문서 메뉴

문서 홈애플리케이션 개발MongoDB 매뉴얼

업데이트

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 구문
  • 명령 필드
  • 액세스 제어
  • 행동
  • 예제
  • 출력
update

update 명령은 컬렉션의 문서를 수정합니다. 단일 update 명령에는 여러 개의 업데이트 문이 포함될 수 있습니다.

mongosh 에서 이 명령은 updateOne(), updateMany(), replaceOne(), findOneAndReplace()findOneAndUpdate() 헬퍼 메서드를 통해서도 실행할 수 있습니다.

헬퍼 메서드는 mongosh 사용자에게 편리하지만 데이터베이스 명령과 동일한 수준의 정보를 반환하지 않을 수 있습니다. 편의가 필요하지 않거나 추가 반환 필드가 필요한 경우 database 명령을 사용합니다.

버전 5.0에서 변경됨

명령은 다음과 같은 구문을 가집니다:

db.runCommand(
{
update: <collection>,
updates: [
{
q: <query>,
u: <document or pipeline>,
c: <document>, // Added in MongoDB 5.0
upsert: <boolean>,
multi: <boolean>,
collation: <document>,
arrayFilters: <array>,
hint: <document|string>
},
...
],
ordered: <boolean>,
maxTimeMS: <integer>,
writeConcern: { <write concern> },
bypassDocumentValidation: <boolean>,
comment: <any>,
let: <document> // Added in MongoDB 5.0
}
)

이 명령은 다음 필드를 사용합니다.

필드
유형
설명
update
문자열
대상 컬렉션의 이름입니다.
updates
배열
명명된 컬렉션에서 수행할 하나 이상의 업데이트 문의 배열입니다. 업데이트 문에 대한 자세한 내용은 업데이트 문을 참조하세요 .
ordered
부울
선택 사항입니다. true인 경우 업데이트 문이 실패하면 나머지 업데이트 문을 수행하지 않고 반환됩니다. false인 경우 업데이트가 실패하면 나머지 업데이트 문(있는 경우)을 계속 진행합니다. 기본값은 true입니다.
maxTimeMS
음수가 아닌 정수

선택 사항.

시간 제한을 밀리초 단위로 지정합니다. maxTimeMS에 값을 지정하지 않으면 작업이 시간 초과되지 않습니다. 0 값은 바인딩되지 않는 기본 동작을 명시적으로 지정합니다.

MongoDB는 db.killOp()와 동일한 메커니즘을 사용하여 할당된 시간 제한을 초과하는 작업을 종료합니다. MongoDB는 지정된 중단 지점 중 하나에서만 작업을 종료합니다.

writeConcern
문서

선택 사항. 명령의 쓰기 고려 를 표현하는 update 문서입니다. 기본 쓰기 고려를 사용하려면 생략합니다.

트랜잭션에서 실행되는 경우 작업에 대한 쓰기 고려를 명시적으로 설정하지 마세요. 트랜잭션에 쓰기 고려를 사용하려면 트랜잭션 및 쓰기 고려를 참조하세요.

bypassDocumentValidation
부울
선택 사항. update 가 작업 중에 문서 유효성 검사를 우회하도록 설정합니다. 이를 통해 유효성 검사 요구 사항을 충족하지 않는 문서를 업데이트할 수 있습니다.
comment
어떤

선택 사항. 이 명령에 첨부할 사용자 제공 코멘트입니다. 설정되면 이 설명은 다음 위치에서 이 명령의 레코드와 함께 표시됩니다.

댓글은 유효한 모든 BSON types (문자열, 정수, 객체, 배열 등)이 될 수 있습니다.

문서

선택 사항.

변수 목록이 있는 문서를 지정합니다. 이를 통해 쿼리 텍스트에서 변수를 분리하여 명령 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

문서 구문은 다음과 같습니다:

{ <variable_name_1>: <expression_1>,
...,
<variable_name_n>: <expression_n> }

변수는 표현식에서 반환된 값으로 설정되며 이후에는 변경할 수 없습니다.

명령에서 변수 값에 액세스하려면 $$<variable_name> 형식의 이중 달러 기호 접두사 ($$) 를 변수 이름과 함께 사용하십시오.예: $$targetTotal.

전체 예시 let 옵션 또는 c 필드에서 변수 사용을 참조하세요.

버전 5.0에 추가.

updates 배열의 각 요소는 업데이트 문 문서입니다. 각 문서에는 다음과 같은 필드가 포함되어 있습니다.

필드
유형
설명
문서

업데이트할 문서를 일치시키는 쿼리입니다. find() 메서드에서 사용된 것과 동일한 쿼리 선택기를 사용합니다.

문서 또는 파이프라인

수정 사항을 적용합니다. 값은 다음 중 하나일 수 있습니다.

자세한 내용은 동작을 참조하세요.

문서

선택 사항. u 가 파이프라인인 경우에만 c 를 지정할 수 있습니다.

변수 목록이 있는 문서를 지정합니다. 이를 통해 쿼리 텍스트에서 변수를 분리하여 명령 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

문서 구문은 다음과 같습니다:

{ <variable_name_1>: <expression_1>,
...,
<variable_name_n>: <expression_n> }

변수는 표현식에서 반환된 값으로 설정되며 이후에는 변경할 수 없습니다.

명령에서 변수 값에 액세스하려면 $$<variable_name> 형식의 이중 달러 기호 접두사 ($$) 를 변수 이름과 함께 사용하십시오.예: $$targetTotal.

참고

변수를 사용하여 결과를 필터링하려면 $expr 연산자 내에서 변수에 액세스해야 합니다.

let 및 변수를 사용하는 전체 예제 let 옵션 또는 c 필드에서 변수 사용을 참조하세요.

