在百万级和千万级数据级别进行插入，pymongo的insert_many()方法有着很强的优势。原因是每次使用insert_one()方法进行插入数据，都是要对数据库服务器进行一次访问，而这样的访问是基于TCP连接的，每次在发送请求的时候服务器端都需要对TCP报文进行解析。而使用insert_many()，可以一次给服务器发送大量的数据，只需要一次的TCP报文解析，既可以插入大量数据，避免了大量的报文解析工作。这样一来，数据插入的效率就会大大提升。所以，为了提升效率，笔者建议在十万数据级别以上使用insert_many()方法。

下面是我通过使用pymongo原生方法和框架中的经常使用的Mongoengine进行的性能测试。

 

一、使用Mongoengine

Mongoengine是基于面向对象的，在构建集合的时候非常方便，就直接写一个类。而pymongo是继承于MongoDB的文档类型的，所以在框架中使用会相对没有那么方便。但是Mongoengine目前来讲还有许多还没有完善的地方。个人觉得，还是根据实际的需求来选择不同的引擎。

插入数据方面，Mongoengine在0.15版本之前只有save()方法，在0.15版本之后添加了insert_one()和inset_many()方法，具体可以看官方文档：。

但是由于Django官方没有将MongoDB列为建议使用的数据库，所以不支持0.9之后的版本。

 

代码：

 

插入一千条数据

插入方法：使用save()保存数据

耗时：大概2秒钟

 

插入10万条数据

插入方法：使用save()

耗时：两分多钟

 

二、使用pymongo

（1）测试1：插入一百万数据

插入方法：insert_many()

耗时：28秒

 

代码：

 

耗时时间：

 

插入结果：

 

（2）测试2：在一百万条数据基础上增加十万数据

插入方法：insert_one()

耗时：1分钟29秒

 

代码：

 

耗时时间：

 

插入结果：

 

通过上面的测试，很明显的看到，无论是使用Mongoengine的save()方法，还是使用pymongo的insert_one()方法，在大数据量的插入时都会耗费大量的时间，在百万级别的数据就已经需要花费5-6个小时的时间了，显然，这样的效率是很低的。更别说千万级别的数据了。

而使用pymongo的insert_many()方法，在插入百万条数据只是花费了28秒，速度好像快得有点难以想象是吧？按照这样的推算，千万级别数据的数据也大概花费不到5分钟就可以完成了。

 

那么为什么pymongo的原生方法insert_many()有这么高的效率呢？如何能更进一步提高效率呢？通过阅读源码和分析参数，来了解一下。

insert_many() 定义源码：

def insert_many(self, documents, ordered=True,             bypass_document_validation=False, session=None):

官方对参数的解析：

参数：

documents就是我们需要插入的数据文档，也就是上文的articles

下面重点讲ordered和bypass_document_validaion

1. ordered

默认情况下是True，即按顺序来插入多条数据，如果发生错误，就会终止后面的插入。如果设置为False，文档将以任意的顺序将数据插入到服务器中，并且是并行进行的，客户端会尽力将所有的数据都插入到服务器中。所以，设置为False会在数据的插入效率有很大的提升，但也要付出一点数据安全性的代价。

 

2. bypass_document_validation

默认情况为False。如果为True，那么允许在写入发生错误的时候推出文档级别的验证，不影响后面的数据插入。

 

设置合适的参数值，可以更好地为海量数据的插入提供更好的插入环境。

 

笔者：

欢迎评论！希望本人的文章对阅读者有帮助，在写作过程中难免有疏漏，希望读者在发现错误的地方及时向我提出，我会尽快修改自己的技术疏漏。我也会定时写一些自己学习中的收获和项目中的经验。希望前行的路上，有更多乐于分享的人一起作伴。