mongodb 条件查询去重 sql

在MongoDB中，没有SQL语句，因为MongoDB是一个非关系型数据库，它使用一种称为MongoDB查询语言（MQL）的查询语言。MQL与SQL有所不同，但有一些相似之处。 要计算集合中文档的数量，你可以使用以下语句： - `db.<COLLECTION_NAME>.count()`：返回集合中文档的数量。 - `db.<COLLECTION_NAME>.count({})`或`db.<COLLECTION_NAME>.find({}).count()`：返回带有条件的文档数量。 要获取指定字段下所有值的去重结果，你可以使用以下语句： - `db.<COLLECTION_NAME>.distinct(keys)`：返回指定字段下所有值的去重结果。 要创建索引、查看索引和删除索引，你可以使用以下语句： - `db.<COLLECTION_NAME>.createIndex(keys, options)`：创建一个指定字段的索引。 - `db.<COLLECTION_NAME>.getIndexes()`：查看集合的所有索引。 - `db.<COLLECTION_NAME>.totalIndexSize()`：查看集合索引的总大小。 - `db.<COLLECTION_NAME>.dropIndexes()`：删除集合的所有索引。 - `db.<COLLECTION_NAME>.dropIndexes("索引名称")`：删除指定的索引。 除了上述操作外，还可以使用聚合函数`count()`来进行聚合操作。 请注意，上述语法中的`<COLLECTION_NAME>`需要根据实际集合名称进行替换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [MongoDB SQL](https://blog.csdn.net/jikui0581/article/details/102579376)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

### Scrapy 去重中间件的使用方法及避免数据重复存储 #### 1. Scrapy 默认去重机制 Scrapy 默认使用 `scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter` 进行请求去重，该机制通过计算请求的指纹（`request_fingerprint`）来判断是否已经处理过相同的请求。可以通过配置 `DUPEFILTER_CLASS` 来更改默认的去重类[^1]。 ```python # settings.py DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter' ``` 如果需要启用调试模式以查看哪些请求被过滤掉，可以设置 `DUPEFILTER_DEBUG` 为 `True`。 ```python DUPEFILTER_DEBUG = True ``` 此外，可以通过 `JOBDIR` 配置项保存爬虫的状态信息，包括已处理的请求指纹，以便在爬虫中断后恢复运行时继续使用之前的去重记录。 ```python JOBDIR = '/path/to/jobdir' ``` #### 2. 自定义去重中间件 如果默认的去重机制无法满足需求，可以自定义去重中间件。例如，基于数据库或 Redis 实现更复杂的去重逻辑。以下是一个基于 Redis 的去重中间件示例： ```python import redis from scrapy.dupefilters import BaseDupeFilter from scrapy.utils.request import request_fingerprint class RedisDupeFilter(BaseDupeFilter): def __init__(self, server, key='scrapy:dupefilter'): self.server = server self.key = key @classmethod def from_settings(cls, settings): server = redis.StrictRedis( host=settings.get('REDIS_HOST', 'localhost'), port=settings.get('REDIS_PORT', 6379), db=settings.get('REDIS_DB', 0) ) return cls(server) def request_seen(self, request): fingerprint = request_fingerprint(request) added = self.server.sadd(self.key, fingerprint) return not added def close(self, reason): self.clear() def clear(self): self.server.delete(self.key) ``` 在 `settings.py` 中配置自定义去重中间件： ```python DUPEFILTER_CLASS = 'myproject.dupefilters.RedisDupeFilter' ``` #### 3. 数据管道中的去重 除了请求级别的去重，还可以在数据管道中实现基于字段的去重逻辑。例如，根据商品 ID 或文章标题等唯一标识符判断是否已经存储过相同的数据。 ```python class DeduplicatePipeline: def __init__(self): self.seen_ids = set() def process_item(self, item, spider): if item['id'] in self.seen_ids: raise DropItem(f"Duplicate item found: {item['id']}") else: self.seen_ids.add(item['id']) return item ``` #### 4. 数据库层面的去重 在将数据存储到数据库时，可以利用数据库的唯一性约束来防止插入重复记录。例如，在 MySQL 中可以通过设置主键或唯一索引来实现[^1]。 ```sql ALTER TABLE products ADD UNIQUE (product_id); ``` 对于 MongoDB，可以通过创建唯一索引来实现类似功能。 ```python from pymongo import MongoClient client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['mydatabase'] collection = db['products'] # 创建唯一索引 collection.create_index([('product_id', 1)], unique=True) ``` #### 5. 分布式环境下的去重 在分布式爬虫环境中，可以使用 Redis 来实现全局范围内的去重。Redis 的高性能和持久化特性使其成为理想选择[^2]。 ```python import redis class RedisDeduplicatePipeline: def __init__(self): self.redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) self.key = 'scrapy:deduplicated' def process_item(self, item, spider): if self.redis_client.sismember(self.key, item['id']): raise DropItem(f"Duplicate item found: {item['id']}") else: self.redis_client.sadd(self.key, item['id']) return item ``` ---