 1.import re {'asr':re.compile('若琪')} 2.{'asr':{'$regex':'若琪'}} 转自:https://blog.csdn.net/whd0310/article/details/41895163

查询 mongo_db 类似于 服务器命令行的db 我们可以db.user.find() 查询 find() 需要加上列表 import pymongo mongo_client = pymongo.MongoClient( host='192.168.0.112', port=27017, username="admin", password=" ) mongo_db = mongo_client["db1"] # 查询 res = mongo_db.u

mongodb有$lookup可以做多表查询 举个例子 数据如下 db.orders.insert([ { , , }, { , , }, { } ]) db.inventory.insert([ { , }, { , }, { , }, { , }, { , "sku": null, description: "Incomplete" }, { } ]) 聚合操作如下 db.orders.aggregate([ { $lookup: { from: "i

---恢复内容开始--- 下载Pymongo pip install pymongo pip install pymongo==x.x.x指定下载版本 连接数据库 from pymongo import MongoClient client = MongoClient()#连接默认的主机和端口 client = MongoClient()#连接到localhost的27017端口 client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')#使用Mongo

在使用mongo数据库时,简单的查询基本上可以满足大多数的业务场景,但是试想一下,如果要统计某一荐在指定的数据中出现了多少次该怎么查询呢?笨的方法是使用find 将数据查询出来,再使用count() 方法进行数据统计,这个场景还好,但是如果要求其中某个字段的和呢?是不是就非得遍历出相应的数据然后再进行求和运算呢?在mysql中我们经常会用到count.group by 等查询,在mongodb中我们也可以使用聚合查询. 假设有这样的一组数据价格 里面记录了每种水果的价格,现在我要统计一下,各种水

原因:在oracle中,执行了update或者insert语句后,都会要求commit,如果不commit却强制关闭连接,oracle就会将这条提交的记录锁住.下次就不能执行增删操作. 解决:1.查询锁 SELECT s.sid, s.serial# FROM v$locked_object lo, dba_objects ao, v$session s WHERE ao.object_id = lo.object_id AND lo.session_id = s.sid; 2.删除锁(要有ro

在查询mongo时用到了正则查询 设字符串为   str = '/ab/cd.ef?g=' 直接用正则查询没有匹配. collection.find({"re":{'$regex':str},'b':{'$nin':[False]}}).count() 原因是 /  .  ? 都是正则表达式中的特殊字符,如果要保留原义则需要用"\"来进行转义 即把字符串改成  str = '\/ab\/cd\.ef\?g=' 但是,由于"\"在python中是一

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结

早两个星期,搭建了一个项目管理平台--<如何安装一个优秀的BUG管理平台--真的是手把手教学!>.以前都是用apache2.2的,这次换了apache2.4.安装起来是没有问题的,结果运行一段时间之后,发觉老是访问网站的时候会卡住,情况是下面这样的: 一直都是无法访问. 查看8080端口,是ok的,防火墙也打开了 怀疑是云服务器的问题,会不会因为备案的关系对域名做了一些限制,咨询了之后,发现他们没有这样的限制. 那么查看一下apache的日志看看?发现error.log里面确实报了点问题: [

官网tutorial:  http://api.mongodb.com/python/current/tutorial.html 本教程将要告诉你如何使用pymongo模块来操作MongoDB数据库. 一.先决条件    开始之前,我们需要确定电脑已经安装了pymongo和MongoDB.    1.安装pymongo          使用pip安装pymongo,在cmd命令行输入:               pip install pymongo          在python IDL

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 第三章 查询 前一章,我们展示了常见数据库场景的建模方式,本章将向你展示如何查询实体数据模型,一般来说,有三种方式: 1.LINQ to Entities; 2.Entity SQL; 3.Native SQL; 我们将在本章演示这三种方式,为了帮助你理解实体框架查询的基本知识,本章覆盖了常见和不常见的场景.同时我们也展示了实体框架6新的查询功能. 3-1.异步查询 你有一个长耗时的实体框架

到Python官网下载pymongo-2.6.3.win-amd64-py2.7.exe 安装pymongo-2.6.3.win-amd64-py2.7.exe 参照官方的用例进行测试 打开命令提示符,进入Python运行环境. 导入pymongo模块 >>> import pymongo 建立到本地MongoDB服务的链接 >>> client = pymongo.MongoClient("localhost", 27017) 连接test数据库