Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

MongoDB cung cấp một công cụ đặc biệt được sử dụng để nhập dữ liệu trong MongoDB và công cụ này được gọi là mongoimport. Sử dụng công cụ này, bạn được phép nhập các tệp như JSON, CSV hoặc TSV trong cơ sở dữ liệu MongoDB. Nói chung, tiện ích mongoimport có trong thư mục bin của mongodb nhưng nếu nó không có trong hệ thống của bạn thì bạn có thể cài đặt bằng các bước sau.  

Bước 1. Để sử dụng công cụ mongoimport, trước tiên chúng ta phải tải xuống công cụ cơ sở dữ liệu MongoDB. zip tập tin từ đây. Ở đây, chúng tôi sẽ tải xuống cho windows.  

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

Bước 2. Sau khi tải xuống tệp zip và giải nén thư mục đã tải xuống

Bước 3. Goto thư mục bin MongoDB và sao chép-dán tất cả các thư mục bin. exe vào thư mục bin MongoDB[C. \Program Files\MongoDB\Server\4. 4\bin].  

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?
Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

Và bây giờ chúng ta đã sẵn sàng để sử dụng công cụ mongoimport

Nhập tệp JSON

Trong MongoDB, bạn có thể nhập tệp JSON bằng công cụ mongoimport.  

cú pháp

mongoimport –jsonArray –db database_name –collection collection_name –file file_location

Để nhập tệp JSON, bạn cần làm theo các bước sau

Bước 1. Mở dấu nhắc lệnh và đưa ra lệnh mongod để kết nối với máy chủ MongoDB và không đóng cmd này để duy trì kết nối với máy chủ

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

Bước 2. Mở một dấu nhắc lệnh khác và chạy vỏ mongo. Sử dụng lệnh mongo

Bước 3. Mở thêm một cửa sổ nhắc lệnh và hướng nó đến thư mục bin [C. \Program Files\MongoDB\Server\4. 4\bin] và bây giờ bạn đã sẵn sàng nhập tệp vào cơ sở dữ liệu mongoDB

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

Thí dụ

Trong ví dụ này, chúng tôi có một tệp JSON mà chúng tôi sẽ nhập

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

Trước khi nhập dữ liệu

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

Sau khi tạo máy chủ mongod, hãy mở một dấu nhắc lệnh khác và hướng nó đến thư mục bin [C. \Program Files\MongoDB\Server\4. 4\bin] và bây giờ bạn có thể nhập tệp trong MongoDB. Ở đây, trong ví dụ này, chúng ta sẽ nhập tệp JSON trong bộ sưu tập sinh viên của cơ sở dữ liệu gfg

mongoimport --jsonArray --db gfg --collection student --file H:\students.json

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

Bây giờ, hãy mở cửa sổ mongo shell và kiểm tra dữ liệu đã nhập

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB?

Ghi chú. Nếu tên bộ sưu tập không được chỉ định thì tên bộ sưu tập được tạo dựa trên tên đầu tiên của tệp. Sử dụng các bước này, bạn cũng có thể nhập tệp TSV, chỉ cần sử dụng –type tsv

Nhập tệp CSV trong MongoDB

Trong MongoDB, chúng ta cũng có thể nhập tệp csv theo hai cách

  • Với hàng tiêu đề
  • Không có hàng tiêu đề

1. Với hàng tiêu đề. Chúng tôi có thể nhập dữ liệu với hàng tiêu đề với sự trợ giúp của –header hiển thị tên của các trường sẽ sử dụng dòng đầu tiên của tệp CSV

cú pháp

mongoimport –db database_name –collection collection_name –type csv –fields field_names –file file_location