버전 5.0에 추가.

부울

선택 사항. true 일 때 update 중 하나:

  • 0}과 일치하는 문서가 없는 query 경우 새 문서를 만듭니다. 자세한 내용은 upsert 동작을 참조하세요.

  • query와 일치하는 단일 문서를 업데이트합니다.

upsertmulti가 모두 참이고 쿼리와 일치하는 문서가 없으면 업데이트 작업은 단일 문서만 삽입합니다.

여러 개의 업서트 를 방지하려면 query 필드를 고유하게 인덱싱 해야 합니다. 예시 는 고유 인덱스로 업서트를 참조하세요.

기본값은 false이며, 일치하는 문서를 찾을 수 없을 때 새 문서를 삽입하지 않습니다.

multi
부울

선택 사항입니다. true인 경우 쿼리 기준을 충족하는 모든 문서를 업데이트합니다. false인 경우 쿼리 기준을 충족하는 하나의 문서로 업데이트를 제한합니다. 기본값은 false입니다.

여러 문서를 업데이트할 때 단일 문서 업데이트에 실패하면 추가 문서가 업데이트되지 않습니다. 이 동작에 대한 자세한 내용은 다중 업데이트 실패 를 참조하세요.

collation
문서

선택 사항.

작업에 사용할 데이터 정렬을 지정합니다.

데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다.

데이터 정렬 옵션의 구문은 다음과 같습니다:

collation: {
locale: <string>,
caseLevel: <boolean>,
caseFirst: <string>,
strength: <int>,
numericOrdering: <boolean>,
alternate: <string>,
maxVariable: <string>,
backwards: <boolean>
}

데이터 정렬을 지정할 때 locale 필드는 필수이고, 다른 데이터 정렬 필드는 모두 선택 사항입니다. 필드에 대한 설명은 데이터 정렬 문서를 참조하세요.

데이터 정렬이 지정되지 않았지만 컬렉션에 기본 데이터 정렬이 있는 경우( db.createCollection() 참조), 작업은 컬렉션에 지정된 데이터 정렬을 사용합니다.

컬렉션 또는 연산에 대한 데이터 정렬이 지정되지 않은 경우, MongoDB는 이전 버전에서 문자열 비교에 사용된 간단한 이진 비교를 사용합니다.

한 연산에 대해 여러 데이터 정렬을 지정할 수 없습니다. 예를 들어 필드별로 서로 다른 데이터 정렬을 지정할 수 없으며 정렬과 함께 찾기를 수행하는 경우 찾기 와 정렬에서 각각 다른 데이터 정렬을 사용하는 것은 허용되지 않습니다.

arrayFilters
배열

선택 사항. 필터 문서의 배열로, 배열 필드에서의 업데이트 작업을 위해 수정할 배열 요소를 결정합니다.

업데이트 문서에서 $[<identifier>] 필터링된 위치 연산자를 사용하여 식별자를 정의한 다음 배열 필터 문서에서 이를 참조합니다. 식별자가 업데이트 문서에 포함되어 있지 않으면 식별자에 대한 배열 필터 문서를 가질 수 없습니다.

참고

<identifier>는 소문자로 시작해야 하며 영숫자만 포함할 수 있습니다.

업데이트 문서에 동일한 식별자를 여러 번 포함할 수 있지만, 업데이트 문서의 각 고유 식별자($[identifier])에 대해 해당하는 배열 필터 문서를 정확히 하나씩 지정해야 합니다. 즉, 동일한 식별자에 대해 여러 개의 배열 필터 문서를 지정할 수 없습니다. 예를 들어, 업데이트 문에 식별자 x가 포함된 경우(여러 번), x에 대한 별도의 필터 문서 2개가 포함된 arrayFilters에 대해 다음을 지정할 수 없습니다.

// INVALID
[
{ "x.a": { $gt: 85 } },
{ "x.b": { $gt: 80 } }
]

그러나 다음 예시와 같이 단일 필터 문서에서 동일한 식별자에 복합 조건을 지정할 수 있습니다.

// Example 1
[
{ $or: [{"x.a": {$gt: 85}}, {"x.b": {$gt: 80}}] }
]
// Example 2
[
{ $and: [{"x.a": {$gt: 85}}, {"x.b": {$gt: 80}}] }
]
// Example 3
[
{ "x.a": { $gt: 85 }, "x.b": { $gt: 80 } }
]

예제 는 배열 업데이트 작업에 arrayFilters 지정을 참조하세요.

문서 또는 문자열

선택 사항. 쿼리 조건 자를지원하는 데 사용할 인덱스 를 지정하는 문서 또는 문자열입니다.

이 옵션은 인덱스 사양 문서 또는 인덱스 이름 문자열을 사용할 수 있습니다.

존재하지 않는 인덱스를 지정하면 연산 오류가 발생합니다.

예제 는 업데이트 작업에 hint 지정을 참조하세요.

버전 4.2에 추가되었습니다.

이 명령은 작업 상태가 포함된 문서를 반환합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

{
"ok" : 1,
"nModified" : 0,
"n" : 1,
"upserted" : [
{
"index" : 0,
"_id" : ObjectId("52ccb2118908ccd753d65882")
}
]
}

출력 필드에 대한 자세한 내용은 출력을 참조하세요 .

authorization으로 실행되는 배포에서 사용자에게 다음 권한이 포함된 액세스 권한이 있어야 합니다.

  • update 지정된 컬렉션에 대한 조치입니다.

  • find 지정된 컬렉션에 대한 조치입니다.

