Phân tích bản đồ mongodb

Nếu bạn sử dụng Compass MongoDB hoặc một công cụ khác để kết nối với bộ sưu tập bạn vừa tạo, bạn sẽ thấy MongoDB tạo cũng có giá trị sample-airbnb8 trong mỗi tài liệu cho bạn. Điều này là MongoDB yêu cầu mọi tài liệu phải có một sample-airbnb8 duy nhất, nhưng bạn không cung cấp một tài liệu nào. Tôi sẽ đề cập nhiều hơn về điều này trong thời gian ngắn. MongoDB Compass hoặc một công cụ khác để kết nối với bộ sưu tập bạn vừa tạo, bạn sẽ thấy rằng MongoDB cũng đã tạo một . Điều này là do MongoDB yêu cầu mọi tài liệu phải có một value in each document for you. This is because MongoDB requires every document to have a unique sample-airbnb8 duy nhất, nhưng bạn đã không cung cấp một. Tôi sẽ trình bày thêm về điều này trong thời gian ngắn.

Nhập nhiều tài liệu JSON

Mongoimport sẽ chỉ nhập một tệp tại một thời điểm với tùy chọn sample-airbnb6, nhưng bạn có thể hiểu được điều này bằng cách đưa nhiều tài liệu vào JSON Mongoimport từ một công cụ khác, chẳng hạn như sample-analytics1. Điều này nhanh hơn là nhập tệp tại một thời điểm, chạy Mongoimport từ một vòng lặp, vì bản thân Mongoimport được đa luồng để tải lên nhanh hơn nhiều tài liệu. Với một thư mục chứa đầy đủ các tệp JSON, trong đó mỗi tệp JSON phải được nhập dưới định dạng tài liệu MongoDB, đặc biệt có thể được nhập bằng ____ 42-ing vào thư mục chứa các tệp JSON và chạy. ______36 , nhưng bạn có thể giải quyết vấn đề này bằng cách đưa nhiều tài liệu JSON vào mongoimport từ một công cụ khác, chẳng hạn như sample-analytics1 . Điều này nhanh hơn nhập từng tệp một, chạy mongoimport từ một vòng lặp, vì bản thân mongoimport được đa luồng để tải lên nhiều tài liệu nhanh hơn. Với một thư mục chứa đầy các tệp JSON, trong đó mỗi tệp JSON sẽ được nhập dưới dạng một tài liệu MongoDB riêng biệt, có thể được nhập bằng cách . This is faster than importing one file at a time, running mongoimport from a loop, as mongoimport itself is multithreaded for faster uploads of multiple documents. With a directory full of JSON files, where each JSON file should be imported as a separate MongoDB document can be imported by sample-analytics2 vào thư mục chứa .

Như trước đây, MongoDB đã tạo ra một sample-airbnb8 mới cho mỗi tài liệu được đưa vào bộ sưu tập MongoDB, vì chúng không có trong nguồn dữ liệu. ______38 cho mỗi tài liệu được chèn vào bộ sưu tập MongoDB, vì chúng không có trong dữ liệu nguồn.

Nhập một mảng json lớn

Đôi khi bạn sẽ có nhiều tài liệu có trong mảng JSON trong một tài liệu, giống như sau

Bạn có thể nhập dữ liệu ở định dạng này bằng tùy chọn sample-airbnb6, sử dụng tùy chọn sample-analytics5. ______36 tùy chọn, sử dụng tùy chọn sample-analytics5 .

Nếu bạn quên thêm tùy chọn --JsonArray, CSV3 sẽ thất bại với lỗi "Không thể giải mã mảng vào tài liệu. " Điều này là làm cho các tài liệu tương thích với các đối tượng JSON, không phải mảng. Bạn có thể lưu trữ một mảng dưới dạng _value_ trên một tài liệu, nhưng một tài liệu không thể là một mảng. ______13 sẽ không thành công với lỗi "không thể giải mã mảng thành Tài liệu. " Điều này là do tài liệu tương đương với đối tượng JSON, không phải mảng. Bạn có thể lưu trữ một mảng dưới dạng _value_ trên tài liệu, nhưng tài liệu không thể là một mảng.

