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Modeling ragots Series 145 MySQL to Mongo by Python Processing

編輯:Python

Description

AdoptionPython,Données deMysqlAllez.MongoMoyenne,Et puis à partir deMongoLire le traitement.

J'ai du mal à nommer ce truc,J'en ai pris un au hasard.Mais l'inverse,Il doit y avoir une certaine valeur exploratoire quand les noms sont difficiles à nommer.

En général,Cette partie est pratiqueAll Data In MemoryL'idée de:Toutes les données,On dirait qu'il y a de la mémoire.Données externes,Sont tombés uniformément sur la machineMongoBibliothèque,Parce que les disques durs à l'état solide à grande vitesse et la grande mémoire,Pour que les données semblent persister en mémoire.BTW,J'aurais dû mettre en place une partitionMongoCluster,Ça supporte plus、Débit de données plus rapide.

AIDMA quoi bon?

  • 1 Enregistrer le programme est la clé,Terminaux épuisés(Par exemplejupyter)Peut être éteint quand il n'y en a plus,Pas besoin d'utiliser la mémoire d'exécution.Rediriger si nécessaire,La vitesse est rapide.
  • 2 Il est possible d'effectuer des analyses beaucoup plus complexes.L'analyse ne se limite plus à la dernière édition,Ou maintenir plusieurs versions manuellement.Mais avecMVDL'existence formelle de,Prise en charge de la gestion algorithmique de plusieurs espaces.On peut remonter à tout moment,Branches.

Cet article change de style,Dis le principe.,Plus de code.

Contenu

1 Obtenir des données

1.1 Configuration de la connexion à la base de données(Bibliothèque source)

Beaucoup de connexions à la base de données sont stockées dans ma métabase,Déterminez d'abord quelle connexion est.Puis effectuer un test de connectivité.

Une recherche automatique oubliée Loss Auto Probe

.Cette fois, il s'agit d'une requête manuelle pour déterminer la configuration,Et appelle..L'avenir,Je pense que ça pourrait marcherLAP Pour remplacer la méthode manuelle .

  • 1 Les noms de table génériques sont déjà uniques

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