  • insert 지정된 컬렉션에 대한 조치입니다.

기본 제공 역할 readWrite은 이러한 권한을 제공합니다.

업데이트 문 필드 u업데이트 연산자 표현식만 포함된 문서를 허용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

updates: [
{
q: <query>,
u: { $set: { status: "D" }, $inc: { quantity: 2 } },
...
},
...
]

그런 다음 update 명령은 문서에서 해당 필드만 업데이트합니다.

업데이트 성명서 필드 u 필드는 대체 문서를 허용할 수 있습니다, 즉 문서에 field:value 표현식 포함되어 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

updates: [
{
q: <query>,
u: { status: "D", quantity: 4 },
...
},
...
]

그런 다음 update 명령은 일치하는 문서를 업데이트 문서로 바꿉니다 . update 명령은 일치하는 단일 문서만 바꿀 수 있습니다. 즉, multi 필드는 true 수 없습니다. update 명령은 _id 값을 대체 하지 않습니다 .

multi 매개변수가 true로 설정된 업데이트 명령에서 단일 문서가 업데이트되지 않으면 해당 명령의 일부로 추가 문서가 업데이트되지 않습니다.

예를 들어, 다음 문서를 사용하여 members 컬렉션을 만듭니다.

db.members.insertMany( [
{ "_id" : 1, "member" : "Taylor", "status" : "pending", "points" : 1},
{ "_id" : 2, "member" : "Alexis", "status" : "enrolled", "points" : 59},
{ "_id" : 3, "member" : "Elizabeth", "status" : "enrolled", "points" : 34}
] )

다음 작업은 points 값이 60과 같을 수 없다는 규칙을 사용하여 members 컬렉션에 문서 유효성 검사기를 만듭니다.

db.runCommand( {
collMod: "members",
validator: { points: { $ne: 60 } }
} )

이 업데이트 명령은 모든 문서의 points 필드를 1만큼 늘립니다.

db.runCommand(
{
update: "members",
updates: [
{
q: {},
u: { $inc: { points: 1 } },
multi: true
}
]
}
)

명령을 실행하면 컬렉션에 다음 문서가 포함됩니다.

{ _id: 1, member: 'Taylor', status: 'A', points: 2 }
{ _id: 2, member: 'Alexis', status: 'D', points: 59 }
{ _id: 3, member: 'Elizabeth', status: 'C', points: 34 }

업데이트 명령이 첫 번째 문서의 points 값을 업데이트했지만 points 값이 60과 같을 수 없다는 유효성 검사기 규칙으로 인해 두 번째 문서를 업데이트하지 못했습니다. 쓰기 오류 이후 더 이상 문서가 업데이트되지 않기 때문에 세 번째 문서가 업데이트되지 않았습니다.

다음도 참조하세요.

MongoDB 4 부터 시작.2, 업데이트 문 필드 u 필드는 수행할 수정을 지정하는 집계 파이프라인 [ <stage1>, <stage2>, ... ] 을 허용할 수 있습니다. 파이프라인은 다음 단계로 구성될 수 있습니다.

Aggregation pipeline을 사용하면 현재 필드 값을 기반으로 조건부 업데이트를 표현하거나 다른 필드의 값을 사용하여 한 필드를 업데이트하는 등 보다 표현력이 풍부한 업데이트 구문을 작성할 수 있습니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

updates: [
{
q: <query>,
u: [
{ $set: { status: "Modified", comments: [ "$misc1", "$misc2" ] } },
{ $unset: [ "misc1", "misc2" ] }
],
...
},
...
]

참고

파이프라인에 사용되는 $set$unset 는 각각 $set$unset 애그리게이션 단계를 참조하며 업데이트 연산자 $set$unset가 아닙니다.

예제 는 집계 파이프라인으로 업데이트를 참조하세요.

중복을 방지하는 고유 인덱스 가 없는 경우 업서트는 중복 문서를 생성할 수 있습니다.

이름이 Andy인 문서가 없고 여러 클라이언트가 대략 동시에 다음 명령을 실행하는 예시를 가정해 보겠습니다.

db.runCommand(
{
update: "people",
updates: [
{ q: { name: "Andy" }, u: { $inc: { score: 1 } }, multi: true, upsert: true }
]
}
)

클라이언트가 데이터를 성공적으로 삽입하기 전에 모든 update 작업이 쿼리 단계를 완료 하고 name 필드에 고유 인덱스가 없는 경우, 각 update 작업에서 삽입이 발생하여 name: Andy 으)로 여러 문서가 생성될 수 있습니다.

name 필드의 고유 인덱스는 하나의 문서만 생성되도록 합니다. 고유 인덱스가 설정되면 이제 여러 update 작업이 다음과 같은 동작을 나타냅니다.

  • 정확히 하나의 update 작업으로 새 문서가 성공적으로 삽입됩니다.

  • 다른 update 작업은 새로 삽입된 문서를 업데이트하거나 고유 키 충돌로 인해 실패합니다.

    다른 update 작업에서 새로 삽입된 문서를 업데이트하려면 다음 조건을 모두 충족해야 합니다.

    • target collection에 중복 키 오류를 일으킬 수 있는 고유 인덱스가 있습니다.

    • 업데이트 작업이 updateMany 이 아니거나 multifalse 입니다.

    • 업데이트 일치 조건은 둘 중 하나입니다:

      • 단일 동등성 조건자. 예를 들면 다음과 같습니다. { "fieldA" : "valueA" }

      • 동등성 조건자의 논리적 AND. 예를 들면 다음과 같습니다. { "fieldA" : "valueA", "fieldB" : "valueB" }

    • 동등성 조건자의 필드는 고유 인덱스 키 패턴의 필드와 일치합니다.

