掌握excel固定单元格技巧,让数据管理更高效
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2022-05-29
这两天频繁遇到MongoDB插入数据的问题,这里记录下。
问题描述:我有多个线程在抓数据,每天数据里有含有多个文档(Document),使用Pymongo的插入方法,逐条插入。形如下
def save_to_mongo(data):
for i in data:
db.insert_one(i)
在接收到数据后直接调用该方法即可。但是运维那边反馈,数据库压力比较大,让我修改。仔细想了想,可以使用insert_many方法。
插入可迭代的文档
>>> db.test.count_documents({})
0
>>> result = db.test.insert_many([{'x': i} for i in range(2)])
>>> result.inserted_ids
[ObjectId('54f113fffba522406c9cc20e'), ObjectId('54f113fffba522406c9cc20f')]
>>> db.test.count_documents({})
2
有几个参数需要了解
documents: 可迭代文档
ordered :(可选)如果“True”(默认)文档将按顺序插入服务器,按提供的顺序。 如果发生错误,则中止所有剩余插入。 如果为“False”,文档将以任意顺序插入服务器,可能并行,并且将尝试所有文档插入。
bypass_document_validation: (可选)如果为“True”,则允许写入选择退出文档级别验证。 默认为“False”。
session (optional): a ClientSession.
好了最简单的方法就是把所有需要保存的数据暂时存放在列表中,最后再插入。建议加上ordered=False参数,可以防止数据保存异常。
def save_mongo(): while True: while len(tmp) > 100: try: c = db[collection_name] c.insert_many(tmp, ordered=False) tmp.clear() except pymongo.errors.BulkWriteError: tmp.clear() except Exception as e: logging.error('mongodb_save insert_many: {}, {}'.format(e, tmp)) time.sleep(3) tmp = [] for i in data: tmp.append(i) t_save = threading.Thread(target=save_mongo) t_save.setDaemon(True) t_save.start()
新开一个线程去不停的检查,如果列表数据大于100,则批量插入,或者等待3秒。
这里捕获pymongo.errors.BulkWriteError异常,如果在insert_many时发生错误,会产生该异常。在我这里通常是插入重复数据引起的。
还有一种情况,是在多线程情况下。多个线程共享一个列表对象,肯定是需要加锁的,如果使用Lock来管理数据插入问题,需要去给列表加锁。之前还没用过锁,去看看教程。
import threading
class SharedCounter:
'''
A counter object that can be shared by multiple threads.
'''
def __init__(self, initial_value = 0):
self._value = initial_value
self._value_lock = threading.Lock()
def incr(self,delta=1):
'''
Increment the counter with locking
'''
self._value_lock.acquire()
self._value += delta
self._value_lock.release()
def decr(self,delta=1):
'''
Decrement the counter with locking
'''
self._value_lock.acquire()
self._value -= delta
self._value_lock.release()
觉得太麻烦,可以将保存数据等方法封装成一个类对象,实例化一个列表,在每个线程中实例化一个类对象即可,这样多个线程中是不会共享列表数据的。
当然也可以使用另外一种数据结构:Queue队列。Queue是线程安全的,自带锁,使用的时候,不用对队列加锁操作。可以将数据暂时存入queue,然后用列表取出来,数量大于100则插入,并清空列表。
数据库
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