điều kiện tiên quyết. MongoDB và Python, Làm việc với Dữ liệu JSON trong Python MongoDB là một định hướng tài liệu đa nền tảng và không quan hệ (i. e NoSQL) chương trình cơ sở dữ liệu. Nó là một cơ sở dữ liệu tài liệu nguồn mở, lưu trữ dữ liệu dưới dạng các cặp khóa-giá trị. JSON là viết tắt của Ký hiệu đối tượng JavaScript. Đây là định dạng tệp chuẩn mở và định dạng trao đổi dữ liệu có phần mở rộng “. json”, sử dụng văn bản mà con người có thể đọc được để lưu trữ và truyền các đối tượng dữ liệu bao gồm các cặp thuộc tính-giá trị và kiểu dữ liệu mảng

Các ứng dụng hiện đại tạo ra dữ liệu linh hoạt không lý tưởng cho Cơ sở dữ liệu truyền thống để quản lý. Các công ty hiện đã chuyển sang Cơ sở dữ liệu NoQuery, chẳng hạn như MongoDB vì chúng là Cơ sở dữ liệu không có lược đồ và là lựa chọn thay thế tốt hơn cho Cơ sở dữ liệu quan hệ. MongoDB cung cấp tính linh hoạt cao hơn cho các công ty để lưu trữ và truy xuất dữ liệu kinh doanh của họ và thực hiện các truy vấn đặc biệt trên đó

Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi, đang nhận được sự hỗ trợ rất lớn từ các Nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng có khả năng mở rộng, nhanh và linh hoạt để đáp ứng các yêu cầu kinh doanh. Với sự trợ giúp của Machines Learning và các thư viện Data Analytics khác nhau, Python được ưu tiên để phân tích dữ liệu từ Cơ sở dữ liệu MongoDB. MongoDB hỗ trợ định dạng JSON và giờ đây các ứng dụng cũng tìm nạp dữ liệu ở định dạng JSON. Xử lý dữ liệu từ JSON đến MongoDB Python giúp công việc của Nhà phát triển trở nên dễ dàng hơn.  

Bằng cách nhập dữ liệu từ JSON sang MongoDB Python, Nhà phát triển có thể sử dụng bộ sưu tập thư viện khổng lồ bao gồm mọi trường. Ngoài ra, việc chèn dữ liệu từ JSON vào MongoDB Python giúp Phân tích và các hoạt động khác dễ dàng hơn. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về cách xử lý dữ liệu từ JSON sang MongoDB Python, cách chèn JSON vào MongoDB Python. Bạn cũng sẽ đọc về cách thực hiện các thao tác trên dữ liệu từ JSON sang MongoDB Python

Mục lục

điều kiện tiên quyết

  • Python được cài đặt trên máy cục bộ của bạn
  • MongoDB được cài đặt trên máy cục bộ của bạn
  • Kiến thức sơ lược về ngôn ngữ Python

MongoDB là gì?

MongoDB logoNguồn hình ảnh

MongoDB là một giải pháp thay thế cho Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống (RDBMS). Đây là một Cơ sở dữ liệu NoQuery mã nguồn mở cho phép người dùng lưu trữ và truy xuất dữ liệu trong một lược đồ tùy chọn và hướng đến tài liệu. Các công ty có thể dễ dàng thao tác, truy cập và quản lý các tập dữ liệu phân tán lớn vì nó sử dụng các tài liệu định dạng kiểu JSON. MongoDB được phát triển bởi MongoDB Inc. và cung cấp cho các công ty một không gian lưu trữ linh hoạt để hỗ trợ các ứng dụng hiện đại

Với sự trợ giúp của MongoDB, các công ty có thể sử dụng nó cho các truy vấn đặc biệt, lập chỉ mục, cân bằng tải, tổng hợp, thực thi JavaScript phía máy chủ và các tính năng khác. MongoDB có thể tích hợp với nhiều nền tảng và khung để tăng tốc phát triển và quản lý ứng dụng. Nó đi kèm với 2 phiên bản miễn phí và trả phí. Phiên bản cộng đồng được sử dụng miễn phí cho mọi người, trong khi phiên bản Enterprise được trả phí và đi kèm với một số tính năng bảo mật bổ sung, công cụ lưu trữ trong bộ nhớ, quản trị và tính năng xác thực

