PyMongo 用多条数据更新多条记录答案

【问题标题】：PyMongo update multiple records with multiple dataPyMongo 用多条数据更新多条记录
【发布时间】：2021-07-16 14:11:16
【问题描述】：

我正在尝试通过 PyMongo 将我的字典数据存储在我的数据库中。

client = MongoClient('ip', port)
db = client.test_database
hdd = db.hdd

        products[{
        'Speed' : 'a', 
        'Capacity' : 'b',
        'Format' : 'c'
        }
        {
        'Speed' : 'd',
        'Capacity' : 'e', 
        'Format': 'f'}] ...

我的数据库有一个表hdd，其中包含 7 个字段，其中 4 个已填满。 Speed、capacity、format的值为""，需要替换为products的数据。我想用字典的数据填充空白字段。有没有办法像这样更新hdd，如果可能的话，怎么做？

【问题讨论】：

标签： python mongodb pymongo

【解决方案1】：

我假设您有某种“_id”值与每组值相关联，所以您知道要更新集合中的哪个文档吗？我们称之为“product_id”。您可以更新单个文档，例如：

for product, product_id in data:
    hdd.update({'_id': product_id},
               {'$set': {'Speed': products['Speed'],
                         'capacity': products['capacity'],
                         'format': products['format']}})

update 的第一个参数是指定要匹配哪个文档的查询，第二个参数是一组update operations。

如果您使用的是 MongoDB 2.6 或更高版本以及最新的 PyMongo，请使用批量更新：

bulk = hdd.initialize_ordered_bulk_op()
for product, product_id in data:
    bulk.find({'_id': product_id}).update({'$set': {'Speed': products['Speed'],
                                                   'capacity': products['capacity'],
                                                   'format': products['format']}})
bulk.execute()

这些操作在客户端缓冲，然后它们都被发送到服务器并在您调用“execute()”时立即执行。 Bulk update operations 与 PyMongo 和 MongoDB 2.6+ 相比，与传统更新相比，需要更少的往返服务器。

【讨论】：

你不能只将整个集合传递给 update_many 方法而不是迭代它们吗？假设您要更新所有记录？ cursor = db.collection.update_many({}, myposts, upsert=True)>
这对我不起作用。 myposts 是一个文档数组。

【解决方案2】：

initialize_ordered_bulk_op 在我的 PyCharm 中显示为已弃用（我有 pymongo 3.9）。批量更新可以按如下方式进行：

replacements = [{ ObjectId("5fa994e96bfcb746d4935778"): "new_value"}]
bulk_ops = []
for _id, new_value in replacements.items():
    bulk_ops.append(
        UpdateOne(
            {"_id": _id},
            {"$set": {"old_key": new_value, "other_key": other_value}},
        ) 
    )
result = db.coll.bulk_write(bulk_ops)
pprint(result.bulk_api_result)

【讨论】：