데이터베이스 및 컬렉션

Time Series 컬렉션

Time series 컬렉션은 일정 기간 동안의 측정 시퀀스를 효율적으로 저장 . 다음 예시 에서는 문서의 시간 필드 timestamp인 example_ts_collection time series 컬렉션 만듭니다. Synchronous 또는 Asynchronous 탭 선택하여 해당 코드를 확인합니다.

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

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

PyMongo 에서 Time Series 데이터 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Time Series 데이터 가이드 참조하세요.

고정 사이즈 컬렉션

지정된 메모리 크기나 문서 수를 초과하여 확장할 수 없는 고정 사이즈 컬렉션 생성할 수 있습니다. 다음 예시 최대 크기가 1000 바이트인 example_capped_collection 이라는 고정 사이즈 컬렉션 만듭니다. Synchronous 또는 Asynchronous 탭 선택하여 해당 코드를 확인합니다.

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

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

고정 사이즈 컬렉션에 대해 자세히 학습 MongoDB Server 매뉴얼의 고정 사이즈 컬렉션을 참조하세요.

Database

데이터베이스 의 모든 문서가 잘 정의된 스키마 와 일치하는 경우 Python 클래스를 사용하여 문서 구조를 나타내는 유형 힌트를 지정할 수 있습니다. 이 클래스를 Database 객체 의 유형 힌트에 포함하면 저장 하거나 조회 모든 문서에 필요한 구조가 있는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 기본값 Dict[str, Any] 유형보다 더 정확한 유형 검사 및 코드 완성 기능이 제공됩니다.

먼저 데이터베이스 의 문서 나타내는 클래스를 정의합니다. 클래스는 TypedDict 클래스에서 상속되어야 하며 데이터베이스 의 문서와 동일한 필드를 포함해야 합니다. 클래스를 정의한 후 클래스 이름을 Database 유형 힌트의 일반 유형으로 포함합니다.

다음 예시 Movie 클래스를 정의하고 이를 Database 유형 힌트의 일반 유형으로 사용합니다. Synchronous 또는 Asynchronous 탭 선택하여 해당 코드를 확인합니다.

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"]

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

컬렉션

Collection 유형 힌트에 일반 유형을 추가하는 것은 Database 유형 힌트에 일반 유형을 추가하는 것과 유사합니다. 먼저 TypedDict 클래스에서 상속되고 컬렉션 의 문서 구조를 나타내는 클래스를 정의합니다. 그런 다음 다음 예시 와 같이 클래스 이름을 Collection 유형 힌트의 일반 유형으로 포함합니다. Synchronous 또는 Asynchronous 탭 선택하여 해당 코드를 확인합니다.

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

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

클라이언트 유형 주석

MongoClient 객체 에 대한 유형 주석을 추가하지 않으면 유형 검사기에 다음과 유사한 오류가 표시될 수 있습니다.

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

해결책은 MongoClient 객체 에 client: MongoClient 또는 client: MongoClient[Dict[str, Any]]로 주석을 추가하는 것입니다.

호환되지 않는 유형

유형 힌트로 MongoClient 를 지정했지만 문서, 키 및 값에 대한 데이터 유형을 포함하지 않는 경우 유형 검사기에 다음과 유사한 오류가 표시될 수 있습니다.

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

해결 방법은 MongoClient 객체 에 다음 유형 힌트를 추가하는 것입니다.

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

AutoReconnect 오류

읽기 설정에 tag-sets 을(를) 지정하고 MongoDB가 지정된 태그를 가진 복제본 세트 멤버를 찾을 수 없는 경우 이 오류가 발생합니다. 이 오류를 방지하려면 태그 세트 목록 끝에 빈 사전({})을 포함하세요. 이는 일치하는 태그를 찾을 수 없는 경우 읽기 참조 모드와 일치하는 모든 멤버에서 읽도록 PyMongo에 지시합니다.