Các tính năng chính của MongoDB

Một số tính năng chính của MongoDB được liệt kê bên dưới

  • giản đồ. MongoDB cho phép người dùng duy trì dữ liệu của họ một cách linh hoạt và không hạn chế đối với lược đồ của Cơ sở dữ liệu. Lược đồ động là một tùy chọn phổ biến cho các ứng dụng hiện đại
  • Khung tổng hợp. Hỗ trợ MongoDB tham gia thông qua khung tổng hợp thay vì trực tiếp. Với sự trợ giúp của khung tổng hợp, nó thực hiện các thao tác trên dữ liệu được nhóm và nhận được một kết quả duy nhất, giống như mệnh đề GROUP BY trong SQL
  • Định dạng BSON. MongoDB lưu trữ tất cả các tài liệu ở định dạng BSON là định dạng được mã hóa nhị phân của định dạng JSON.  
  • Cộng đồng tích cực. MongoDB là một mã nguồn mở cũng như được trả tiền. Nó đi kèm với sự hỗ trợ mạnh mẽ của cộng đồng vì nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng

Để tìm hiểu thêm về MongoDB, bấm vào đây

Trăn là gì?

Python logoNguồn hình ảnh

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, mã nguồn mở được phát triển bởi Guido van Rossum và phát hành vào năm 1991. Ngôn ngữ cấp cao này đi kèm với ngữ nghĩa động và được thiết kế chú trọng vào khả năng đọc mã bằng cách sử dụng thụt đầu dòng. Python được các Nhà phát triển sử dụng rộng rãi do mã rõ ràng, nhỏ và dễ viết. Các công ty sử dụng Python để phát triển ứng dụng web, tác vụ phụ trợ, phần mềm, Học máy, Nhân tạo và quản lý dữ liệu

Python là ngôn ngữ được thu gom rác và gõ động hỗ trợ nhiều mô hình lập trình. Nó cung cấp sự hỗ trợ của một số lượng lớn thư viện và mô-đun bao gồm hầu hết mọi khía cạnh của việc phát triển ứng dụng để giúp Nhà phát triển cung cấp sự linh hoạt hơn. Python được sử dụng rộng rãi bởi các tổ chức lớn như Facebook, Netflix, Google, Microsoft, v.v. làm cho nó trở thành một sự phụ thuộc cho họ và một cộng đồng lớn gồm những người dùng tích cực

Các tính năng chính của Python

Một số tính năng chính của Python được liệt kê bên dưới

  • ngôn ngữ thông dịch. Python thực thi từng dòng một giúp việc gỡ lỗi mã dễ dàng hơn. Nó sử dụng Trình thông dịch, không giống như các ngôn ngữ khác như C ++, C, Java, v.v. sử dụng trình biên dịch
  • Thân thiện với người dùng. Python là ngôn ngữ thân thiện với người mới bắt đầu, dễ viết và đọc. Nó làm cho thời gian học ngắn hơn nhiều so với các ngôn ngữ lập trình khác
  • Hỗ trợ thư viện tiêu chuẩn. Python đi kèm với một loạt các thư viện bao gồm các lĩnh vực như Scripting, Web Development, Testing, Machine Learning, v.v.

