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这是一个创建于 1607 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
数据库在本地，有某个 Field 重复，需要找出所有值相同的 Field 并合并。用 Python 简单遍历了下运行了几个小时后提示连接断开，请问还有别的方法吗~这种级别的数据是否必须要放到大数据框架中运算了
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wangyanrui 2020-08-03 09:28:06 +08:00  1
假设一条数据假设 10KB, 全部加载也才 1GB 左右吧，现在普通电脑也都 16G 左右了，拿出来内存里面操作呗~
咋会运行几个小时~ 有点懵 |
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fhsan 2020-08-03 09:32:00 +08:00 1
估计是顺序计算，找找并行方法，
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pushback 2020-08-03 09:33:50 +08:00 1
你是不是批处理语句太长了
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ghostviper 2020-08-03 09:34:29 +08:00 1
合并的逻辑你要先定义好；几个小时断开估计是 mongodb 的 connection 连接超时了；如果数据过大，你可以将 Field hash 以下利用 bloom filter 作为去重机制，放在内存或者 redis 很快就完了；另外不知道你合并逻辑是否耗时，如果耗时可以先标记再来查找合并
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swulling 2020-08-03 09:53:18 +08:00 1
写一个简单的 Python 脚本：
1. 顺序读出所有数据的对应 Field，放入 Python 的 Dict，Key 为 Field 值，Value 为 ObjectID 2. 放入之前判断是否已经有对应的 Key，如果有，和对应的 ObjectID 的数据进行合并写回 MongoDB 即可。此处也可以不直接写回，而是将重复的 ObjectID 写到别的什么地方，最后再统一处理 百万条没有任何问题，估计内存也就消耗 1G 这个量级。而且怎么可能用几个小时，顺序读取速度可以拉满的 |
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janxin 2020-08-03 09:53:57 +08:00 1
用 pymongo 操作过几百万数据，不至于几个小时没处理完啊...实在不行可以跑 MongoDB aggregate
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CoderGeek 2020-08-03 09:58:07 +08:00
我觉得你们是在嗨 py 233
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gnozix 2020-08-04 10:05:03 +08:00 1
aggregate 不能做吗？
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libook 2020-08-05 11:33:05 +08:00 1
上千万数据做过遍历，没遇到过这个问题。。。
跑脚本的时候看一下数据库负载，用了聚合的话看看是不是需要 allowDiskUse，如果断开了看看脚本和数据库的日志，是不是需要调节一些超时时间。 另外 Python 脚本本身会不会因为资源不足而挂掉。 |
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514146235 2020-08-10 16:56:15 +08:00
试一下 mongodb 的 mapreduce，应该很快就完成了。
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