MongoDB基本函数应用
__author__ = 'tianmh'
from pymongo import MongoClient
def get_db():
#建立链接
client = MongoClient("localhost", 27017)
#test,还有其他写法
db = client.test
return db
def get_collection(db):
#选择集合(mongo中collection和database都是lazy创建的，具体可以google下)
collection = db['posts']
print collection
def insert_one_doc(db):
#插入一个document
posts = db.posts
post = {"name":"lzz", "age":25, "weight":"55"}
post_id = posts.insert(post)
print post_id
def insert_mulit_docs(db):
#批量插入documents,插入一个数组
posts = db.posts
post = [ {"name":"nine", "age":28, "weight":"55"},
{"name":"jack", "age":25, "weight":"55"}]
obj_ids = posts.insert(post)
print obj_ids
##查询，可以对整个集合查询，可以根ObjectId查询，可以根据某个字段查询等
def get_all_colls(db):
#获得一个数据库中的所有集合名称
print db.collection_names()
def get_one_doc(db):
#有就返回一个，没有就返回None
posts = db.posts
print posts.find_one()
print posts.find_one({"name":"jack"})
print posts.find_one({"name":"None"})
return
def get_one_by_id(db):
#通过objectid来查找一个doc
posts = db.posts
obj = posts.find_one()
obj_id = obj["_id"]
print "_id 为ObjectId类型 :"
print posts.find_one({"_id":obj_id})
#需要注意这里的obj_id是一个对象，不是一个str，使用str类型作为_id的值无法找到记录
print "_id 为str类型 "
print posts.find_one({"_id":str(obj_id)})
#可以通过ObjectId方法把str转成ObjectId类型
from bson.objectid import ObjectId
print "_id 转换成ObjectId类型"
print posts.find_one({"_id":ObjectId(str(obj_id))})
def get_many_docs(db):
#mongo中提供了过滤查找的方法，可以通过各
#种条件筛选来获取数据集，还可以对数据进行计数，排序等处理
posts = db.posts
#所有数据,按年龄排序, -1是倒序
all = posts.find().sort("age", -1)
count = posts.count()
print "集合中所有数据 %s个"%int(count)
for i in all:
print i
#条件查询
count = posts.find({"name":"lzz"}).count()
print "lzz: %s"%count
for i in posts.find({"name":"lzz", "age":{"$lt":20}}):
print i
def clear_coll_datas(db):
#清空一个集合中的所有数据
db.posts.remove({})
if __name__ == "__main__":
db = get_db()
obj_id = insert_one_doc(db)
obj_ids = insert_mulit_docs(db)
#get_all_colls(db)
#get_one_doc(db)
#get_one_by_id(db)
#get_many_docs(db)
clear_coll_datas(db)
性能测试总结：
尽管Mongodb单机性能不如带PCIE卡的SQLServer，但是一旦分片，性能将提升几倍
在分4片的情况下，写入可达60000条/s
在分5片的情况下，写入可达80000条/s
值得一提的是，由于分片不均匀，导致90%的数据仅使用了60%的时间，剩下10%的数据仅在单点插入，所以性能下降的很厉害，如果分片足够多，我们的片键足够散列，让每片存储平均，性能还能有进一步提升。
另外有大神知道，怎么让分片的数据散列的更平均一点呢？因为mongodb分片用的一致性哈希，好像每个片节点无法设置虚拟节点，利用他原来的objectid也无法很平均的分片，望告知一二。
3、汇总总结：
想要达到1亿条数据10分钟插入，必须达到插入速度在16万/秒，所以如果我们将分片达到10片，理论上就可以达到1亿条数据10分钟的插入了，由于机器有限无法完成测试，不过最终20分钟的插入速度也让人满意了
简单案例分析：将10w个数据写入mongodb数据库内部，简单测试
代码：
__author__ = 'tianmh'
import pymongo
import json
import datetime,time
import copy
import sys, os
def getTimestampFromDatetime(d=None):
if d is None:
d = datetime.time.now()
return time.mktime(d.timetuple())
if __name__ == '__name__':
url = 'localhost'
port = 27017
max_pool_size = 50
start = getTimestampFromDatetime()
client = pymongo.MongoClient(url, port, max_pool_size)
db = client.testdb
saveData = [] #直接添加要存储的数据
for i in range(0, 100000):
saveData.append(
{
'count':i
}
)
db.test2.insert(saveData)
end = getTimestampFromDatetime()
print('time : {0}s'.format(end-start))
