数据库和集合

时间序列集合

时间序列集合可有效存储一段时间内的测量序列。 以下示例创建了一个名为 example_ts_collection 的时间序列集合，其中文档的时间字段名为 timestamp：

database = client["test_database"]
database.create_collection("example_ts_collection", timeseries={"timeField": "timestamp"})

有关通过PyMongo使用时间序列数据的更多信息，请参阅 时间序列数据指南。

固定大小集合

您可以创建固定大小集合，但该集合的增长不能超过指定的内存大小或文档计数。 以下示例创建了一个名为 example_capped_collection 的固定大小集合，其最大大小为 1000 字节：

database = client["test_database"]
database.create_collection("example_capped_collection", capped=True, size=1000)

要学习；了解有关固定大小集合的更多信息，请参阅MongoDB Server手册中的固定大小集合。

标签集

在 MongoDB Server 中，您可以根据您选择的任何条件将键值标签应用于副本集成员。 然后，您可以使用这些标签来定位一个或多个成员以执行读取操作。

默认情况下，PyMongo 在选择要读取的成员时会忽略标签。 要指示 PyMongo 优先选择某些标签，请将它们作为参数传递给 读取偏好类 构造函数。

在以下代码示例中，传递给read_preference参数的标签集指示 PyMongo 优先从纽约数据中心 ( 'dc': 'ny' ) 读取数据，并回退到旧金山数据中心 ( 'dc': 'sf' )：

db = client.get_database(
     'test', read_preference=Secondary([{'dc': 'ny'}, {'dc': 'sf'}]))

LocalThreshold

如果多个副本集成员与您指定的读取偏好和标签集匹配，PyMongo 将从根据其 ping 时间选择的最近的副本集成员中读取。

默认情况下，驱动程序仅使用 ping 时间与最近节点的 ping 时间在15毫秒以内的节点进行查询。 要在延迟较高的成员之间分配读取，请将localThresholdMS选项传递给MongoClient()构造函数。

以下示例指定了35毫秒的本地阈值：

client = MongoClient(replicaSet='repl0',
                     readPreference=ReadPreference.SECONDARY_PREFERRED,
                     localThresholdMS=35)

在前面的示例中，PyMongo 在最近成员的 ping 时间的35毫秒内在匹配成员之间分配读取。

可重试读取和写入

如果某些写入操作由于网络或服务器错误而失败， PyMongo会自动重试一次。

您可以通过在 MongoClient() 构造函数中将 retryReads 或 retryWrites 选项设置为 False 来显式禁用可重试读取或可重试写入。 以下示例为客户端禁用可重试读取和写入：

client = MongoClient("<connection string>",
                     retryReads=False, retryWrites=False)

要学习；了解有关支持的可重试读取操作的更多信息，请参阅MongoDB Server手册中的可重试读取。要学习；了解有关支持的可重试写入操作的更多信息，请参阅MongoDB Server手册中的可重试写入。

Database

如果数据库中的所有文档都匹配定义明确的模式，则可以指定使用Python类来表示文档结构的类型提示。通过在 Database对象的类型提示中包含此类，可以确保存储或检索的所有文档都具有所需的结构。与默认的Dict[str, Any] 类型相比，这提供了更准确的类型检查和代码完成。

首先，定义一个类来表示数据库中的文档。该类必须从 TypedDict 类继承，并且必须包含与数据库中的文档相同的字段。定义类后，将其名称作为 Database 类型提示的泛型类型。

以下示例定义了一个 Movie 类，并将其用作 Database 类型提示的泛型类型：

from typing import TypedDict
from pymongo import MongoClient
from pymongo.database import Database
class Movie(TypedDict):
    name: str
    year: int
client: MongoClient = MongoClient()
database: Database[Movie] = client["test_database"]

Collection

向 Collection 类型提示添加泛型类型与向 Database 类型提示添加泛型类型类似。首先，定义一个类，它从 TypedDict 类继承并表示集合中文档的结构。然后，将类名称作为泛型类型包含在 Collection 类型提示中，如以下示例所示：

from typing import TypedDict
from pymongo import MongoClient
from pymongo.collection import Collection
class Movie(TypedDict):
    name: str
    year: int
client: MongoClient = MongoClient()
database = client["test_database"]
collection: Collection[Movie] = database["test_collection"]

客户端类型注解

如果没有为 MongoClient对象添加类型注解，类型检查器可能会显示类似于以下内容的错误：

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()  # error: Need type annotation for "client"

解决方案是将 MongoClient对象注释为 client: MongoClient 或 client: MongoClient[Dict[str, Any]]。

不兼容类型

如果您指定 MongoClient 作为类型提示，但不包含文档、键和值的数据类型，则类型检查器可能会显示类似于以下内容的错误：

error: Dict entry 0 has incompatible type "str": "int";
expected "Mapping[str, Any]": "int"

解决方案是将以下类型提示添加到 MongoClient对象：

``client: MongoClient[Dict[str, Any]]``

AutoReconnect 错误

如果您在读取偏好中指定tag-sets ，并且 MongoDB 无法找到具有指定标签的副本集成员，您会收到此错误。 要避免此错误，请在标签集列表的末尾包含一个空字典 ( {} )。 这指示 PyMongo 在找不到匹配标签时，从任何与读取引用模式匹配的成员中读取。