期望将重复文档插入到mongodb集合中，因此使用unique=True和dropDups=True创建了一个索引。db.myCollection.create_index("timestamp",unique=True,dropDups=True)但是，如果同一组文档被插入两次，第一次插入没问题，但第二次插入会抛出错误db.myCollection.insert(json.loads(df.to_json()).values())DuplicateKeyError:E11000重复键错误索引:myDb.myCollection.$timestamp_1dupkey:{:1385290
我有以下聚合查询:{"$match":{"expired":{"$exists":False}}},{"$group":{"_id":"$retailer","average_price":{"$avg":"$price"},"highest_price":{"$max":"$price"},"lowest_price":{"$min":"$price"},"online":{"$sum":1}}}我想通过计算有多少产品在促销来对此进行扩展。我试过了(这显然无效):{"$match":{"expired":{"$exists":False}}},{"$group":{"_id":"$r
我想为GAE的Mapreduce框架编写自定义OutputWriter。这个OutputWriter应该打开一个直接的tcp连接到一个开放的MongoDB端口，并将reduce步骤的结果直接写入这个数据库。我正在使用pymongo与mongodb交互。现有的Mapreduce库要求输出编写器是JSON可序列化的。一旦输出编写器与mongodb实例建立了连接，如下所示:frompymongoimportConnectionconn=Connection(host=MONGODB_HOST,port=MONGODB_PORT)db=conn.test_dbdb.authenticate(M
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎与helpcenter中定义的范围内的编程无关。.关闭8年前。Improvethisquestion我刚开始使用Mongodbv2.4.8，全局锁定百分比平均为80%，这对我来说似乎相当高。在运行Ubuntu12.0464位的2核、2GBRAM、SSDVPS上，CPU使用率约为120%。iotop显示偶尔的磁盘写入速度约为10KB/s。htop显示2GB中仅使用了358MB内存。2Python进程不断地在mongo上执行查找/插入/更新操作。查找操作中使用的字段被索引。为什么全局锁%这么高
期望的行为将图像上传到GridFS，然后在浏览器中显示它(只是为了了解GridFS的工作原理)。当前行为图像上传到GridFS集合(我可以通过shell访问它)，然后返回500错误。错误Error:500InternalServerErrorSorry,therequestedURL'https:/mysite.com/form_action_path'causedanerror:表单Bottle#relevantlibrariesimportgridfsfrombottleimportresponse@route('/upload',method='POST')defdo_uploa
如何使用pymongo执行命令convertToCapped或者，如果无法使用pymongo执行此操作，则可能使用python的nativemongodb驱动程序。 最佳答案 使用database对象的command方法:mongo=pymongo.MongoClient()mongo.DBNAME.command('convertToCapped','COLLNAME',size=SIZE)MongoDB'sconvertToCappedpymongo'scommand 关于pytho
我需要使用PyMongo驱动程序通过无序的不同字段对(sender和recipient)对来自特定集合的记录进行分组。例如，(sender_field_value,recipient_field_value)和(recipient_field_value,sender_field_value)对被认为是相等的。我的聚合管道groups=base.flow.records.aggregate([{'$match':{'$or':[{'sender':_id},{'recipient':_id}]}},{'$group':{'_id':{'sender':'$sender','recipi
所以我想用mongodb中的位置数据做一些实验，所以我写了一些python代码来生成一些测试数据。不幸的是，文档位于http://docs.mongoengine.org/apireference.html#mongoengine.fields.PointField没有明确说明如何格式化输入。classLocation(db.Document):coord=db.PointField(required=True)#GeoJSON尝试存储包含lng/lat的列表失败:>>>a=Location(coord=[1,2])>>>a.save()mongoengine.errors.Opera
我正在尝试通过pymongo连接到MeteorMongo数据库。这是代码:defget_mongo_url(site):#return"mongodb://client-xxxxx:yyyyy@production-db-c1.meteor.io:27017/site"importsubprocessp=subprocess.Popen(['meteor','mongo','--url',site],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)out,err=p.communicate()printoutreturnoutfrompymo
我正在使用MongoDB来存储我的股票报价数据。我每分钟每个股票代码有一个文档:{"_id":ObjectId("535fb330f6a03d59077db43c"),"symbol":"AAPL","ts_minute":ISODate("2014-04-29T14:12:00Z"),"ticks":[{"mu":115864,"ae":true,"t":2,"v":571.93},{"mu":803378,"ae":true,"t":2,"v":571.91},{"mu":903378,"ae":false,"t":null,"v":9000}}其中mu是自ts_minute以来的
