mongoimport

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我一直在嘗試使用mongoimport將csv數據導入到mongodb中。集合是這樣的： { id:"122234343", name: "name1", children: ["222334444","333344444"] } 一種方法我試過是創造2個CSV文件 - 一個id爲&名稱和其他與ID，兒童（如果ID有兩個孩子，然後將有兩行）。使用mongoimport將數據導入兩個不同

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使用mongoimport導入CSV文件可以導入NULL嗎？

我想使用mongoimport從CSV導入到mongodb 3.4中，我希望將空列導入爲字段的空值。我在mongoimport文檔的印象之下，如果--ignoreBlanks沒有被指定，我會得到我想要的行爲。 --ignoreBlanks Ignores empty fields in csv and tsv exports. If not specified, mongoimport cre

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MongoDB - 驗證設置錯誤

我想使用以下命令將CSV文件導入到MongoDB中; mongoimport -db results --collection socialogy --type csv --file "F:\Projects\pandas\results.csv" --headerline MongoDB提供了以下錯誤信息; error validating settings: incompatible op

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MongoImport錯誤：X509_STORE_add_cert：證書已經存在於散列表

我目前正試圖將一組包含數據的JSON文件導入到IBM Bluemix/Compose上託管的我的mongo數據庫中。我有一個腳本運行創建文件，然後運行一個mongoimport命令將文件導入到數據庫中，這對我的本地數據庫非常有效（實際上偶爾會對Compose數據庫），但大多數時候我出現以下錯誤 - 2017-05-09T14:59:02.508+0100 Failed: error connec

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與headerline和數據類型

我嘗試使用下面的命令導入CSV到MongoDB的mongoimport CSV： mongoimport --db users --collection contacts --file data.csv --headerline 數據庫存在，但不是集合，我想創造並使用的第一行csv作爲字段名稱。爲什麼我收到錯誤： error validating settings: must specify --

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mongodb dataypes導入時

我想克隆一個集合到一個新的集合，刪除所有的文檔，然後從csv文件導入新的文檔。當我使用copyTo進行復制時，一切正常。數據類型從源集合複製到新集合。但是，從新集合中刪除所有文檔並從csv導入後，數據類型將丟失。源csv中的數據類型已經設置爲與我從中複製的源集合中的內容匹配。有沒有辦法在從集合中刪除所有文檔後保留數據類型？如何在導入時從我的csv複製數據類型？例如我的日期列顯示爲字符串。

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如何從myData（mongodb）容器中的myApp（python）容器運行shell命令？

我有兩個容器，一個運行python，另一個運行mongodb。現在我想從我的應用程序容器運行mongoimport命令。那我該怎麼做呢？

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MongoImport：錯誤插入文件

我有一個相當大的csv文件（300MB）與75K記錄。我試圖導入它構成了我的本地磁盤（以前dowloaded形式Azure存儲），以我的mongoimport數據庫，但仍收到此錯誤： error inserting documents: Message: {"Errors":["Request rate is large"]} ActivityId: 47a93710-0000-0000-00

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mongoimport +點符號，具有CSV

子記錄合併更新比方說，我有一個記錄 { _id: 100, foo: { bar: 0, baz: 1 } } ，我想用CSV與mongoimport更新它 _id,foo.kek 100,9000 然而， mongoimport --type csv --file myfile.csv --headerline --mode m

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將大型JSON文件導入到mongo

由於服務器的一些遷移和更改，我必須將我的Mongo數據庫從舊數據更改爲新數據也需要傳輸，但數據太多了，現在每個文件差不多~4GB。總共有近20個文件。我的問題是，當我上傳到新集合它說「tostring」錯誤。我閱讀並瞭解到MongoDB的16mb輸入文件的限制。如何將JSON文件導入到MongoDB中？先謝謝你。