之前的start_time字段是 datetime 类型，后来改成 int 类型的时间戳，因此，需要刷数据库。简单分析一下，update_one 和 bulk_write 的性能差异，测试发现 bulk_write 速度是 update_one 的40倍。此外，mongodb 数据库创建索引，查询更快哦。
- 7千数据，bulk_write 批量更新耗时7秒，update_one 逐个更新耗时 267秒，相差38倍
- 3万数据，bulk_write 批量更新耗时33秒，update_one 逐个更新耗时 1214秒，相差37倍
ailx10
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逐个更新 start_time 字段，从 datetime 类型转为 int 类型
from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime
# 连接到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.mydatabase
collection = db.collectionName
# 更新文档中的 start_time 字段
for doc in collection.find({"start_time": {"$exists": True}}):
start_time = doc.get("start_time")
if isinstance(start_time, datetime):
# 如果 start_time 是 datetime.datetime 对象，则将其转换为时间戳（毫秒级）
start_time_timestamp = int(start_time.timestamp() * 1000)
# 更新文档中的 start_time 字段为时间戳格式（NumberLong格式）
collection.update_one({"_id": doc["_id"]}, {"$set": {"start_time": start_time_timestamp}})
批量更新 start_time 字段，从 datetime 类型转为 int 类型
from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime
from pymongo import UpdateOne
# 连接到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.mydatabase
collection = db.collectionName
# 创建批量更新操作列表
bulk_operations = []
# 更新文档中的 start_time 字段
for doc in collection.find({"start_time": {"$exists": True}}):
start_time = doc.get("start_time")
if isinstance(start_time, datetime):
# 如果 start_time 是 datetime.datetime 对象，则将其转换为时间戳（毫秒级）
start_time_timestamp = int(start_time.timestamp() * 1000)
# 构造更新操作
update_operation = UpdateOne({"_id": doc["_id"]}, {"$set": {"start_time": start_time_timestamp}})
# 添加更新操作到批量更新操作列表中
bulk_operations.append(update_operation)
# 执行批量更新操作
if bulk_operations:
collection.bulk_write(bulk_operations)创建索引，有助于提高性能
from pymongo import MongoClient
# 连接到 MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.mydatabase
collection = db.collectionName
# 添加字段的索引
collection.create_index([("field_name", 1)]) # 1 表示升序索引，-1 表示降序索引发布于 2024-04-03 17:42?IP 属地北京