Để tìm hiểu thêm về Python, bấm vào đây

Đơn giản hóa phân tích dữ liệu với Đường ống dữ liệu không mã của Hevo

Dữ liệu Hevo, Đường ống dữ liệu không mã giúp tải dữ liệu từ bất kỳ nguồn dữ liệu nào, chẳng hạn như MongoDB, ứng dụng SaaS, Lưu trữ đám mây, SDK, s và Dịch vụ truyền phát và đơn giản hóa quy trình ETL. Nó hỗ trợ hơn 100 nguồn dữ liệu (bao gồm hơn 30 nguồn dữ liệu miễn phí) và là quy trình gồm 3 bước chỉ bằng cách chọn nguồn dữ liệu, cung cấp thông tin xác thực hợp lệ và chọn đích. Hevo không chỉ tải dữ liệu lên Kho dữ liệu/đích mong muốn mà còn làm phong phú dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu thành dạng sẵn sàng phân tích mà không cần phải viết một dòng mã nào

Bắt đầu với Hevo miễn phí

Đường ống hoàn toàn tự động của nó cung cấp dữ liệu được phân phối theo thời gian thực mà không bị mất mát từ nguồn đến đích. Kiến trúc có khả năng mở rộng và chịu lỗi của nó đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn, nhất quán mà không làm mất dữ liệu và hỗ trợ các dạng dữ liệu khác nhau. Các giải pháp được cung cấp nhất quán và cũng hoạt động với các công cụ BI khác nhau

Kiểm tra lý do tại sao Hevo là tốt nhất

  1. Chắc chắn. Hevo có kiến ​​trúc chịu lỗi đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn, nhất quán và không bị mất dữ liệu
  2. Quản lý lược đồ. Hevo loại bỏ nhiệm vụ quản lý lược đồ tẻ nhạt & tự động phát hiện lược đồ của dữ liệu đến và ánh xạ nó tới lược đồ đích
  3. học tập tối thiểu. Hevo, với giao diện người dùng tương tác và đơn giản, cực kỳ đơn giản đối với khách hàng mới để làm việc và thực hiện các thao tác
  4. Hevo được xây dựng để mở rộng quy mô. Khi số lượng nguồn và khối lượng dữ liệu của bạn tăng lên, Hevo sẽ mở rộng quy mô theo chiều ngang, xử lý hàng triệu bản ghi mỗi phút với rất ít độ trễ
  5. Tải dữ liệu gia tăng. Hevo cho phép truyền dữ liệu đã được sửa đổi theo thời gian thực. Điều này đảm bảo sử dụng hiệu quả băng thông ở cả hai đầu
  6. Hỗ trợ trực tuyến. Nhóm Hevo luôn sẵn sàng mở rộng hỗ trợ đặc biệt cho khách hàng của mình thông qua trò chuyện, E-Mail và các cuộc gọi hỗ trợ
  7. Giám sát trực tiếp. Hevo cho phép bạn theo dõi luồng dữ liệu và kiểm tra xem dữ liệu của bạn đang ở đâu tại một thời điểm cụ thể
Đăng ký tại đây để dùng thử miễn phí 14 ngày

Chèn dữ liệu từ JSON vào MongoDB Python

Bây giờ bạn đã hiểu về MongoDB và Python. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu về cách chèn dữ liệu từ JSON vào MongoDB Python. Ngôn ngữ Python sẽ được sử dụng để xử lý MongoDB và thao tác dữ liệu JSON

Thư viện PyMongo sẽ được sử dụng để truy cập Cơ sở dữ liệu MongoDB trong Python vì nó chứa các trình điều khiển cần thiết để kết nối Python với MongoDB. Các bước sau để thao tác dữ liệu từ JSON sang MongoDB Python được liệt kê bên dưới

