import pymongo import mysql.connector
連接MySQL資料庫
mysql_conn = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" )
連接MongoDB資料庫
mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mongo_db = mongo_client["mydatabase"] mongo_collection = mongo_db["mycollection"]
在MongoDB中為指定集合建立索引
mongo_collection.create_index([("myfield", pymongo.ASCENDING)])
緩衝清單和計數器以在每10000行處理後進行批次處理
bulk_data = [] bulk_count = 0
建立遊標物件並從MySQL資料庫擷取資料
mysql_cursor = mysql_conn.cursor() mysql_cursor.execute("SELECT * FROM mytable")
遍歷結果集並處理每個行。
for row in mysql_cursor: # 将一条记录转换成你的MongoDB文档,然后将其添加到缓冲列表。 doc = { "myfield": row[0], "anotherfield": row[1], "yetanotherfield": row[2] } bulk_data.append(doc) bulk_count += 1
# 如果我们达到了10000,请在集合中批量插入缓冲数据。 if bulk_count == 10000: mongo_collection.insert_many(bulk_data) # 重置计数器并清除缓冲数据列表 bulk_count = 0 bulk_data.clear()
處理剩餘的行,如果有任何事情需要處理。
if bulk_count > 0: mongo_collection.insert_many(bulk_data)
關閉MySQL連線。
mysql_conn.close()
import pymongo import mysql.connector # 连接MySQL数据库 mysql_conn = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) # 连接MongoDB数据库 mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/") mongo_db = mongo_client["mydatabase"] mongo_collection = mongo_db["mycollection"] # 在MongoDB中为指定集合创建索引 mongo_collection.create_index([("myfield", pymongo.ASCENDING)]) # 缓冲列表和计数器以在每10000行处理后进行批处理 bulk_data = [] bulk_count = 0 # 创建游标对象并从MySQL数据库检索数据 mysql_cursor = mysql_conn.cursor() mysql_cursor.execute("SELECT * FROM mytable") # 遍历结果集并处理每个行。 for row in mysql_cursor: # 将一条记录转换成你的MongoDB文档,然后将其添加到缓冲列表。 doc = { "myfield": row[0], "anotherfield": row[1], "yetanotherfield": row[2] } bulk_data.append(doc) bulk_count += 1 # 如果我们达到了10000,请在集合中批量插入缓冲数据。 if bulk_count == 10000: mongo_collection.insert_many(bulk_data) # 重置计数器并清除缓冲数据列表 bulk_count = 0 bulk_data.clear() # 处理剩余的行,如果有任何事情需要处理。 if bulk_count > 0: mongo_collection.insert_many(bulk_data) # 关闭MySQL连接。 mysql_conn.close()
以上是MySQL怎麼實現批次推送資料到Mongo的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

EXPLAIN命令的關鍵指標包括type、key、rows和Extra。 1)type反映查詢的訪問類型,值越高效率越高,如const優於ALL。 2)key顯示使用的索引,NULL表示無索引。 3)rows預估掃描行數,影響查詢性能。 4)Extra提供額外信息,如Usingfilesort提示需要優化。

Usingtemporary在MySQL查詢中表示需要創建臨時表,常見於使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通過優化索引和重寫查詢避免其出現,提升查詢性能。具體來說,Usingtemporary出現在EXPLAIN輸出中時,意味著MySQL需要創建臨時表來處理查詢。這通常發生在以下情況:1)使用DISTINCT或GROUPBY時進行去重或分組;2)ORDERBY包含非索引列時進行排序;3)使用複雜的子查詢或聯接操作。優化方法包括:1)為ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四種事務隔離級別:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。 1.ReadUncommitted允許讀取未提交數據,可能導致臟讀。 2.ReadCommitted避免臟讀,但可能發生不可重複讀。 3.RepeatableRead是默認級別,避免臟讀和不可重複讀,但可能發生幻讀。 4.Serializable避免所有並發問題,但降低並發性。選擇合適的隔離級別需平衡數據一致性和性能需求。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。


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