Nhập các loại cụ thể của MongoDB với JSON

Nếu bạn nhập một số dữ liệu JSON từ repo dữ liệu mẫu và sau đó xem lược đồ của bộ sưu tập trong la bàn, bạn có thể nhận thấy một số vấn đề. repo github dữ liệu mẫu rồi xem lược đồ của bộ sưu tập trong Compass, bạn có thể nhận thấy một số vấn đề.

• Các giá trị của sample-analytics7 và sample-analytics8 phải là các loại "ngày" chứ không phải "chuỗi". ______47 và sample-analytics8 phải là loại "ngày tháng", không phải "chuỗi".

• MongoDB hỗ trợ các điểm địa lý, nhưng không nhận ra vĩ độ và kinh độ của các trạm bắt đầu và dừng các trạm như vậy

Điều này xuất phát từ một sự khác biệt cơ bản giữa tài liệu MongoDB và tài liệu JSON. Mặc dù các tài liệu MongoDB thường trông giống như dữ liệu JSON, nhưng chúng không phải như vậy. MongoDB save data dưới định dạng BSON. BSON có nhiều lợi thế so với JSON. Nó nhỏ gọn hơn, nó nhanh hơn để vượt qua và nó hỗ trợ nhiều loại JSON hơn. Trong số các loại đó là ngày, loại Geojson, dữ liệu nhị phân và số thập phân. Tất cả các loại được liệt kê trong tài liệu MongoDBtrông giống như dữ liệu JSON, chúng không phải. MongoDB lưu trữ dữ liệu dưới dạng BSON. BSON có nhiều lợi thế hơn JSON. Nó nhỏ gọn hơn, duyệt nhanh hơn và hỗ trợ nhiều loại hơn so với JSON. Trong số các loại đó là Ngày, loại GeoJSON, dữ liệu nhị phân và số thập phân. Tất cả các loại được liệt kê trong tài liệu MongoDB

Nếu bạn muốn MongoDB nhận ra các trường được nhập từ JSON dưới dạng các loại công cụ BSON có thể, các trường đó phải được thao tác để chúng tuân theo một cấu trúc mà chúng tôi gọi là JSON mở rộng. Điều này có nghĩa là trường sau. JSON mở rộng. Điều này có nghĩa là trường sau.

must be supply for MongoDB as

to it was known as the date. Lưu ý rằng định dạng của chuỗi ngày đã thay đổi một chút, với 'T' phân tách ngày và thời gian và z ở cuối, biểu thị thời gian UTC. Loại Ngày. Lưu ý rằng định dạng của chuỗi ngày đã thay đổi một chút, với chữ 'T' phân tách ngày và giờ và chữ Z ở cuối, biểu thị múi giờ UTC.

Tương tự, vĩ độ và kinh độ phải được chuyển đổi thành loại điểm Geojson nếu bạn muốn tận dụng khả năng tìm kiếm vị trí dữ liệu tìm kiếm của MongoDB. Hai value

Lưu ý. cặp giá trị là kinh độ sau vĩ độ đó, vì điều này kép khi khiến mọi người ra ngoài. . cặp giá trị là kinh độ rồi vĩ độ, vì điều này đôi khi khiến mọi người không hiểu.

Khi bạn có dữ liệu không gian địa lý trong bộ sưu tập của mình, bạn có thể sử dụng truy vấn không gian địa lý của MongoDB để tìm kiếm dữ liệu theo vị trí. truy vấn không gian địa lý để tìm kiếm dữ liệu theo vị trí.

Nếu bạn cần chuyển đổi dữ liệu JSON của mình theo cách này, hãy xem phần trên JQ. JQ.

