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昨天，做了一个东西，就是把生产上的mongodb数据使用mongoexport导出了一个.json文件用于本地做分析使用，里面有将近60MB的数据，导出没问题，但是当使用./mongoimport -d 数据库名称 -c 表名称 文件路径+名称，这个导入指令导入到本地的mongodb时，导入时就会有问题，如下图：
可以看到，上面导入到6.2MB的数据时就一直卡在这了，一直不往下执行，在数据库中使用.count()查询时发现只有1000条数据。
从上面的问题，我初步判断以为是导出的文件格式有问题，但是我打开文件发现第1000条数据的格式是没有问题的，是标准的json格式,说明文件没有问题。
那么排除文件的问题，只能是数据库的问题了，从网上查了一下，有可能是步长的原因，因为本地只导入了1000条，当然网上说mongoDB的步长默认设置是10000条，但是为啥我的只导入了1000条，我只能想到的是本地配置了。当然我不需要在这里纠结，我就试了一下加上步长的导入方法，方法也很简单 就是在上面的导入语句后面加上 - -batchSize 100，
这个我试了一下，有下面的结果：
可以看到，的确只导入了100条数据，但是，还是不往下走。这时我就在想，我可以把步长设大一点。因为文件中的数据9W条左右，所以我就设了个100000，结果如下：
作为程序猿是不是想摔键盘的感觉。。。，但是又不能不接着想解决方法，这时候我想，既然10W能导入一半多，那我再多设一点不就行了？所以我又试了1000000，结果如下：
对不起，我已经把键盘给摔了。
我又把键盘拼起来了。。这时候 步长的方法已经被我shutdown了，接着在网上找，说实话mongo的资料还是少。。找了半天就找了一个帖子(本来想把连接发一下的，现在突然找不到了，坑啊)，也是遇到这种原因，但是里面并没有解决方法，也都是说用步长，这时候有一个评论，也是说建议用batchSize 但是下面附了一个英文网址，我点进去，发现里面也是说这个问题的，这个网址里面刚开始也是用batchSize ，但是好像也没啥鸟用，好像贴主也没解决，最后他用的python读文件批量插入的方法解决的。
很可惜，我不想用脚本，所以我就准备关掉，但是下面有一个回复说，可以使用numInsertionWorkers试一下，当然这个只适用3.0以上的mongo，这个的工作原理是说，如果一个工人能够导入1000条，那么你如果同时用500个工人的话，那么一次性就能导入500000条数据，
包着希望又试了一下，结果如下：
可以看到，我是用了100个工人，发现数据已经完全导入了，进入数据库查看也没有问题，数据完整。虽然这里还是卡在100%，一直不动，但是问题解决了。这里真的谢谢那个外国的哥们，虽然不认识你。
那个网址是：网址
https://stackoverflow.com/questions/33315243/mongoimport-stuck-at-same-point-while-importing-a-json-file.#
这里附一个mongo的官方文档的地址：https://docs.mongodb.com/manual/core/map-reduce/
这个是官方的学习文档，虽然是英文的，但是大家可以看看的。
当然如果哪位哥们，能找到完美解决的方法，可以留言一下，分享才是王道嘛！！
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我今天导入一个CSV文件遇见的问题是，带着--upsert命令只能导入第一条数据，不带能导入前1000条。数据总量大概9万条。没找到原因啊！？