Bước 1. Tạo Bộ sưu tập bằng PyMongo

  • Mở trình chỉnh sửa mã bạn chọn hỗ trợ Python trên máy cục bộ của bạn
  • Từ công cụ dòng lệnh, cài đặt thư viện PyMongo bằng cách gõ lệnh dưới đây
python -m pip install pymongo
  • Nhập các thư viện PyMongo và JSON bằng mã được cung cấp bên dưới
import pymongo
import JSON
  • Mở thiết bị đầu cuối và khởi động phiên bản MongoDB tới máy chủ và cổng mặc định bằng lệnh sau được cung cấp bên dưới
mongod
  • Đảm bảo phiên bản MongoDB đang chạy bình thường. Bây giờ, hãy tạo một MongoClient bằng thư viện pymnogo cho phiên bản đang chạy. Mã được đưa ra dưới đây
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
  • Việc truy cập vào Cơ sở dữ liệu hiện có trong MongoDB có thể được thực hiện thông qua đoạn mã sau được cung cấp bên dưới
db = myclient.database_sample
  • Ở đây, database_sample là tên của Cơ sở dữ liệu MongoDB
  • Để tạo một bộ sưu tập mới Cơ sở dữ liệu MongoDB để truy cập dữ liệu thông qua JSON tới MongoDB Python. Mã mẫu được đưa ra dưới đây
collection = myclient.sample_collection

Bước 2. Chèn dữ liệu từ JSON vào MongoDB Python

  • Bạn có thể chèn một hoặc nhiều tài liệu JSON vào MongoDB bằng Python.  
  • Để chèn một tài liệu từ JSON sang MongoDB Python, bạn có thể sử dụng hàm insert_one. Nhưng trước đó, hãy tải dữ liệu JSON bằng Python
  • Đối với điều này, một tệp có tên data. json được tạo để chèn dữ liệu từ JSON vào MongoDB Python bằng cách sử dụng dữ liệu sau được cung cấp bên dưới
[
  {
    "_id": "620eaf735a516a0f586af39c",
    "index": 0,
    "name": "Ruby Spears",
    "gender": "female",
    "company": "BIFLEX",
    "email": "[email protected]"
  }
]
  • Dữ liệu chỉ có một tài liệu, vì vậy chúng tôi có thể tải và chèn tệp JSON vào MongoDB Python
  • Để tải tệp JSON, hãy sử dụng đoạn mã sau được cung cấp bên dưới
________số 8_______
  • Sau đó, bạn có thể chèn dữ liệu từ JSON vào MongoDB Python bằng mã được cung cấp bên dưới
collection.insert_one(file_data)
  • Một tệp JSON khác có tên data_many. json có nhiều tài liệu. Dữ liệu mẫu được đưa ra dưới đây
[
  {
    "_id": "620eb3c8bc6c15b66eb90e4d",
    "index": 0,
    "name": "Kelley Talley",
    "gender": "male",
    "company": "CENTREXIN",
    "email": "[email protected]"
  },
  {
    "_id": "620eb3c87ba3e59f659d79ce",
    "index": 1,
    "name": "Rachelle Marquez",
    "gender": "female",
    "company": "DYMI",
    "email": "[email protected]"
  },
  {
    "_id": "620eb3c81e750b3ce3849c31",
    "index": 2,
    "name": "Marcie Arnold",
    "gender": "female",
    "company": "YURTURE",
    "email": "[email protected]"
  },
  {
    "_id": "620eb3c8a40f3cf00765390e",
    "index": 3,
    "name": "Ollie Mccray",
    "gender": "female",
    "company": "AQUACINE",
    "email": "[email protected]"
  }
]
  • Để chèn dữ liệu này trong JSON vào MongoDB Python, bạn phải sử dụng hàm insert_many()
  • Đầu tiên, tải tệp JSON bằng mã được cung cấp bên dưới
import pymongo
import JSON
0
  • Bây giờ, bạn phải chèn JSON vào MongoDB Python vào bộ sưu tập bằng mã được cung cấp bên dưới
import pymongo
import JSON
1

Bước 3. Lọc dữ liệu

  • Bây giờ, dữ liệu đã được chèn vào Cơ sở dữ liệu MongoDB. Bạn có thể sử dụng bộ chọn tìm để truy vấn và lọc thông qua Cơ sở dữ liệu
  • Đối với điều này, cùng một dữ liệu sẽ được sử dụng để truy vấn
import pymongo
import JSON
2
  • Đoạn mã trên in đầu ra sau đây được đưa ra dưới đây
import pymongo
import JSON
3

