包含联系方式的CSV文件:
Name,Address,City,State,ZIP
Jane Doe,123 Main St,Whereverville,CA,90210
John Doe,555 Broadway Ave,New York,NY,10010
运行这个不会向数据库添加文档:
$ mongoimport -d mydb -c things --type csv --file locations.csv --headerline
Trace说导入了1个对象，但是在MongoDB shell中运行db.things.find()不会显示任何新文档。
我错过了什么?
当前回答
以上这些答案都很棒。这也是开发一个功能齐全的应用程序的方法。
但是如果你想要快速创建原型，想要在集合不断变化时保持灵活性，以及最小化你早期的代码库，有一种更简单的方法，但很少讨论。
你现在基本上可以放弃蒙古进口了。如果在这里提到这个问题，我可以节省3个小时。让我分享给大家:
Mongodb有一个名为Mongo Compass的GUI，它有csv和json导入功能，只需点击即可开箱即用。它是Mongo生态系统的正式组成部分。在撰写本文时，它是免费的，并且非常适合我的用例。 https://www.mongodb.com/products/compass
You simply get MongoDB compass running on your machine by following the simple installation. A couple of fields for DB connection and authentication directly in the GUI. Import the csv/json file. It took less than a second on a 30KB file to be parsed before user (me) validates. Validate the "type" of each property. Great feature, I could directly mention the property types such as booleans, integers, etc. In my experience, they seem all default to string. You can update before importing. Dates were more finicky and needed special attention on the coding side. One click further the csv is a collection in your mongo db local or on the cloud. Voila!
其他回答
我们需要执行以下命令:
mongoimport --host=127.0.0.1 -d database_name -c collection_name --type csv --file csv_location --headerline
-d是数据库名称 -c是集合名 如果使用——type csv或——type tsv，则使用第一行作为字段名。否则，mongoimport将第一行作为一个单独的文档导入。
欲了解更多信息:mongoimport
奇怪的是，没有人提到——uri flag:
mongoimport --uri connectionString -c questions --type csv --file questions.csv --headerline
只需在执行mongoimport后使用它
它将返回导入对象的数量
use db
db.collectionname.find().count()
将返回对象的数目。
如果您在生产环境中工作，则很可能需要进行身份验证。您可以使用类似的方法对具有适当凭证的正确数据库进行身份验证。
mongoimport -d db_name -c collection_name --type csv --file filename.csv --headerline --host hostname:portnumber --authenticationDatabase admin --username 'iamauser' --password 'pwd123'
当我试图导入CSV文件时，我得到了一个错误。我所做的。 首先，我用大写字母更改了标题行的列名，并删除了“-”，并在需要时添加了“_”。然后输入下面的命令导入CSV到mongo
$ mongoimport --db=database_name --collection=collection_name --type=csv --file=file_name.csv --headerline
