考虑一个Mongo数据库,其中每个条目都具有以下数据结构。
{
"_id" : ObjectId("numbersandletters"),
"hello" : 0,
"this" : "AUTO",
"is" : "34.324.25.53",
"an" : "7046934",
"example" : 0,
"data" : {
"google" : "SEARCH",
"wikipedia" : "Placeholder",
"twitch" : "2016",
"twitter" : "More_placeholder",
"facebook" : "Run out of ideas",
"stackoverflow" : "is great",
},
"schema" : "",
"that" : "",
"illustrates" : 0,
"the_point" : "/somethinghere.html",
"timestamp" : ISODate("2016-03-05T04:53:20.000Z")
}上述数据结构是单个数据观测的一个例子。数据库中大约有1 200万次观测。数据结构中的字段"this“可以具有”自动“或”手动“的属性。
目前,我正在使用rmongodb库将Mongo中的一些数据导入R中,然后将结果列表转换为数据框架。
R代码如下:
library(rmongodb)
m <- mongo.create(host = "localhost", db = "example")
rawData <- mongo.find.all(m, "example.request", query = list(this = "AUTO"),
fields = list(hello = 1L, is = 1L, an = 1L, data.facebook = 1L, the_point = 1L))
rawData <- data.frame(matrix(unlist(rawData), nrow = length(rawData), byrow = TRUE))上面的代码适用于相对较小的数据集(例如,<100万次观测),但对于1200万次数据集来说则是缓慢的。
是否有一种更聪明(因而更快)的方法从Mongo导入数据,然后将结果数据投影到R数据帧中?
干杯。
发布于 2016-04-22 21:38:16
请看一下蒙高岭石包。你应该在几百万的结果中得到一些速度的提升。
library(mongolite)
mongo <- mongo(collection = "request", db = "example", url = "mongodb://localhost")
df <- mongo$find(query = '{ "this" : "AUTO" }', fields = '{ "_id" : 0, "hello" : 1, "is" : 1, "an" : 1, "data.facebook" : 1, "the_point" : 1 }')但是,随着结果集的增长,转换为data.frame的过程会减慢。
出于这个原因,我一直在尝试加快mongolite的速度,方法是删除递归调用,尝试并平缓查询中的JSON结构,并依赖data.table来rbindlist游标(以避免将其转换为data.frame的mongolite::simplify函数)。这将返回一个data.table对象
这个蒙哥利特包仍在开发中,您发送的任何查询都必须能够通过rbindlist强制进入data.table。在pacakge主页上,我添加了一些基准来显示速度。
## install the package with
library(devtools)
install_github("SymbolixAU/mongolitedt")
library(mongolitedt)
## requires data.table and mongolite
# rm(mongo); gc()
mongo <- mongo(collection = "request", db = "example", url = "mongodb://localhost")
bind_mongolitedt(mongo) ## bind dt functions to mongolite connection object
dt <- mongo$finddt(query = '{ "this" : "AUTO" }', fields = '{ "_id" : 0, "hello" : 1, "is" : 1, "an" : 1, "data.facebook" : 1, "the_point" : 1 }')https://stackoverflow.com/questions/36371833
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