대량 쓰기 작업

개요

MongoDB 클라이언트가 쓰기 (write) 작업을 대량으로 수행할 수 기능 제공합니다. MongoDB 8.0부터는 여러 데이터베이스 및 컬렉션에서 대량 쓰기 (write) 작업을 수행할 수 있습니다. MongoDB 8.0 이전 버전을 사용하는 경우 단일 컬렉션 에서 대량 쓰기 (write) 작업을 수행할 수 있습니다.

MongoDB 8.0의 여러 데이터베이스 및 컬렉션에 걸쳐 대량 쓰기 (write) 작업을 수행하려면 bulkWrite 데이터베이스 명령 또는 Mongo.bulkWrite() mongosh 메서드를 사용합니다.

단일 컬렉션 에서 대량 쓰기 (write) 작업을 수행하려면 db.collection.bulkWrite() mongosh 메서드를 사용합니다. MongoDB 8.0 이상을 실행 하는 경우 bulkWrite 또는 Mongo.bulkWrite() 를 사용하여 단일 컬렉션 에 쓰기 (write) 수도 있습니다.

순서가 지정된 연산과 순서가 지정되지 않은 연산

대량 쓰기 (write) 작업을 순서가 지정되거나 정렬되지 않도록 설정할 수 있습니다.

MongoDB 순서가 지정된 작업 목록을 사용하여 작업을 순차적으로 실행합니다. 쓰기 (write) 작업 중 하나를 처리 동안 오류가 발생하면 MongoDB 목록에 남아 있는 쓰기 (write) 작업을 처리 하지 않고 반환됩니다.

순서가 지정되지 않은 작업 목록을 사용하면 MongoDB가 작업을 병렬로 실행할 수 있지만 이러한 동작이 보장되지는 않습니다. 쓰기 작업 중 하나를 처리하는 동안 오류가 발생하더라도 MongoDB는 목록에 있는 나머지 쓰기 작업을 계속 처리합니다.

샤드 컬렉션에서 정렬된 작업 목록을 실행하는 것은 정렬되지 않은 목록을 실행하는 것보다 일반적으로 느립니다. 정렬된 목록에서는 각 작업이 이전 작업이 완료될 때까지 기다려야 하기 때문입니다.

기본값 으로 모든 대량 쓰기 (write) 명령과 메서드는 순서가 지정된 작업을 수행합니다. 순서가 지정되지 않은 작업을 지정하려면 선호하는 명령이나 메서드를 호출할 때 ordered 옵션을 false 로 설정하다 . 각 명령 또는 메서드의 구문에 대해 자세히 학습 위에 링크된 페이지를 참조하세요.

대량 쓰기 메서드

모든 대량 쓰기 (write) 메서드 및 명령은 다음과 같은 쓰기 (write) 작업을 지원 .

• insertOne

• UpdateOne

• UpdateMany

• replaceOne

• deleteOne

• deleteMany

선호하는 명령이나 메서드를 호출할 때 각 쓰기 (write) 작업을 배열 의 문서 로 전달합니다. 각 명령 또는 메서드의 구문에 대해 자세히 학습 위에 링크된 페이지를 참조하세요.

예시

try {
   db.pizzas.bulkWrite( [
      { insertOne: { document: { _id: 3, type: "beef", size: "medium", price: 6 } } },
      { insertOne: { document: { _id: 4, type: "sausage", size: "large", price: 10 } } },
      { updateOne: {
         filter: { type: "cheese" },
         update: { $set: { price: 8 } }
      } },
      { deleteOne: { filter: { type: "pepperoni"} } },
      { replaceOne: {
         filter: { type: "vegan" },
         replacement: { type: "tofu", size: "small", price: 4 }
      } }
   ] )
} catch( error ) {
   print( error )
}

{
   acknowledged: true,
   insertedCount: 2,
   insertedIds: { '0': 3, '1': 4 },
   matchedCount: 2,
   modifiedCount: 2,
   deletedCount: 1,
   upsertedCount: 0,
   upsertedIds: {}
}

db.getMongo().bulkWrite(
   [
      {
         namespace: 'db.authors',
         name: 'insertOne',
         document: { name: 'Stephen King' }
      },
      {
         namespace: 'db.books',
         name: 'insertOne',
         document: { name: 'It' }
      },
      {
         namespace: 'db.books',
         name: 'updateOne',
         filter: { name: 'it' },
         update: { $set: { year: 1986 } }
      }
   ],
   {
      ordered: true,
      bypassDocumentValidation: true
   }
)

{
   acknowledged: true,
   insertedCount: 2,
   matchedCount: 1,
   modifiedCount: 1,
   deletedCount: 0,
   upsertedCount: 0,
   insertResults: { '1': { insertedId: ObjectId('67ed8ce8efd926c84cab7945') },
                    '2': { insertedId: ObjectId('67ed8ce8efd926c84cab7946') } }
   updateResults: { '1': { matchedCount: 1, modifiedCount: 1, didUpsert: false } }
}

분할된 컬렉션에 대한 대량 삽입을 위한 전략Strategies for bulk inserts to a Sharded Collection

초기 데이터 삽입 또는 일상적인 데이터 가져오기를 포함한 대량의 대량 삽입 작업은 샤딩된 클러스터 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 대량 삽입의 경우 다음 전략을 고려하세요:

using namespace mongo;
OID make_an_id() {
  OID x = OID::gen();
  const unsigned char *p = x.getData();
  swap( (unsigned short&) p[0], (unsigned short&) p[10] );
  return x;
}
void foo() {
  // create an object
  BSONObj o = BSON( "_id" << make_an_id() << "x" << 3 << "name" << "jane" );
  // now we may insert o into a sharded collection
}