Nhập dữ liệu vào bộ sưu tập không trống

Khi nhập dữ liệu vào một bộ sưu tập có chứa tài liệu, giá trị sample-airbnb8 của bạn là quan trọng. Nếu các tài liệu đến với bạn không chứa các giá trị sample-airbnb8, thì các giá trị mới sẽ được tạo ra và gán cho các tài liệu mới khi chúng được thêm vào bộ sưu tập. Nếu tài liệu đến với bạn có chứa các giá trị sample-airbnb8, thì chúng tôi sẽ kiểm tra đối với các tài liệu hiện có trong bộ sưu tập. Giá trị sample-airbnb8 phải là duy nhất trong một bộ sưu tập. Theo mặc định, nếu tài liệu có giá trị sample-airbnb8 đã tồn tại trong bộ sưu tập, thì tài liệu sẽ bị từ chối và lỗi sẽ được ghi lại. Chế độ này (mặc định) được gọi là "Chế độ chèn". Tuy nhiên, có các chế độ hoạt động khác nhau khi một tài liệu phù hợp được nhập vào bằng CSV3. ______38 giá trị rất quan trọng. Nếu các tài liệu đến của bạn không chứa các giá trị sample-airbnb8 thì các giá trị mới sẽ được tạo và gán cho các tài liệu mới khi chúng được thêm vào bộ sưu tập. Nếu các tài liệu đến của bạn do chứa các giá trị sample-airbnb8 thì chúng sẽ được kiểm tra . Giá trị sample-airbnb8 phải là duy nhất trong bộ sưu tập. Theo mặc định, nếu tài liệu đến có giá trị sample-airbnb8 đã tồn tại trong bộ sưu tập thì tài liệu sẽ bị từ chối và lỗi sẽ được ghi lại. Chế độ này (mặc định) được gọi là "chế độ chèn". Tuy nhiên, có các chế độ khác hoạt động khác đi khi tài liệu phù hợp được nhập bằng cách sử dụng CSV3 .

Cập nhật hồ sơ hiện có

Nếu bạn được định kỳ cung cấp các tệp dữ liệu mới, bạn có thể sử dụng CSV3 để cập nhật hiệu quả dữ liệu trong bộ sưu tập của mình. Nếu dữ liệu đầu vào của bạn được cung cấp mã định danh ổn định, hãy sử dụng trường đó làm trường sample-airbnb8 và cung cấp tùy chọn sample-geospatial7. Chế độ này sẽ chèn một tài liệu mới nếu giá trị sample-airbnb8 hiện không có trong bộ sưu tập. Nếu giá trị sample-airbnb8 đã tồn tại trong một tài liệu, thì tài liệu đó sẽ bị ghi đè bởi tài liệu mới. ______13 để cập nhật dữ liệu trong bộ sưu tập của bạn một cách hiệu quả. Nếu dữ liệu đầu vào của bạn được cung cấp một mã định danh ổn định, hãy sử dụng trường đó làm trường sample-airbnb8 và cung cấp tùy chọn . Chế độ này sẽ chèn một tài liệu mới nếu giá trị . This mode willinsert a new document if the sample-airbnb8 hiện không có trong bộ sưu tập. Nếu giá trị sample-airbnb8 đã tồn tại trong tài liệu thì tài liệu đó sẽ bị ghi đè bởi dữ liệu tài liệu mới.

Nếu bạn đang nâng cấp các bản ghi không có ID ổn định, bạn có thể chỉ định một số trường sẽ sử dụng để khớp với các tài liệu trong bộ sưu tập, với tùy chọn sample-guides0. Nếu bạn đang sử dụng nhiều tên trường, hãy tách các giá trị này bằng dấu phẩy. ______60 tùy chọn. Nếu bạn đang sử dụng nhiều tên trường, hãy phân tách các giá trị này bằng dấu phẩy.

Hợp nhất dữ liệu vào các hồ sơ hiện có

Nếu bạn được cung cấp các tệp dữ liệu mở rộng tài liệu hiện có của bạn bằng cách bổ sung các trường mới hoặc cập nhật một số trường nhất định, bạn có thể sử dụng CSV3 với "Chế độ hợp lý . Nếu dữ liệu đầu vào của bạn được cung cấp mã định danh ổn định, hãy sử dụng trường đó làm trường sample-airbnb8 và cung cấp tùy chọn sample-guides3. Chế độ này sẽ thêm một tài liệu mới nếu giá trị sample-airbnb8 hiện không có trong bộ sưu tập. Nếu giá trị sample-airbnb8 đã tồn tại trong một tài liệu, thì tài liệu đó sẽ bị ghi đè bởi tài liệu mới. mở rộng tài liệu hiện có của bạn bằng cách thêm các trường mới hoặc cập nhật các trường nhất định, bạn có thể sử dụng CSV3 with "merge mode". If your input data is supplied with a stable identifier, use that field as the sample-airbnb8 và cung cấp tùy chọn . Chế độ này sẽ chèn một tài liệu mới nếu giá trị . This mode will insert a new document if the sample-airbnb8 hiện không có trong bộ sưu tập. Nếu giá trị sample-airbnb8 đã tồn tại trong tài liệu thì tài liệu đó sẽ bị ghi đè bởi dữ liệu tài liệu mới.

