在实际开发中,处理大量数据时,可能会遇到重复数据、批量插入等需求。以下是一个 MongoDB 实战案例,包括批量生成数据、删除重复数据以及数据去重后的索引优化。
1、批量插入数据
场景
我们需要为某个设备在每月生成一条记录,涉及以下条件:
- 设备编号在一定范围内。
- 每月固定日期生成时间戳。
- 特定字段的值在一个范围内随机生成。
解决方案
利用 MongoDB 的批量插入功能,通过 JavaScript 脚本批量生成数据:
插入脚本
注意事项
1.执行脚本前,确保集合已存在,避免插入失败。
2.生成的随机数范围和设备编号范围可根据实际需求调整。
2、删除重复数据
场景
由于多次执行插入脚本,可能导致集合中存在重复数据。重复的定义是:
同一设备在同一个时间点(如每月初)的记录有多条。
解决方案
通过 MongoDB 的聚合和删除操作,删除重复数据,仅保留每组中的一条。
删除重复数据的脚本
脚本说明
1.分组:使用$group按deviceCode和calcBeginDate分组,将重复的_id收集到duplicateIds。
2.数据分离:保留第一条记录的_id(keepId),将其余的标记为需要删除的记录(deleteIds)。
3.删除操作:遍历结果,对deleteIds 中的文档执行删除。
3、数据去重后的索引优化
场景
在清理数据后,为了避免重复数据再次出现,可以为集合创建唯一索引。
解决方案
为deviceCode 和calcBeginDate 创建复合唯一索引,确保每个设备每月只有一条记录。
索引创建脚本
注意事项
1.在创建唯一索引前,必须确保数据中没有重复记录,否则索引创建会失败。
2.索引创建成功后,重复插入相同键值对的操作将会报错。
总结
通过以上方法,可以实现以下目标:
1.批量生成数据:高效插入多条满足特定条件的数据。
2.删除重复数据:清理因脚本多次执行或其他原因导致的重复记录。
3.防止重复数据再次出现:通过创建唯一索引,从数据层面杜绝重复。
在实际操作中,建议先备份数据,确保脚本执行安全可靠。同时,可以将这些脚本封装为工具类或定期任务,进一步提升效率。