今天遇到一个很尴尬的应用场景，因为新架构之前，我们mongodb的yfy_score_record表中DATE_TIME字段的类型是string类型，后来上了新架构之后DATE_TIME字段变成DateTime类型了，然后统计某一个月内数据的时候就出现问题了，因为string类型的数据查询方式和DateTime类型查询方式是完全不一样的两种查询。基于这种情况，我们只能将线上的数据类型进行修改了，将string类型的数据全部修改为DateTime类型。
技术选型：
解决这种情况有两种方法，一种是通过Java来将数据修改过来，二是通过mongodb自己的脚本来修改。我们来分析一下这两种方法的优缺点：
Java方式：代码侵入式强，需要写业务之外的代码，会留下一堆无用的信息，但是采用Java的方式可控性会比较高、自由性强。
脚本方式：对代码0侵入，不需在应用中写任何代码，不会留下任何信息，但是可控性不高，对mongodb脚本能力要求比较高。
解决方法：
对比上面的两种方法，最后我们决定采用脚本的方式数据类型修改，因为这种方式时间周期最短，代码量最少，也不需要修改应用代码。我们只需要在mongodb命令界面输入下面的脚本命令就可以了，代码如下所示：
db.yfy_score_record.find({DATE_TIME:{$type:"string"}}).forEach(function(doc) {
doc.DATE_TIME=new Date(doc.DATE_TIME);
db.yfy_score_record.save(doc);
})
脚本介绍：
- yfy_score_record是表名称
- {DATE_TIME:{$type:"string"}}表示DATE_TIME字段必须是string类型
- doc.DATE_TIME=new Date(doc.DATE_TIME);修改DATE_TIME字段类型，变为Date类型
- db.yfy_score_record.save(doc);保存修改后的字段信息
具体步骤：
我这边使用的是NoSQL Manager for MongoDB工具进行MongoDB数据管理的，新架构之前的数据如下所示：
新架构之后的数据：
在yfy_score_record右键打来Shell脚本，然后输入我们的脚本命令，如下所示：
总结：
脚本其实很简单，最主要是对线上的数据进行修改都有一定的风险，所以在修改数据之前一定要先进行备份，但是在脚本运行期间新产生的数据就会丢失。未来保证脚本的可靠性，我们一定要在测试环境多测试几次，然后再到生产运行。好了今天的内容就介绍到这边了，谢谢大家的阅读～
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