    • 업데이트 작업은 고유 인덱스 키 패턴의 필드를 수정하지 않습니다.

다음 표는 키 충돌이 발생하면 업데이트를 초래하거나 실패하는 upsert 작업의 예를 보여줍니다.

고유 인덱스 키 패턴
업데이트 작업
결과
{ name : 1 }
db.people.updateOne(
{ name: "Andy" },
{ $inc: { score: 1 } },
{ upsert: true }
)
일치하는 문서의 score 필드가 1씩 증가합니다.
{ name : 1 }
db.people.updateOne(
{ name: { $ne: "Joe" } },
{ $set: { name: "Andy" } },
{ upsert: true }
)
고유 인덱스 키 패턴(name)의 필드를 수정하기 때문에 작업이 실패합니다.
{ name : 1 }
db.people.updateOne(
{ name: "Andy", email: "andy@xyz.com" },
{ $set: { active: false } },
{ upsert: true }
)
동등성 조건자 필드(name, email)가 인덱스 키 필드(name)와 일치하지 않기 때문에 작업이 실패합니다.

updates 배열의 각 update 요소에 대해 쿼리와 업데이트 크기의 합계(즉, qu)는 최대 BSON 문서 크기보다 작거나 같아야 합니다.

updates 배열의 총 업데이트 문 수는 최대 대량 크기 이하여야 합니다.

update 명령은 유효성 검사 규칙이 있는 컬렉션에 문서를 삽입하거나 업데이트할 때 문서 유효성 검사 를 우회할 수 있는 bypassDocumentValidation 옵션에 대한 지원을 추가합니다.

샤드 컬렉션에서 updatemulti: false 와 함께 사용하려면,

  • upsert: true 를 지정하지 않으면 필터 q_id 필드에 동등성 매치를 포함하거나 단일 샤드를 대상으로 지정해야 합니다(예: 샤드 키 포함).

  • upsert: true 를 지정하는 경우 필터 q 는 샤드 키에 대한 동등성 매치를 포함해야 합니다.

    그러나, 샤드 collection의 문서 에는 샤드 키 필드가 누락 될 수 있습니다. 샤드 키가 누락된 document를 대상으로 지정하려면 null 동등성 매치 를 다른 필터 조건(예: _id 필드) 과 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    { _id: <value>, <shardkeyfield>: null } // _id of the document missing shard key

MongoDB 4 부터 시작.2, 문서를 바꿀 때 update 는 먼저 쿼리 필터를 사용하여 샤드를 대상으로 삼으려고 시도합니다. 작업이 쿼리 필터로 단일 샤드를 대상으로 지정할 수 없는 경우 대체 문서로 대상을 지정하려고 시도합니다.

이전 버전에서는 작업이 교체 문서를 사용하여 대상을 지정하려고 시도했습니다.

MongoDB 4.2부터는 샤드 키 필드가 변경할 수 없는 _id 필드가 아닌 경우 문서의 샤드 키 값을 업데이트할 수 있습니다. MongoDB 4.2 이하에서는 문서의 샤드 키 필드 값이 변경되지 않습니다.

을 사용하여 기존 샤드 키 값을 수정하려면 update 다음을 수행합니다.

  • 반드시 mongos에서 실행해야 합니다. 샤드에서 직접 작업을 실행하지 않아야 합니다.

  • 반드시 트랜잭션에서 실행하거나 재시도 가능 쓰기로 실행해야 합니다 .

  • 반드시 multi: false를 지정해야 합니다.

  • 전체 샤드 키에 동일성 쿼리 필터 를 포함 해야 합니다 .

누락된 키 값은 null 동등 일치의 일부로 반환되므로 null 값 키가 업데이트되지 않도록 하려면 추가 쿼리 조건(예: _id 필드)을 적절히 포함하세요.

샤드 컬렉션의upsert 도 참조하세요.

샤드 컬렉션의 문서 에는 샤드 키 update 필드가 누락 될 수 있습니다. 를 사용하여 문서의 누락된 샤드 키를 설정하려면 mongos 에서 실행 해야 합니다 . 샤드에서 직접 작업을 실행하지 마세요 .

또한 다음 요구 사항도 적용됩니다.

작업
요구 사항:
설정 방법 null
  • multi: true를 지정할 수 있습니다.

  • upsert: true가 지정된 경우 전체 샤드 키에 동등 필터가 필요합니다.

null이 아닌 값으로 설정하려면 다음 단계를 따르세요.
  • 반드시 트랜잭션 내에서 또는 재시도 가능 쓰기로 수행해야 합니다.

  • multi: false지정해야 합니다.

  • 다음 중 하나의 경우 전체 샤드 키에 대해 동일성 필터가 필요합니다.

    • upsert: true또는

    • 교체 문서를 사용하고 새 샤드 키 값이 다른 샤드에 속하는 경우입니다.

누락된 키 값은 null 동등 일치의 일부로 반환되므로 null 값 키가 업데이트되지 않도록 하려면 추가 쿼리 조건(예: _id 필드)을 적절히 포함하세요.

다음도 참조하세요.

update분산 트랜잭션 내에서 사용할 수 있습니다.

중요

대부분의 경우 분산 트랜잭션은 단일 문서 쓰기에 비해 더 큰 성능 비용이 발생하므로 분산 트랜잭션의 가용성이 효과적인 스키마 설계를 대체할 수는 없습니다. 대부분의 시나리오에서 비정규화된 데이터 모델 (내장된 문서 및 배열) 은 계속해서 데이터 및 사용 사례에 최적일 것입니다. 즉, 대부분의 시나리오에서 데이터를 적절하게 모델링하면 분산 트랜잭션의 필요성이 최소화됩니다.

