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r - 长时间使用 mongo.find.all (rmongodb) 导入数据

coder 2023-10-28 原文

我尝试使用以下方法将数据从 mongodb 导入到 r:

mongo.find.all(mongo, namespace, query=query,
fields= list('_id'= 0, 'entityEventName'= 1, context= 1, 'startTime'=1 ), data.frame= T)

该命令适用于小型数据集，但我想导入 1,000,000 个文档。

使用 system.time 并在命令中添加 limit= X，我将时间作为要导入的数据的函数进行测量:

system.time(mongo.find.all(mongo, namespace, query=query ,
fields= list('_id'= 0, 'entityEventName'= 1, context= 1, 'startTime'=1 ),
limit= 10000, data.frame= T))

结果:

Data Size   Time
1           0.02
100         0.29
1000        2.51
5000        16.47
10000       20.41
50000       193.36
100000      743.74
200000      2828.33

在绘制数据后，我相信: 导入时间 = f(Data^2)

时间 = -138.3643 + 0.0067807*数据大小 + 6.773e-8*(数据大小-45762.6)^2

R^2 = 0.999997

  1. 我说的对吗？
  2. 有没有更快的命令？

谢谢!

最佳答案

lm 很酷，但我认为如果您尝试添加 power 3,4,5, ... 功能，您也会收到很棒的 R^2 =) 你过拟合= )

R 的一个已知缺点是您无法有效地将元素附加到 vector(或 list)。添加元素会触发整个对象的复制。在这里你可以看到这个效果的导数。 通常，当您从 mongodb 获取数据时，您事先并不知道结果的大小。您遍历游标并增加结果列表。在旧版本中，由于上述 R 的行为，此过程非常慢。在this pull之后性能变得更好。 environment 的技巧有很大帮助，但它仍然不如预分配列表快。

但是我们可以做得更好吗？是的。

1) 只允许用户指定结果的大小和预分配列表。如果将 limit= 传递给 mongo.find.all，则自动执行此操作。我 filled issue对于此增强功能。
2) 在C代码中构造结果。

如果事先知道数据的大小，您可以:

cursor <- mongo.find(mongo, namespace, query=query, fields= list('_id'= 0, 'entityEventName'= 1, context= 1, 'startTime'=1 ))
result_lst <- vector('list', NUMBER_OF_RECORDS)
i <- 1
while (mongo.cursor.next(cursor)) {
  result_lst[[i]] <- mongo.bson.to.list(mongo.cursor.value(cursor))
  i <- i + 1
}
result_dt <- data.table::rbindlist(result_lst)

关于r - 长时间使用 mongo.find.all (rmongodb) 导入数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31851640/

长时rmongodbcodemongosectionrmongodb

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