Bạn cũng có thể sử dụng tùy chọn sample-guides0 ở đây cũng như khi bạn đang thực hiện UPSERT, để phù hợp với tài liệu bạn muốn cập nhật. ______60 tùy chọn ở đây cũng như khi bạn thực hiện upserts, để khớp với tài liệu bạn muốn cập nhật.

Nhập CSV (hoặc TSV) vào một bộ sưu tập

Nếu bạn có các tệp CSV (hoặc các tệp TSV - chúng giống nhau về mặt khái niệm) để nhập, hãy sử dụng tùy chọn sample-guides7 hoặc sample-guides8 để nói CSV3 Định dạng mong đợi nào. Cũng quan trọng là phải biết tệp CSV của bạn có hàng tiêu đề hay không - trong đó dòng đầu tiên không chứa dữ liệu - thay vào đó nó chứa tên cho mỗi cột. Nếu bạn có tiêu đề hàng, bạn nên sử dụng tùy chọn sample-mflix0 để nói với CSV3 rằng dòng đầu tiên không nên được nhập dưới dạng tài liệu. ______67 hoặc sample-guides8 tùy chọn để nói CSV3 what format to expect. Also important is to know whether your CSV file has a header row - where the first line doesn't contain data - instead it contains the name for each column. If you do có hàng tiêu đề, bạn nên sử dụng tùy chọn sample-mflix0 . CSV3 that the first line should not be imported as a document.

Với dữ liệu CSV, bạn có thể phải thực hiện thêm một số công việc để chú thích dữ liệu để khiến nó nhập chính xác. The main problems is

• Dữ liệu CSV là "phẳng" - Không có cách nào tốt để nhúng các công cụ phụ vào một hàng của tệp CSV, vì vậy bạn có thể muốn tái cấu trúc dữ liệu để phù hợp với cấu trúc bạn muốn có trong tài liệu

• Dữ liệu CSV không bao gồm các loại thông tin

Vấn đề đầu tiên là một vấn đề có thể lớn hơn. You have two option. Một là viết một lệnh để tái cấu trúc dữ liệu trước khi sử dụng CSV3 để nhập dữ liệu. Một cách tiếp cận khác có thể là nhập dữ liệu vào MongoDB và sau đó chạy một đường ống tổng hợp để chuyển đổi dữ liệu thành cấu trúc cần thiết của bạn. trước sử dụng CSV3 để nhập dữ liệu. Một cách tiếp cận khác có thể là nhập dữ liệu vào MongoDB, sau đó chạy một đường dẫn tổng hợp để chuyển đổi dữ liệu thành cấu trúc theo yêu cầu của bạn.

Cả hai cách tiếp cận này đều nằm ngoài phạm vi của bài đăng trên blog này. Nếu đó là điều bạn muốn thấy nhiều lời giải thích hơn, hãy truy cập các diễn đàn cộng đồng MongoDB. Diễn đàn cộng đồng MongoDB.

Thực tế là các tệp CSV không chỉ định loại dữ liệu trong mỗi trường mà có thể được giải quyết bằng cách chỉ định các loại trường khi gọi CSV3. ______13 .

Chỉ định các loại trường

Nếu bạn không có tiêu đề hàng, thì bạn phải nói CSV3 Tên của từng cột của bạn, để CSV3 biết những gì sẽ gọi mỗi trường trong mỗi tài liệu sẽ được nhập. Có hai phương thức để thực hiện điều này. bạn có thể liệt kê các tên trường trên dòng lệnh với tùy chọn sample-mflix6 hoặc bạn có thể đặt tên trường vào một tệp và con trỏ đến tùy chọn sample-mflix7. ______13 tên của từng cột của bạn, để CSV3 biết những gì . Có hai phương pháp để làm điều này. Bạn có thể liệt kê tên trường trên dòng lệnh bằng tùy chọn sample-mflix6 hoặc bạn có thể đặt tên trường vào một tệp và trỏ tới tệp đó bằng . sample-mflix7 option.