추가 트랜잭션 사용 고려 사항(예: 런타임 제한 및 oplog 크기 제한)은 프로덕션 고려사항을 참조하세요.

트랜잭션이 교차 샤드 쓰기 트랜잭션(write transaction)이 아닌 경우 분산 트랜잭션 내에서 컬렉션과 인덱스를 생성할 수 있습니다.

update 가 포함된 은 upsert: true 기존 컬렉션 또는 존재하지 않는 컬렉션에서 실행할 수 있습니다. 존재하지 않는 컬렉션에서 실행하면 작업이 컬렉션을 만듭니다.

트랜잭션에서 실행되는 경우 작업에 대한 쓰기 고려를 명시적으로 설정하지 마세요. 트랜잭션에 쓰기 고려를 사용하려면 트랜잭션 및 쓰기 고려를 참조하세요.

업데이트 연산자를 사용하여 문서의 지정된 필드만 업데이트합니다.

예를 들어, 다음 문서를 사용하여 members 컬렉션을 만듭니다.

db.members.insertMany([
{ _id: 1, member: "abc123", status: "Pending", points: 0, misc1: "note to self: confirm status", misc2: "Need to activate" },
{ _id: 2, member: "xyz123", status: "D", points: 59, misc1: "reminder: ping me at 100pts", misc2: "Some random comment" },
])

다음 명령은 $set$inc 업데이트 연산자를 사용하여 member"abc123"과 같은 문서의 statuspoints 필드를 업데이트합니다.

db.runCommand(
{
update: "members",
updates: [
{
q: { member: "abc123" }, u: { $set: { status: "A" }, $inc: { points: 1 } }
}
],
ordered: false,
writeConcern: { w: "majority", wtimeout: 5000 }
}
)

<update> 문서는 선택적 multi 필드를 지정하지 않기 때문에 둘 이상의 문서가 q 일치 조건과 일치하더라도 업데이트는 하나의 문서만 수정합니다.

반환된 문서는 명령이 하나의 문서를 찾아서 업데이트했음을 보여줍니다. 명령은 다음을 반환합니다.

{ "n" : 1, "nModified" : 1, "ok" : 1, <additional fields if run on a replica set/sharded cluster> }

자세한 내용은 출력 을 참조하세요.

명령 후, 컬렉션에 다음과 같은 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "member" : "abc123", "status" : "A", "points" : 1, "misc1" : "note to self: confirm status", "misc2" : "Need to activate" }
{ "_id" : 2, "member" : "xyz123", "status" : "D", "points" : 59, "misc1" : "reminder: ping me at 100pts", "misc2" : "Some random comment" }

업데이트 연산자를 사용하여 문서의 지정된 필드만 업데이트하고 true로 설정된 multi 필드를 업데이트 문에 포함합니다.

예를 들어, members 컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

{ "_id" : 1, "member" : "abc123", "status" : "A", "points" : 1, "misc1" : "note to self: confirm status", "misc2" : "Need to activate" }
{ "_id" : 2, "member" : "xyz123", "status" : "D", "points" : 59, "misc1" : "reminder: ping me at 100pts", "misc2" : "Some random comment" }

다음 명령은 $set$inc 업데이트 연산자를 사용하여 컬렉션에 있는 모든 문서의 statuspoints 필드를 각각 수정합니다.

db.runCommand(
{
update: "members",
updates: [
{ q: { }, u: { $set: { status: "A" }, $inc: { points: 1 } }, multi: true }
],
ordered: false,
writeConcern: { w: "majority", wtimeout: 5000 }
}
)

업데이트는 q 필드에 지정된 쿼리와 일치하는 모든 문서, 즉 컬렉션 내의 모든 문서와 일치하는 빈 쿼리를 수정합니다.

반환된 문서는 명령이 여러 문서를 찾아서 업데이트했음을 보여줍니다. 복제본 세트의 경우 명령은 다음을 반환합니다.

{ "n" : 2, "nModified" : 2, "ok" : 1, <additional fields if run on a replica set/sharded cluster> }

자세한 내용은 출력 을 참조하세요.

명령 후, 컬렉션에 다음과 같은 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "member" : "abc123", "status" : "A", "points" : 2, "misc1" : "note to self: confirm status", "misc2" : "Need to activate" }
{ "_id" : 2, "member" : "xyz123", "status" : "A", "points" : 60, "misc1" : "reminder: ping me at 100pts", "misc2" : "Some random comment" }

MongoDB 4 부터 시작.2, update 명령은 업데이트에 집계 파이프라인을 사용할 수 있습니다. 파이프라인은 다음 단계로 구성될 수 있습니다.

Aggregation pipeline을 사용하면 현재 필드 값을 기반으로 조건부 업데이트를 표현하거나 다른 필드의 값을 사용하여 한 필드를 업데이트하는 등 보다 표현력이 풍부한 업데이트 구문을 작성할 수 있습니다.

다음 예에서는 Aggregation pipeline을 사용하여 문서의 다른 필드 값을 사용하여 필드를 수정합니다.

members 컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

{ "_id" : 1, "member" : "abc123", "status" : "A", "points" : 2, "misc1" : "note to self: confirm status", "misc2" : "Need to activate" }
{ "_id" : 2, "member" : "xyz123", "status" : "A", "points" : 60, "misc1" : "reminder: ping me at 100pts", "misc2" : "Some random comment" }

별도의 misc1misc2 필드 대신 이를 새 comments 필드에 수집한다고 가정합니다. 다음 업데이트 작업은 aggregation pipeline을 사용하여 컬렉션의 모든 문서에 대해 새 comments 필드를 추가하고 misc1misc2 필드를 제거합니다.

