[英]PyMongo & Pandas - Update multiple records in MongoDB collection from dataframe by matching id
[英]Update MongoDB collection by matching _id
我正在嘗試使用_id上的條件從Python更新mongodb集合
就像我在python數據幀中找到_id的匹配項一樣,我需要在集合中更新相應的文檔。下面的腳本正在工作,但是如果文檔太多,那么執行任何有效的方法都需要執行時間。 請指教
for document in db.AMTicketData.find():
for index, row in AMTicketData1.iterrows():
if(row['_id']==a['_id']):
db.AMTicketData.update_one({'_id': row['_id']},{'$set': {'Application_Name': row['Application_Name']}}, upsert=True)
break
我在下面使用了批量操作代碼,能夠批量更新集合
bulk = db.AMTicketData.initialize_unordered_bulk_op()
for index, row in AMTicketData1.iterrows():
bulk.find({'_id':row['_id']}).update_one({'$set':{'Application_Name':row['Application_Name']}})
bulk.execute()
您可以嘗試使用批量寫入。 您只需要創建一個包含所有更新的數組,然后使用collection.bulk_write(list_of_updates)對其應用一次即可。
就像是:
updates = []
for document in db.AMTicketData.find():
for index, row in AMTicketData1.iterrows():
if(row['_id']==a['_id']):
updates.append(UpdateOne({'_id': row['_id']}, {'$set': {'Application_Name': row['Application_Name']}}, upsert=True)
break
db.AMTicketData.bulk_write(updates)
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