1. 引言：海量JSON文件导入的挑战
在数据处理和迁移过程中，我们经常面临将大量结构化数据文件（如json格式）导入到数据库的需求。对于mongodb而言，当文件数量庞大（例如数万个）时，手动逐个导入显然不切实际。虽然mongodb的客户端驱动程序提供了编程方式的批量插入功能，但对于已存在于文件系统中的数据，利用官方提供的命令行工具mongoimport配合自动化脚本，往往能提供一种高效、直接且易于操作的解决方案。
2. mongoimport工具简介
mongoimport是MongoDB官方提供的一个命令行工具，用于将各种格式（如JSON、CSV、TSV）的数据文件导入到MongoDB集合中。它功能强大，支持多种选项，包括指定数据库、集合、文件路径、数据格式、是否跳过现有数据等。
对于导入JSON文件，其基本语法如下：
mongoimport --db <数据库名> --collection <集合名> --file <文件路径> --jsonArray
- --db ：指定要导入的数据库名称。
- --collection ：指定要导入的集合名称。如果集合不存在，mongoimport会自动创建。
- --file ：指定要导入的JSON文件路径。
- --jsonArray：如果JSON文件内容是一个JSON数组（即包含多个JSON文档），则需要添加此选项。如果文件是每行一个JSON文档，则不需要。
3. 核心策略：生成并执行批处理命令
面对数万个JSON文件，核心思想是自动化生成针对每个文件的mongoimport命令，并将这些命令组织成一个可执行的批处理脚本（在Windows上是.bat文件，在Linux/macOS上是Shell脚本）。然后，一次性执行这个批处理脚本，让系统顺序调用mongoimport来处理每个文件。
3.1 自动化生成mongoimport命令
假设我们已经在一个数据结构（例如Python的DataFrame或列表）中存储了所有JSON文件的完整路径。我们可以编写一个简单的脚本来遍历这些路径，并为每个文件生成对应的mongoimport命令字符串。
以下是一个使用Python生成批处理命令的示例：
import pandas as pd
import os
# 假设您的文件路径存储在一个DataFrame中，列名为 'file_path'
# 示例数据（实际中应替换为您的36000个文件路径）
data = {'file_path': [
r'C:\data\json_files\file1.json',
r'C:\data\json_files\file2.json',
r'C:\data\json_files\file3.json',
# ... 更多文件路径
]}
df = pd.DataFrame(data)
# 实际应用中，您可能从CSV、数据库或其他方式加载文件路径
# 例如：
# df = pd.read_csv('your_file_paths.csv') # 假设CSV中有一列是文件路径
DB_NAME = "your_database_name"
COLLECTION_NAME = "your_collection_name"
MONGOIMPORT_PATH = r"C:\Program Files\MongoDB\Server\6.0\bin\mongoimport.exe" # 根据您的MongoDB安装路径调整
# 用于存储所有命令的列表
commands = []
# 遍历DataFrame中的文件路径，生成命令
for index, row in df.iterrows():
file_path = row['file_path']
# 确保文件路径是双引号括起来的，以处理路径中的空格
command = f'"{MONGOIMPORT_PATH}" --db {DB_NAME} --collection {COLLECTION_NAME} --file "{file_path}"'
# 如果您的JSON文件是JSON数组格式，请添加 --jsonArray
# command += ' --jsonArray'
commands.append(command)
# 将所有命令写入一个批处理文件
output_bat_file = "import_all_json_files.bat"
with open(output_bat_file, "w") as f:
for cmd in commands:
f.write(cmd + "\n")
print(f"批处理文件 '{output_bat_file}' 已生成，包含 {len(commands)} 条导入命令。")
print("请确保 mongoimport.exe 的路径正确，并且MongoDB服务正在运行。")代码说明：
- MONGOIMPORT_PATH：务必替换为您的mongoimport.exe（或Linux/macOS下的mongoimport）的实际路径。通常它位于MongoDB安装目录的bin文件夹下。
- DB_NAME 和 COLLECTION_NAME：替换为您希望导入数据的数据库和集合名称。
- --jsonArray：根据您的JSON文件内容决定是否添加。如果每个文件只包含一个JSON对象，或者每行是一个JSON对象，则不需要此选项。如果文件内容是一个由多个JSON对象组成的数组，则必须添加。
- 文件路径：在Windows批处理文件中，如果路径包含空格，需要用双引号将路径括起来。Python的f-string语法方便地实现了这一点。
3.2 执行批处理文件
生成import_all_json_files.bat文件后，您只需在命令行（Windows的cmd或PowerShell，Linux/macOS的Terminal）中导航到该文件所在的目录，然后执行它：
# Windows import_all_json_files.bat # Linux/macOS (如果生成的是shell脚本，例如 import_all_json_files.sh) chmod +x import_all_json_files.sh # 赋予执行权限 ./import_all_json_files.sh
执行后，系统会逐行读取批处理文件中的命令，并依次调用mongoimport来导入每个JSON文件。
4. 注意事项
- mongoimport路径： 确保脚本中指定的mongoimport路径是正确的，并且该路径已添加到系统的PATH环境变量中，或者在命令中提供完整路径。
- MongoDB服务状态： 在执行导入操作之前，请确保MongoDB服务正在运行并且可访问。
- 性能考量： 尽管这种方法简单有效，但对于数万个文件，它会启动数万个独立的mongoimport进程。这会产生一定的进程启动和关闭开销。对于极致性能要求，如果数据量巨大且文件结构统一，可以考虑将所有JSON文件合并成一个大型文件，然后一次性导入；或者使用MongoDB驱动程序提供的bulkWrite操作，但这需要将文件内容读入内存并构建批量操作。然而，对于大多数场景，上述批处理方法已经足够高效。
- 错误处理： 批处理脚本默认会顺序执行命令。如果某个文件导入失败，后续文件仍会尝试导入。为了更好的错误处理，可以在批处理命令中添加错误检查或日志记录。例如，在每个mongoimport命令后添加&& echo "Success: file.json" || echo "Failed: file.json"（在Windows批处理中）来记录成功或失败。
- 内存与磁盘空间： 确保MongoDB服务器有足够的内存和磁盘空间来存储导入的数据。
- 权限： 确保运行mongoimport的用户对目标数据库和集合有写入权限，并且对源JSON文件有读取权限。
5. 总结
通过结合mongoimport命令行工具与自动化批处理脚本，我们可以高效地解决MongoDB海量JSON文件的批量导入问题。这种方法利用了mongoimport的强大功能，并通过脚本自动化了重复性任务，使得管理和执行大规模数据导入变得简单可行。在实际操作中，根据文件格式、数量和具体环境，灵活调整参数和考虑性能因素，将有助于更顺畅地完成数据导入任务。