  • 먼저 status 필드를 "Modified"로 설정하고, misc1misc2 필드의 현재 콘텐츠를 포함하는 새 필드 comments를 추가합니다.

  • 둘째, misc1misc2 필드를 제거합니다.

db.runCommand(
{
update: "members",
updates: [
{
q: { },
u: [
{ $set: { status: "Modified", comments: [ "$misc1", "$misc2" ] } },
{ $unset: [ "misc1", "misc2" ] }
],
multi: true
}
],
ordered: false,
writeConcern: { w: "majority", wtimeout: 5000 }
}
)

참고

파이프라인에 사용되는 $set$unset 는 각각 $set$unset 애그리게이션 단계를 참조하며 업데이트 연산자 $set$unset가 아닙니다.

반환된 문서는 명령이 여러 문서를 찾아서 업데이트했음을 보여줍니다. 명령은 다음을 반환합니다.

{ "n" : 2, "nModified" : 2, "ok" : 1, <additional fields if run on a replica set/sharded cluster> }

자세한 내용은 출력 을 참조하세요.

명령 후, 컬렉션에 다음과 같은 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "member" : "abc123", "status" : "Modified", "points" : 2, "comments" : [ "note to self: confirm status", "Need to activate" ] }
{ "_id" : 2, "member" : "xyz123", "status" : "Modified", "points" : 60, "comments" : [ "reminder: ping me at 100pts", "Some random comment" ] }

Aggregation pipeline을 사용하면 업데이트에서 현재 필드 값을 기반으로 조건부 업데이트를 수행할 수 있을 뿐만 아니라 현재 필드 값을 사용하여 별도의 필드 값을 계산할 수도 있습니다.

db.students.insertMany( [
{ "_id" : 1, "tests" : [ 95, 92, 90 ] },
{ "_id" : 2, "tests" : [ 94, 88, 90 ] },
{ "_id" : 3, "tests" : [ 70, 75, 82 ] }
] );

Aggregation pipeline을 사용하여 계산된 등급 평균 및 문자 등급으로 문서를 업데이트할 수 있습니다.

db.runCommand(
{
update: "students",
updates: [
{
q: { },
u: [
{ $set: { average : { $avg: "$tests" } } },
{ $set: { grade: { $switch: {
branches: [
{ case: { $gte: [ "$average", 90 ] }, then: "A" },
{ case: { $gte: [ "$average", 80 ] }, then: "B" },
{ case: { $gte: [ "$average", 70 ] }, then: "C" },
{ case: { $gte: [ "$average", 60 ] }, then: "D" }
],
default: "F"
} } } }
],
multi: true
}
],
ordered: false,
writeConcern: { w: "majority", wtimeout: 5000 }
}
)

참고

파이프라인에 사용된 $set는 업데이트 연산자 $set가 아닌 애그리게이션 단계 $set를 참조합니다.

첫 번째 단계
$set 단계에서는 tests 필드의 평균을 기반으로 새 필드 average을(를) 계산합니다. $avg 애그리게이션 연산자에 대한 자세한 내용은 $avg을(를) 참조하세요.
두 번째 단계
$set 단계에서는 이전 단계에서 계산한 average 필드를 기반으로 새 필드 grade를 계산합니다. $switch 애그리게이션 연산자에 대한 자세한 내용은 $switch를 참조하세요.

반환된 문서는 명령이 여러 문서를 찾아서 업데이트했음을 보여줍니다. 명령은 다음을 반환합니다.

{ "n" : 3, "nModified" : 3, "ok" : 1, <additional fields if run on a replica set/sharded cluster> }

명령 후, 컬렉션에 다음과 같은 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "tests" : [ 95, 92, 90 ], "average" : 92.33333333333333, "grade" : "A" }
{ "_id" : 2, "tests" : [ 94, 88, 90 ], "average" : 90.66666666666667, "grade" : "A" }
{ "_id" : 3, "tests" : [ 70, 75, 82 ], "average" : 75.66666666666667, "grade" : "C" }

다음 예에서는 members 컬렉션에 대해 여러 업데이트 작업을 수행합니다.

db.runCommand(
{
update: "members",
updates: [
{ q: { status: "P" }, u: { $set: { status: "D" } }, multi: true },
{ q: { _id: 5 }, u: { _id: 5, name: "abc123", status: "A" }, upsert: true }
],
ordered: false,
writeConcern: { w: "majority", wtimeout: 5000 }
}
)

반환된 문서는 명령이 10 문서를 수정하고 _id 값이 5 인 문서를 삽입했음을 보여줍니다. 자세한 내용은 출력 을 참조하세요.

{
"ok" : 1,
"nModified" : 10,
"n" : 11,
"upserted" : [
{
"index" : 1,
"_id" : 5
}
]
}

데이터 정렬을 사용하면 대소문자 및 악센트 표시 규칙과 같은 문자열 비교에 대한 언어별 규칙을 지정할 수 있습니다.

컬렉션 myColl에는 다음 문서가 있습니다.

{ _id: 1, category: "café", status: "A" }
{ _id: 2, category: "cafe", status: "a" }
{ _id: 3, category: "cafE", status: "a" }

다음 작업에는 데이터 정렬 옵션이 포함됩니다.

db.runCommand({
update: "myColl",
updates: [
{ q: { category: "cafe", status: "a" }, u: { $set: { status: "Updated" } }, collation: { locale: "fr", strength: 1 } }
]
})

MongoDB 3.6부터 배열 필드를 업데이트할 때 업데이트할 배열 요소를 결정하는 arrayFilters를 지정할 수 있습니다.

