一日一技:在 MongoDB 中,如何批量更新不同数据为不同值?

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
简介: 一日一技:在 MongoDB 中,如何批量更新不同数据为不同值?

我们知道,当使用 Pymongo 更新MongoDB 字段的时候,我们有两种常见的方法:


handler.update_one({'name': 'value'}, {'$set': {'aa': 'bb'}})
handler.update_many({'name': 'value'}, {'$set': {'aa': 'bb'}})


其中,update_one是更新第一条满足查询条件的数据;update_many是更新所有满足查询条件的数据。大家在使用update_many的时候,不知道有没有想过一个问题:


update_many会对所有满足条件的文档更新相同的字段。例如,对于上面第二行代码,所有name字段为value的数据,在更新以后,新的数据的aa字段的值全都是bb。那么,有没有办法一次性把不同的字段更新成不同的数据呢?


例如,我们的 MongoDB 中有如下数据:


sid name sex result is_qualified
1 王晓一 80 true
2 张小二 69 false
3 刘小三 76 false
4 朱小四 75 true
5 马小五 50 false
6 赵小六 77 true
7 钱小七 60 false
8 孙小八 68 false
9 李小九 98 true
10 周小十 61 false


假设这是一份成绩表,一开始,要求男生不低于80分,女生不低于70分,is_qualified字段才会为True。后来改了计分规则,变成男生不低于90分,女生不低于60分,is_qualified就能为 True,否则为 False。所以现在需要批量更新数据。


显然,对男生而言,有一些原本为True的需要变成 False;对女生而言,有一些原本为 False 的,要变成 True。如果让你直接使用update_many,你可能需要写成两条更新语句:


handler.update_many({'sex': '男', 'result': {'$lt': 90}}, {'$set': {'is_qualified': False}})
handler.update_many({'sex': '女', 'result': {'$gte': 60}}, {'$set': {'is_qualified': True}})


那有没有办法只发一次请求,就同时更新两组数据呢?其实方法也是有的,就是

bulk_write


import pymongo
handler = pymongo.MongoClient().test_db.test_col
handler.bulk_write([
  pymongo.UpdateMany({'sex': '男', 'result': {'$lt': 90}}, {'$set': {'is_qualified': False}}),
  pymongo.UpdateMany({'sex': '女', 'result': {'$gte': 60}}, {'$set': {'is_qualified': True}})
])


bulk_write接收一个列表作为参数。这个列表里面的每一个元素是一个pymongo.X对象,这里的 X 可能是InsertOne/InsertMany/DeleteOne/DeleteMany/UpdateOne/ UpdateMany……,基本上就是你想使用的对应操作的驼峰命名法形式。


这种方式,Pymongo 会在一次请求同时提交这两组操作,减少网络连接的时间消耗。

批量操作不仅支持UpdateOne,还支持各种其他操作。


请关注微信公众号【未闻Code】获取更多精彩文章。

相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。   相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
目录
相关文章
|
6天前
|
监控 NoSQL MongoDB
mongoDB查看数据的插入日志
【5月更文挑战第2天】mongoDB查看数据的插入日志
33 0
|
12天前
|
分布式计算 DataWorks NoSQL
DataWorks产品使用合集之DataWorks 中同步 MongoDB 数据的步骤如何解决
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
27 4
|
12天前
|
NoSQL 数据管理 MongoDB
数据管理DMS产品使用合集之如何通过阿里云的数据管理服务(DMS)导出MongoDB数据
阿里云数据管理DMS提供了全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能,助力企业高效、安全地进行数据库管理和运维工作。以下是DMS产品使用合集的详细介绍。
|
13天前
|
NoSQL Linux 网络安全
【专栏】在 RHEL 8 或者 CentOS 8 上顺利安装并运行MongoDB,以处理非结构化数据和扩展技术栈
【4月更文挑战第28天】本文档介绍了如何在RHEL或CentOS 8上安装MongoDB,包括环境准备(系统更新、依赖安装、硬件需求和sudo用户)、导入MongoDB GPG公钥、创建Yum仓库、安装MongoDB社区版,以及后续的基本配置和验证(启动服务、防火墙设置和连接验证)。通过这些步骤,用户可以顺利安装并运行MongoDB,以处理非结构化数据和扩展技术栈。
|
1月前
|
JSON NoSQL MongoDB
mongodb通过mongoexport命令导出数据
mongodb通过mongoexport命令导出数据
|
1月前
|
JSON NoSQL MongoDB
mongodb导出聚合查询的数据
mongodb导出聚合查询的数据
|
1月前
|
NoSQL MongoDB
使用MongoTemplate 对 mongodb数据进行分组、排序、分页、连表查询
使用MongoTemplate 对 mongodb数据进行分组、排序、分页、连表查询
|
1月前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
MongoDB 的数据关系
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,以其灵活的数据模型区别于传统关系型数据库。数据以JSON-like文档形式存储,文档可嵌套并存储在集合中。其特点包括:嵌入式文档、弱类型架构(无模式)、无连接性及引用关系。MongoDB支持动态添加字段,通过嵌入或引用处理文档关联,适应各种数据结构和复杂关系,适合不同应用场景。
|
2月前
|
NoSQL MongoDB
MongoDB数据日期显示相差8小时
MongoDB数据日期显示相差8小时
26 0
|
3月前
|
JSON NoSQL MongoDB
mongoDB数据的导出导入
mongoDB数据的导出导入