mongodb存数据

MongoDB是一种非关系型数据库，它使用BSON（类似JSON）格式存储数据，CSV是一种常见的文本文件格式，用于存储表格数据，在MongoDB中解析和存储CSV文档需要一些步骤。

我们需要将CSV文件导入到MongoDB中，可以使用以下命令来导入CSV文件：

mongoimport --db <database_name> --collection <collection_name> --type csv --headerline --file <csv_file_path>

<database_name>是你要导入数据的数据库名称，<collection_name>是你要导入数据的集合名称，<csv_file_path>是CSV文件的路径。

接下来，我们需要创建一个合适的数据模型来存储CSV文件中的数据，假设CSV文件包含以下列：姓名、年龄、性别，我们可以创建一个名为person的集合，并定义一个文档结构如下：

{
  "name": String,
  "age": Number,
  "gender": String
}

我们可以使用MongoDB的聚合管道来解析CSV文件中的数据，聚合管道是一个处理和转换数据的强大工具，以下是一个示例聚合管道，用于解析CSV文件中的数据并将其存储到MongoDB中：

[
  {
    "$match": {} // 匹配所有文档
  },
  {
    "$addFields": { // 添加新字段
      "name": { "$toUpper": "$name" } // 将姓名转换为大写字母
    }
  },
  {
    "$project": { // 选择要存储的字段
      "_id": 0, // 不存储_id字段
      "name": 1, // 存储姓名字段
      "age": 1, // 存储年龄字段
      "gender": 1 // 存储性别字段
    }
  }
]

上述聚合管道首先匹配所有文档，然后使用$addFields操作符添加一个新字段name，将姓名转换为大写字母，使用$project操作符选择要存储的字段，并排除_id字段。

现在，我们可以将CSV文件中的数据导入到MongoDB中，并使用聚合管道解析和存储数据了，以下是一个完整的示例代码：

mongoimport --db mydb --collection persons --type csv --headerline --file persons.csv --jsonArray --fileArray person --fields name,age,gender --query '{"$jsonSchema": {"bsonType": "object", "properties": {"name": {"bsonType": "string"}, "age": {"bsonType": "int"}, "gender": {"bsonType": "string"}}}}' --arrayPipes '[{"$match": {}}, {"$addFields": {"name": {"$toUpper": "$name"}}}, {"$project": {"_id": 0, "name": 1, "age": 1, "gender": 1}}]'

这个命令将CSV文件导入到名为mydb的数据库中的persons集合中，并使用指定的聚合管道解析和存储数据。

总结一下，要在MongoDB中解析和存储CSV文档，我们首先导入CSV文件到MongoDB中，然后创建一个合适的数据模型来存储数据，接下来，使用聚合管道来解析CSV文件中的数据，并将其存储到MongoDB中，通过这些步骤，我们可以方便地将CSV文件中的数据导入到MongoDB中，并进行进一步的处理和分析。