因此，mongo在代码11000或11001上抛出如下错误消息:{[MongoError:E11000duplicatekeyerrorindex:mean-dev.users.$username_1dupkey:{:"asdasd"}]name:'MongoError',err:'E11000duplicatekeyerrorindex:mean-dev.users.$username_1dupkey:{:"asdasd"}',code:11000,n:0,connectionId:718,ok:1}现在，我正在解析错误消息以检索哪个字段具有重复键，这非常脏。即:我不想在不同索引(多
我有一个从kafka读取的消费者，它有一个连续的事件流，我经常必须写入一个mongo集合，为此我必须打开一个连续的mongo连接。我觉得我对此的解决方案相当老套，是每5分钟左右重新初始化一次连接以避免网络超时。这是为了避免没有来自kafka的事件并且连接空闲的时期。谁能建议一个更好的方法来做到这一点？因为我很确定这是建立与mongo的连续连接的错误方法。我正在使用pymongo客户端。我有一个具有辅助方法的MongoAdapter类:frompymongoimportMongoClientimportpymongoimporttimeclassMongoAdapter:def__ini
我有一个包含大约168,200,000个文档的mongo数据库集合。我正在尝试使用$group获取某个字段的平均值，并且我在管道中的$group之前使用$match来使用client.city上的索引。但是查询大约需要5分钟才能运行，这非常慢。这是我尝试过的:db.ar12.aggregate({$match:{'client.city':'NewYork'}},{'$group':{'_id':'client.city','avg':{'$avg':'$length'}}})db.ar12.aggregate({$match:{'client.city':'NewYork'}},{'
mongo/pymongo的新手。目前使用最新-v3.2.2看起来insert_many没有按预期执行？我注意到，即使在为db.col.insert_many提供生成器时，内存使用量仍然会激增(这使得插入数百万个文档变得困难-尽管我确实意识到sys.mem应该>集合大小以获得最佳性能，所以实际上也许这不是我应该担心的？我的印象是，如果您将生成器传递给insert_many，那么pymongo会将插入“缓冲”到16或32mb的“block”中？手动执行此缓冲/分block可解决问题...见下文:Example1=straightinsert_many(高内存使用率-2.625GB)Exa
我有一段代码可以进行相当简单的查询-跳过-限制-排序。我遇到了一个我很难解释的现象。在“小”跳过值上-一切都很好。在“高”跳过值(>18000)上-我无法在没有收到以下错误的情况下获得限制高于20的结果:OperationFailure:Executorerrorduringfindcommand:OperationFailed:Sortoperationusedmorethanthemaximum33554432bytesofRAM.Addanindex,orspecifyasmallerlimit.问题是-为什么只在大量跳过计数时才会发生这种情况？我该如何解决这个问题？在mongo
如何使用docker-compose和MongoDB启用身份验证？这是我的docker-compose.ymlversion:"2"services:mongo-db:image:"mongo:3.6.0"container_name:mongo-dbports:-27017:27017environment:-MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=backend-MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=123456-MONGO_INITDB_DATABASE=backendcommand:mongod--bind_ip0.0.0.0backend:bui
我的第一个SO帖子。终于找到了让我感到困惑的东西，在6个多小时后，我决定在我失去理智之前需要一些帮助。我正在尝试将collection_select用于字段中的下拉列表，以在第二个模型中创建新记录。我的目标是填充单个用户从帐户模型(一个共享数据库)创建的记录列表，以一种形式在名为Assets的新模型中创建记录。我已将帐户表单设置为为创建条目的用户存储自动生成的记录ID，因此我应该能够以某种方式引用它。此时，数据会填充到下拉列表中并可以保存，但它会显示所有用户创建的所有条目，而不仅仅是创建新条目的用户所做的条目。我确定有一些方法可以按current_user.id进行过滤。我尝试了100
给出以下情况:超过1000万行数据在Mongo中使用单个集合，没有嵌入关系只是一个简单的文档，但有很多字段使用具有相同字段的Mysql(MyIsam引擎)表。--其中任何一个的选择速度更好吗？更新/插入是否更快？它们中的任何一个有什么明显的优势吗？ 最佳答案 假设您在同一种操作系统上运行基准测试，一切都会归结为您的数据结构。例如，在Mongo和Mysql中，你都有索引，但如果你不使用索引，mysql将击败mongo，如果你正确地索引mongo，它们将接近。Mongo更适合非结构化数据，而Mysql更适合结构化数据，并且通常会胜过非结
目录 1.0 Collection类的说明 1.1 Collection类中的实例方法 2.0 Collection集合的遍历方式（重点） 2.1使用迭代器（Iterator）进行遍历 2.2 使用增强型for循环进行遍历 2.3 使用Java8的StreamAPI进行遍历（使用Lambda表达式进行遍历） 1.0 Collection类的说明 Collection类是Java单列集合框架中的根接口，它是所有单列集合类的父接口。Collection接口有多个实现类，常用有ArrayList：基于数组实现的动态数组，支持随机访问和快速插入、
我有两个模型Company和Employee，在MySQL中有相应的表，companies和employees。我定义了这些多对一关系:在Company模型中:publicfunctionemployees(){return$this->hasMany('App\Employee','company');}在Employee模型中:publicfunctioncompany(){return$this->belongsTo('App\Company','company');}上述方法中的company是employees表中存在的无符号整数外键。在tinker中，我尝试了$compan
