如何将100万条记录异步保存到mongodb？

Question

我想使用 javascript 将 100 万条记录保存到 mongodb，如下所示：

for (var i = 0; i<10000000; i++) {
  model = buildModel(i);
  db.save(model, function(err, done) {
    console.log('cool');
  });
}

我试过了，它保存了大约 160 条记录，然后挂了 2 分钟，然后退出了。为什么？

Answer 1

它崩溃了，因为您没有等待异步调用完成，然后再进行下一次迭代。这意味着您正在构建一个未解决的操作的“堆栈”，直到这导致问题。这个网站又叫什么名字？得到图片？

所以这不是进行"Bulk" 插入的最佳方式。幸运的是，除了前面提到的回调问题之外，底层的 MongoDB 驱动程序已经考虑到了这一点。事实上，有一个"Bulk API" 可以让这一切变得更好。并假设您已经将本机驱动程序作为db 对象提取。但我更喜欢只使用模型中的.collection 访问器和"async" 模块来让一切变得清晰：

var bulk = Model.collection.initializeOrderedBulkOp();
var counter = 0;

async.whilst(
  // Iterator condition
  function() { return count < 1000000 },

  // Do this in the iterator
  function(callback) {
    counter++;
    var model = buildModel(counter);
    bulk.insert(model);

    if ( counter % 1000 == 0 ) {
      bulk.execute(function(err,result) {
        bulk = Model.collection.initializeOrderedBulkOp();
        callback(err);
      });
    } else {
      callback();
    }
  },

  // When all is done
  function(err) {
    if ( counter % 1000 != 0 ) 
        bulk.execute(function(err,result) {
           console.log( "inserted some more" );
        });        
    console.log( "I'm finished now" ;
  }
);

不同之处在于在完成时使用“异步”回调方法而不是仅仅构建堆栈，而且还使用“批量操作 API”通过提交 1000 个批量更新语句中的所有内容来减轻异步写入调用条目。

这不仅不会像您自己的示例代码那样“构建一个函数执行堆栈”，而且通过不在单独的语句中发送所有内容，而是分解为可管理的“批次”来执行高效的“有线”事务用于服务器承诺。

Answer 2

你可能应该使用类似Async's eachLimit:

// Create a array of numbers 0-999999
var models = new Array(1000000);
for (var i = models.length; i >= 0; i--)
  models[i] = i;

// Iterate over the array performing a MongoDB save operation for each item
// while never performing more than 20 parallel saves at the same time
async.eachLimit(models, 20, function iterator(model, next){
  // Build a model and save it to the DB, call next when finished
  db.save(buildModel(model), next);
}, function done(err, results){
  if (err) { // When an error has occurred while trying to save any model to the DB
    console.error(err);
  } else { // When all 1,000,000 models have been saved to the DB
    console.log('Successfully saved ' + results.length + ' models to MongoDB.');
  }
});