That is a long row. Trong trường hợp có rất nhiều cột, bạn nên quản lý các tên trường trong một tệp trường

Use field file

Tệp trường là danh sách các cột tên, với một tên trên mỗi dòng. Vì vậy, tương đương với giá trị sample-mflix6 từ cuộc gọi ở trên có vẻ như thế này. ______76 giá trị từ cuộc gọi ở trên trông như thế này.

Nếu bạn đặt nội dung đó vào một tệp có tên là 'field_file. txt' and after that run command after, it will use this column name as the field in MongoDB

Nếu bạn mở la bàn và nhìn vào lược đồ cho 'Field_Option' hoặc 'FieldFile_Option', bạn sẽ thấy rằng CSV3 đã tự động chuyển đổi các loại nguyên số thành sample_guides3 và giữ nguyên các giá trị vĩ độ và mức độ cao . Tuy nhiên, trong một số trường hợp, MongoDB có thể đưa ra quyết định không chính xác. Trong ảnh chụp màn hình ở trên, bạn có thể thấy rằng các trường 'Thời gian bắt đầu' và 'Thời gian dừng' đã được nhập dưới dạng chuỗi. Lý tưởng nhất là chúng đã được nhập khẩu dưới dạng BSON, hiệu quả hơn để lưu trữ và lọc. ______13 đã tự động chuyển đổi các loại số nguyên thành sample_guides3 và giữ nguyên vĩ độ và kinh độ . Tuy nhiên, trong một số trường hợp, MongoDB có thể đưa ra quyết định không chính xác. Trong ảnh chụp màn hình ở trên, bạn có thể thấy rằng các trường 'thời gian bắt đầu' và 'thời gian dừng' đã được nhập dưới dạng chuỗi. Lý tưởng nhất là chúng đã được nhập dưới dạng loại ngày BSON, hiệu quả hơn cho việc lưu trữ và lọc. sample-restaurants1 which is a real type, or floating-point number. In some cases, though, MongoDB may make an incorrect decision. In the screenshot above, you can see that the 'starttime' and 'stoptime' fields have been imported as strings. Ideally they would have been imported as a BSON date type, which is more efficient for storage and filtering.

Trong trường hợp này, bạn sẽ muốn chỉ định loại một số hoặc tất cả các cột của bạn

Chỉ định các loại cho các cột CSV

Phải nói là CSV3 Bạn chỉ muốn định loại một số hoặc tất cả các trường của bạn, bạn nên sử dụng tùy chọn sample-restaurants3. Cũng giống như việc sử dụng tùy chọn sample-restaurants3, bạn cần chỉ định các loại trường của mình. Nếu bạn đang sử dụng tùy chọn sample-mflix6, bạn có thể thêm loại thông tin vào giá trị đó, nhưng tôi khuyên bạn nên thêm loại dữ liệu vào trường tệp. Bằng cách này, nó sẽ dễ đọc và duy trì hơn, và đó là những gì tôi sẽ chứng minh ở đây. ______13 bạn muốn chỉ định loại của một số hoặc tất cả các trường của mình, bạn nên sử dụng sample-restaurants3 option. As well as using the ______83 , bạn sẽ cần chỉ định loại trường của mình. Nếu bạn đang sử dụng tùy chọn sample-mflix6 , bạn có thể thêm thông tin loại vào giá trị đó, nhưng tôi thực sự khuyên bạn nên thêm dữ liệu loại vào tệp trường. Bằng cách này, nó sẽ dễ đọc và dễ bảo trì hơn, và đó là những gì tôi sẽ chứng minh ở đây.