다음 문서를 사용하여 컬렉션 students를 생성합니다.

db.students.insertMany( [
{ "_id" : 1, "grades" : [ 95, 92, 90 ] },
{ "_id" : 2, "grades" : [ 98, 100, 102 ] },
{ "_id" : 3, "grades" : [ 95, 110, 100 ] }
] );

grades 배열에서 100 이상인 모든 요소를 수정하려면 필터링된 위치 연산자 $[<identifier>]arrayFilters 옵션과 함께 사용합니다.

db.runCommand( {
update: "students",
updates: [
{ q: { grades: { $gte: 100 } }, u: { $set: { "grades.$[element]" : 100 } }, arrayFilters: [ { "element": { $gte: 100 } } ], multi: true}
]
} )

작업 후 컬렉션에는 다음 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "grades" : [ 95, 92, 90 ] }
{ "_id" : 2, "grades" : [ 98, 100, 100 ] }
{ "_id" : 3, "grades" : [ 95, 100, 100 ] }

다음 문서를 사용하여 컬렉션 students2를 생성합니다.

db.students2.insertMany( [
{
"_id" : 1,
"grades" : [
{ "grade" : 80, "mean" : 75, "std" : 6 },
{ "grade" : 85, "mean" : 90, "std" : 4 },
{ "grade" : 85, "mean" : 85, "std" : 6 }
]
},
{
"_id" : 2,
"grades" : [
{ "grade" : 90, "mean" : 75, "std" : 6 },
{ "grade" : 87, "mean" : 90, "std" : 3 },
{ "grade" : 85, "mean" : 85, "std" : 4 }
]
}
] )

등급이 85 이상인 grades 배열의 모든 요소에 대한 mean 필드 값을 수정하려면 필터링된 위치 연산자 $[<identifier>]을(를) arrayFilters와(과) 함께 사용합니다.

db.runCommand({
update: "students2",
updates: [
{ q: { }, u: { $set: { "grades.$[elem].mean" : 100 } }, arrayFilters: [ { "elem.grade": { $gte: 85 } } ], multi: true }
]
})

작업 후 컬렉션에는 다음 문서가 포함됩니다.

{
"_id" : 1,
"grades" : [
{ "grade" : 80, "mean" : 75, "std" : 6 },
{ "grade" : 85, "mean" : 100, "std" : 4 },
{ "grade" : 85, "mean" : 100, "std" : 6 }
]
}
{
"_id" : 2,
"grades" : [
{ "grade" : 90, "mean" : 100, "std" : 6 },
{ "grade" : 87, "mean" : 100, "std" : 3 },
{ "grade" : 85, "mean" : 100, "std" : 4 }
]
}

버전 4.2에 추가되었습니다.

다음 문서로 샘플 members 컬렉션을 생성합니다.

db.members.insertMany([
{ "_id" : 1, "member" : "abc123", "status" : "P", "points" : 0, "misc1" : null, "misc2" : null },
{ "_id" : 2, "member" : "xyz123", "status" : "A", "points" : 60, "misc1" : "reminder: ping me at 100pts", "misc2" : "Some random comment" },
{ "_id" : 3, "member" : "lmn123", "status" : "P", "points" : 0, "misc1" : null, "misc2" : null },
{ "_id" : 4, "member" : "pqr123", "status" : "D", "points" : 20, "misc1" : "Deactivated", "misc2" : null },
{ "_id" : 5, "member" : "ijk123", "status" : "P", "points" : 0, "misc1" : null, "misc2" : null },
{ "_id" : 6, "member" : "cde123", "status" : "A", "points" : 86, "misc1" : "reminder: ping me at 100pts", "misc2" : "Some random comment" }
])

컬렉션에 다음 인덱스를 만듭니다.

db.members.createIndex( { status: 1 } )
db.members.createIndex( { points: 1 } )

다음 업데이트 작업은 인덱스 { status: 1 }을(를) 사용하도록 명시적으로 암시합니다.

참고

존재하지 않는 인덱스를 지정하면 연산 오류가 발생합니다.

db.runCommand({
update: "members",
updates: [
{ q: { "points": { $lte: 20 }, "status": "P" }, u: { $set: { "misc1": "Need to activate" } }, hint: { status: 1 }, multi: true }
]
})

업데이트 명령은 다음을 반환합니다.

{ "n" : 3, "nModified" : 3, "ok" : 1 }

사용된 인덱스를 보려면 작업에 대해 explain을 실행하세요.

db.runCommand(
{
explain: {
update: "members",
updates: [
{ q: { "points": { $lte: 20 }, "status": "P" }, u: { $set: { "misc1": "Need to activate" } }, hint: { status: 1 }, multi: true }
]
},
verbosity: "queryPlanner"
}
)

explain은 문서를 수정하지 않습니다.

버전 5.0에 추가.

변수는 let 옵션 또는 c 필드에서 정의하고 updates 배열에서 액세스할 수 있습니다.

참고

변수를 사용하여 결과를 필터링하려면 $expr 연산자 내에서 변수에 액세스해야 합니다.