Bước 4. Lưu dữ liệu từ MongoDB sang JSON Python

  • Bây giờ, hãy lưu đầu ra ở trên vào tệp JSON cục bộ.  
  • Đối với điều này, bạn có thể lưu đầu ra ở trên vào một từ điển và sau đó ghi dữ liệu vào MongoDB Python thành tệp JSON
  • Đối với điều này, hãy lưu đầu ra truy vấn trong biến bằng cách sử dụng mã được cung cấp bên dưới
import pymongo
import JSON
4
  • Nó sẽ lưu truy vấn đầu ra từ MongoDB sang JSON Python

Đó là nó. Bạn đã hiểu thành công cách xử lý dữ liệu từ MongoDB Python sang tệp JSON để thao tác dữ liệu trong tệp JSON và Cơ sở dữ liệu MongoDB

Phần kết luận

Trong bài viết này, bạn đã tìm hiểu về MongoDB, Python và xử lý dữ liệu từ JSON sang MongoDB Python. Ngoài ra, bạn đọc về cách chèn tệp JSON vào Python MongoDB và cách thực hiện các thao tác khác nhau trên dữ liệu trong Cơ sở dữ liệu MongoDB. Nhập dữ liệu từ JSON sang MongoDB Python giúp Nhà phát triển Phân tích dữ liệu và xây dựng các ứng dụng có thể mở rộng, linh hoạt và nhanh chóng

Ghé thăm trang web của chúng tôi để khám phá Hevo

Cơ sở dữ liệu MongoDB lưu trữ dữ liệu kinh doanh có giá trị có thể được sử dụng để tạo thông tin chuyên sâu. Các công ty cần phân tích dữ liệu kinh doanh của họ được lưu trữ trong nhiều nguồn dữ liệu. Dữ liệu cần được tải vào Kho dữ liệu để có cái nhìn tổng thể về dữ liệu. Hevo Data là giải pháp Đường ống dữ liệu không mã giúp truyền dữ liệu từ hơn 100 nguồn đến Kho dữ liệu mong muốn. Nó hoàn toàn tự động hóa quá trình chuyển đổi và truyền dữ liệu đến đích mà không cần viết một dòng mã nào

Bạn muốn thử Hevo?

Chia sẻ kinh nghiệm tìm hiểu về cách nhập dữ liệu từ JSON sang MongoDB Python của bạn trong phần bình luận bên dưới

Làm cách nào để chèn dữ liệu vào MongoDB?

Để chèn dữ liệu vào bộ sưu tập MongoDB, bạn cần sử dụng phương thức insert() hoặc save() của MongoDB .

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB bằng Node js?

Tải tệp JSON lên Máy chủ MongoDB .
const importData = async() => {
chờ đợi dịch giả tự do. tạo (dữ liệu)
bảng điều khiển. log('dữ liệu được nhập thành công')
// để thoát khỏi tiến trình
tiến trình. lối ra()
} bắt (lỗi) {
bảng điều khiển. nhật ký ('lỗi', lỗi)

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB bằng Python?

Chèn dữ liệu từ JSON vào MongoDB Python .
Bước 1. Tạo bộ sưu tập bằng PyMongo
Bước 2. Chèn dữ liệu từ JSON vào MongoDB Python
Bước 3. Lọc dữ liệu
Bước 4. Lưu dữ liệu từ MongoDB sang JSON Python

Làm cách nào để chèn dữ liệu JSON vào MongoDB Compass?

Quy trình .
Nhấp vào menu thả xuống Thêm dữ liệu và chọn Chèn tài liệu. nhấp để phóng to
Chọn chế độ xem phù hợp dựa trên cách bạn muốn chèn tài liệu. Nhấp vào dấu ngoặc { } để xem JSON. Đây là chế độ xem mặc định. Nhấp vào biểu tượng danh sách cho chế độ Từng trường. nhấp để phóng to. Chế độ xem JSON. Trình chỉnh sửa theo từng trường