Tôi đã tạo một tệp có tên sample-restaurants6 và nhập sau. ______86 và nhập thông tin sau.

by because CSV3 đã làm đúng với hầu hết các trường, tôi đã đặt chúng thành sample-restaurants8 - thông tin loại xuất hiện sau một khoảng thời gian (sample-restaurants9). Hai trường thời gian, sample-analytics7 và sample-analytics8 đã được nhập không chính xác dưới dạng chuỗi, vì vậy trong những trường hợp này, tôi chỉ định rằng chúng nên được coi là loại sample-supplies2. Nhiều loại có đối số bên trong dấu ngoặc đơn. Trong trường hợp loại sample-supplies2, nó hy vọng các đối số sẽ là một ngày được định dạng theo cùng một cách bạn mong đợi các giá trị của cột được định dạng. Xem tài liệu tham khảo để biết thêm chi tiết. ______13 đã làm đúng với hầu hết các trường, tôi đã đặt chúng thành sample-restaurants8 - the type information comes after a period (sample-restaurants9). The two time fields, ______47 và sample-analytics8 đã được nhập không chính xác dưới dạng chuỗi . Nhiều loại lấy đối số bên trong dấu ngoặc đơn. Trong trường hợp của loại sample-supplies2 type. Many of the types take arguments inside the parentheses. In the case of the sample-supplies2 , đối số sẽ là ngày formatted in the same way you expect the column's values to be formatted. See the tài liệu tham khảo để biết thêm chi tiết.

Hiện tại, dữ liệu có thể được nhập vào cuộc gọi sau khi đến CSV3. ______13 .

And left part

Hy vọng bây giờ bạn có một ý tưởng tốt về cách sử dụng CSV3 và về mức độ linh hoạt của nó. Tôi đã không bao gồm gần như tất cả các tùy chọn có thể được cung cấp cho CSV3, tuy nhiên, chỉ là những tùy chọn quan trọng nhất. Những người khác mà tôi thấy hữu ích thường xuyên là. ______13 và mức độ linh hoạt của nó. Tôi chưa đề cập đến gần như tất cả các tùy chọn có thể cung cấp cho CSV3 , tuy nhiên, chỉ những tùy chọn quan trọng nhất. Những thứ khác tôi thấy hữu ích thường xuyên là.

Một trong những lợi ích chính của các chương trình dòng lệnh là chúng được thiết kế để làm việc với các chương trình dòng lệnh khác nhằm cung cấp nhiều quyền lực hơn. Có một vài chương trình dòng lệnh mà tôi đặc biệt khuyến nghị bạn nên xem. CSV2 Một công cụ thao tác JSON và CSV9 Một công cụ tương tự để làm việc với các tệp CSV. các chương trình dòng lệnh khác để cung cấp thêm sức mạnh. Có một vài chương trình dòng lệnh mà tôi đặc biệt khuyên bạn nên xem qua. CSV2 công cụ thao tác JSON và CSV9 công cụ tương tự để làm việc với .

jq

JQ is a handle for JSON data. Nó kết hợp một ngôn ngữ lọc và kịch bản mạnh mẽ để lọc, thao tác và thậm chí tạo dữ liệu JSON. Một hướng dẫn đầy đủ về cách sử dụng JQ nằm ngoài phạm vi hướng dẫn này, nhưng để cung cấp cho bạn một bản tóm tắt ngắn gọn

Nếu bạn tạo tập lệnh JQ có tên CSV03 chứa các mục sau. ______103 chứa các nội dung sau.

Hiện tại bạn có thể gửi dữ liệu JSON mẫu thông qua lệnh này để sửa đổi các trường sample-analytics7 và sample-analytics8 để chúng được nhập vào MongoDB dưới dạng các loại CSV06. Các trường ______47 và sample-analytics8 để chúng sẽ được nhập vào MongoDB dưới dạng < . CSV06 types:

Điều này có thể được sử dụng trong một đoạn đường ống nhiều giai đoạn, trong đó dữ liệu được đưa vào CSV3 thông qua CSV2. ______13 thông qua CSV2 .

Công cụ CSV2 có thể hơi khó hiểu lúc đầu, nhưng khi bạn bắt đầu hiểu ngôn ngữ hoạt động như thế nào, nó rất mạnh và rất nhanh. Tôi đã cung cấp một ví dụ SCRIPT JQ phức tạp hơn trong dữ liệu dữ liệu repo dữ liệu, được gọi là CSV10. Kiểm tra nó để biết thêm ý tưởng và tài liệu đầy đủ trên trang web JQ. Công cụ ______12 ban đầu có thể hơi khó hiểu, nhưng một khi bạn bắt đầu hiểu cách thức hoạt động của ngôn ngữ, thì công cụ này rất mạnh và rất nhanh. Tôi đã cung cấp một ví dụ tập lệnh JQ phức tạp hơn trong repo dữ liệu mẫu GitHub, được gọi là CSV10 . Check it out for more ideas, and the full documentation on the trang web JQ.