컬렉션 cakeFlavors을 만듭니다:

db.cakeFlavors.insertMany( [
{ _id: 1, flavor: "chocolate" },
{ _id: 2, flavor: "strawberry" },
{ _id: 3, flavor: "cherry" }
] )

다음 예제에서는 let에서 targetFlavornewFlavor 변수를 정의하고 이 변수를 사용하여 케이크를 체리맛에서 오렌지맛으로 변경합니다.

db.runCommand( {
update: db.cakeFlavors.getName(),
updates: [
{ q: { $expr: { $eq: [ "$flavor", "$$targetFlavor" ] } },
u: [ { $set: { flavor: "$$newFlavor" } } ] }
],
let : { targetFlavor: "cherry", newFlavor: "orange" }
} )

다음 예시에서는 c에서 targetFlavornewFlavor 변수를 정의하고 이 변수를 사용하여 케이크 맛을 초콜릿에서 바닐라로 변경합니다.

db.runCommand( {
update: db.cakeFlavors.getName(),
updates: [
{ q: { $expr: { $eq: [ "$flavor", "$$targetFlavor" ] } },
u: [ { $set: { flavor: "$$newFlavor" } } ],
c: { targetFlavor: "chocolate", newFlavor: "vanilla" } }
]
} )

반환된 문서에는 다음 필드의 하위 집합이 포함되어 있습니다.

update.ok

명령의 상태입니다.

update.n

update 명령은 문서 업데이트 배열을 허용하며, 그 중 일부는 업서트일 수 있습니다. 업데이트의 경우 n 업데이트를 위해 선택된 문서 수입니다. 업서트의 경우, 삽입된 문서에 대해 n1입니다. 서버는 모든 업데이트 및 업서트에 대한 n 값을 추가하고 합계를 update.n으로 반환합니다.

업데이트 작업으로 인해 문서가 변경되지 않는 경우(예: $set 표현식이 값을 현재 값으로 업데이트하는 경우) nnModified 보다 클 수 있습니다.

update.nModified

업데이트된 문서 수입니다. 필드 값을 현재 값으로 설정하는 등 업데이트 작업으로 인해 문서가 변경되지 않는 경우 nModifiedn 보다 작을 수 있습니다.

update.upserted

upsert: true 업데이트를 통해 삽입된 각 문서에 대한 정보가 포함된 문서 배열입니다.

각 문서에는 다음 정보가 포함되어 있습니다.

update.upserted.index

0부터 시작하는 인덱스를 사용하는 updates 배열의 upsert:true 성명서로 업데이트를 식별하는 정수입니다.

update.upserted._id

추가된 문서의 _id 값입니다.

update.writeErrors

업데이트 작업 중에 발생한 오류에 관한 정보가 포함된 문서 배열입니다. writeErrors 배열에는 오류가 발생한 각 업데이트 문에 대한 오류 문서가 포함되어 있습니다.

각 오류 문서에는 다음과 같은 필드가 포함되어 있습니다.

update.writeErrors.index

0부터 시작하는 인덱스을 사용하는 updates 배열의 업데이트 문을 식별하는 정수입니다.

update.writeErrors.code

오류를 식별하는 정수 값입니다.

update.writeErrors.errmsg

오류에 대한 설명입니다.

update.writeConcernError

쓰기 고려와 관련된 오류를 설명하고 다음 필드를 포함하는 문서:

update.writeConcernError.code

쓰기 문제 오류의 원인을 식별하는 정수 값입니다.

update.writeConcernError.errmsg

쓰기 관련 오류의 원인에 대한 설명입니다.

update.writeConcernError.errInfo.writeConcern

해당 작업에 사용되는 쓰기 관련 개체입니다. 쓰기 문제 개체 필드에 대한 자세한 내용은 쓰기 문제 사양을 참조하세요.

쓰기 고려 개체에는 쓰기 문제의 원본을 나타내는 다음 필드도 포함될 수 있습니다.

update.writeConcernError.errInfo.writeConcern.provenance

쓰기 문제가 발생한 위치를 나타내는 문자열 값입니다(쓰기 문제 provenance 라고도 함). 다음 표에는 이 필드에 사용할 수 있는 값과 그 의미가 나와 있습니다.

출처
설명
clientSupplied
쓰기 우려 사항은 애플리케이션에서 지정되었습니다.
customDefault
쓰기 고려는 사용자 정의된 기본값에서 비롯된 것입니다. setDefaultRWConcern을 참조하십시오.
getLastErrorDefaults
쓰기 고려는 복제본 세트의 settings.getLastErrorDefaults 필드에서 발생했습니다.
implicitDefault
쓰기 고려는 다른 모든 쓰기 고려 사양이 없는 상태에서 서버에서 발생했습니다.

앞서 언급한 업데이트 관련 반환 필드 외에도 db.runCommand()에는 추가 정보가 포함되어 있습니다:

  • 복제본 세트의 경우: optime, electionId, $clusterTimeoperationTime.

  • 클러스터의 경우: operationTime$clusterTime.

이러한 필드에 대한 자세한 내용은 db.runCommand 응답을 참조하세요.

다음은 업서트를 수행한 성공적인 update 명령에 대해 반환되는 문서 예시입니다.

{
"ok" : 1,
"nModified" : 0,
"n" : 1,
"upserted" : [
{
"index" : 0,
"_id" : ObjectId("52ccb2118908ccd753d65882")
}
]
}

다음은 업데이트 성명서가 3개 포함된 대량 업데이트에 대해 반환된 문서 예시입니다. 한 개의 업데이트 성명서는 성공하고 다른 두 개의 업데이트 성명서에서는 오류가 발생했습니다.

{
"ok" : 1,
"nModified" : 1,
"n" : 1,
"writeErrors" : [
{
"index" : 1,
"code" : 16837,
"errmsg" : "The _id field cannot be changed from {_id: 1.0} to {_id: 5.0}."
},
{
"index" : 2,
"code" : 16837,
"errmsg" : "The _id field cannot be changed from {_id: 2.0} to {_id: 6.0}."
},
]
}
← resetError