CSVKIT

Theo cùng một cách mà CSV2 là một công cụ để lọc và điều khiển dữ liệu JSON, CSV9 là một bộ sưu tập các công cụ nhỏ để lọc và thao tác dữ liệu CSV. Một số công cụ, trong khi hữu ích theo cách riêng của chúng, không có khả năng hữu ích khi kết hợp với CSV3. Các công cụ như CSV14 lọc các hàng tệp CSV dựa trên các biểu thức và CSV15 có thể xóa toàn bộ cột từ đầu vào CSV, là các công cụ hữu ích để cắt và cắt dữ liệu của bạn trước khi cung cấp nó cho CSV3. ______12 là một công cụ để lọc và thao tác dữ liệu JSON, CSV9 là một . Một số công cụ, mặc dù hữu ích theo cách riêng của chúng, nhưng không chắc sẽ hữu ích khi kết hợp với CSV3 . Các công cụ như CSV14 lọc các hàng của tệp csv dựa trên các biểu thức và CSV15 . CSV3.

Kiểm tra tài liệu CSVKIT để biết thêm thông tin về cách sử dụng bộ sưu tập công cụ này. tài liệu csvkit để biết thêm thông tin về cách sử dụng bộ công cụ này.

Có những công cụ khác mà bạn biết sẽ hoạt động tốt với CSV3 không? . ______13 ? . CSV18 to handle tabular data before importing into MongoDB? Let us know on the community forums!

Kết luận

Đó là một sai lầm phổ biến khi viết mã tùy chỉnh để nhập dữ liệu vào MongoDB. Tôi hy vọng tôi đã chứng minh CSV3 mạnh như thế nào là một công cụ để nhập dữ liệu vào MongoDB một cách nhanh chóng và hiệu quả. Kết hợp với các công cụ dòng lệnh đơn giản khác, đó là một cách nhanh chóng và linh hoạt để nhập dữ liệu của bạn vào MongoDB. ______13 là một công cụ để nhập dữ liệu vào MongoDB một cách nhanh chóng và hiệu quả. Kết hợp với các công cụ dòng lệnh đơn giản khác, đây là cách nhanh chóng và linh hoạt để nhập dữ liệu của bạn vào MongoDB.

Làm cách nào để nhập toàn bộ cơ sở dữ liệu vào MongoDB?

Để nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu MongoDB, bạn có thể sử dụng Mongoimport để nhập bộ sưu tập dữ liệu cụ thể hoặc bạn có thể sử dụng MongoRestore để nhập bản sao lưu cơ sở dữ liệu đầy đủ nhị phân . Tệp cơ sở dữ liệu được xuất phải được lưu vào bộ lưu trữ cục bộ trên cùng một máy với máy khách của bạn. sử dụng mongorestore để nhập bản sao lưu cơ sở dữ liệu đầy đủ nhị phân (BSON) . Tệp cơ sở dữ liệu đã xuất phải được lưu trữ cục bộ trên cùng một máy với máy khách của bạn.

Làm cách nào để kết nối với một công cụ cơ sở dữ liệu trong Atlas MongoDB?

Nhấp vào Kết nối. .

Chọn kết nối ứng dụng của bạn

Chọn phiên bản điều khiển và trình điều khiển của bạn

Sao chép chuỗi kết nối được tạo

Danh sách trắng Địa chỉ IP của bạn

click to Add the IP address at

Bạn đang kết nối từ một địa chỉ IP khác, thông qua VPN hoặc nhận lỗi?

Đặt tên cho kết nối của bạn và nhấp vào nút từ URI

Atlas có thể làm việc với các cơ sở dữ liệu khác không?

Một dịch vụ được quản lý cơ sở dữ liệu toàn cầu dựa trên nguồn gốc nguồn mở được thiết kế để xử lý tất cả sự phức tạp của công việc phát triển khai, quản lý và phát triển bệnh, MongoDB Atlas là . tương thích với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây bao gồm Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud Platform