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db.collection.updateOne()

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 호환성
  • 구문
  • 액세스 제어
  • 행동
  • 예제

정의

db.collection.updateOne(filter, update, options)

중요

Mongo쉬 방법

이 페이지에서는 mongosh 메서드를 설명합니다. 이는 데이터베이스 명령이나 Node.js와 같은 언어별 드라이버에 대한 설명서가 아닙니다 .

데이터베이스 명령에 대해서는 update 명령을 참조하십시오.

MongoDB API 드라이버의 경우 언어별 MongoDB 드라이버 설명서를 참조하세요.

레거시 mongo 셸 문서는 해당 MongoDB 서버 릴리스 문서를 참조하세요.

Mongo 셸 V4.4

필터를 기반으로 컬렉션 내의 단일 문서를 교체합니다.

호환성

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 db.collection.updateOne() 사용할 수 있습니다.

  • MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스

구문

updateOne() 메서드의 구문은 다음과 같습니다.

db.collection.updateOne(
   <filter>,
   <update>,
   {
     upsert: <boolean>,
     writeConcern: <document>,
     collation: <document>,
     arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
     hint:  <document|string>        // Available starting in MongoDB 4.2.1
   }
)

매개변수

db.collection.updateOne() 메서드는 다음 매개 변수를 사용합니다.

매개변수
유형
설명
필터
문서

업데이트의 선택 기준입니다. 메서드와 동일한 쿼리 선택기를 find() 사용할 수 있습니다.

컬렉션에서 반환된 첫 번째 문서를 삭제하려면 빈 문서 { }를 지정합니다.

업데이트
문서 또는 파이프라인

수정 사항을 적용합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다.

문서 업데이트

업데이트 연산자 표현식만 포함합니다.

자세한 내용 은 업데이트 연산자 표현식으로 업데이트 문서를참조하세요.

집계 파이프라인 (MongoDB 4 부터 시작 .2)

다음 집계 단계만 포함합니다.

자세한 내용 은 집계 파이프라인으로 업데이트를 참조하세요.

대체 문서로 업데이트하려면 db.collection.replaceOne()을 참조하십시오.

upsert
부울

선택 사항. true 일 때 updateOne() 중 하나:

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

  • filter와 일치하는 단일 문서를 업데이트합니다.

여러 개의 업서트를 방지하려면 filter 필드가 고유하게 인덱싱되어 있는지 확인하세요.

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

writeConcern
문서

선택 사항입니다. 쓰기 고려를 표현하는 문서입니다. 기본 쓰기 고려를 사용하지 않으려면 생략하세요.

트랜잭션에서 실행되는 경우 작업에 대한 쓰기 고려를 명시적으로 설정하지 마세요. 트랜잭션에 쓰기 고려를 사용하려면 트랜잭션 및 쓰기 고려를 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 사항입니다. 필터 문서의 배열로, 배열 필드에 대한 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.

힌트
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 4.2.1에 추가되었습니다.

반환

이 메서드는 다음을 포함하는 문서를 반환합니다.

  • matchedCount - 매칭된 문서의 수를 포함

  • modifiedCount - 수정된 문서 수를 포함

  • upsertedId upserted 문서의 _id이(가) 포함된 [upsertedId]

  • upsertedCount 업서트된 문서 수를 포함하는

  • 쓰기 고려로 작업이 실행된 경우 부울 acknowledged을 true로, 쓰기 고려가 비활성화된 경우 부울을 false로 설정합니다.

액세스 제어

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

  • update 지정된 컬렉션에 대한 조치입니다.

  • find 지정된 컬렉션에 대한 조치입니다.

  • insert 작업은 해당 연산으로 인해 업서트가 발생하는 경우 지정된 컬렉션에 대한 작업입니다.

기본 제공 역할 readWrite은 이러한 권한을 제공합니다.

행동

단일 문서 업데이트

db.collection.updateOne() 필터 와 일치하는 첫 번째 문서를 찾아 지정된 업데이트 수정 사항을 적용합니다.

업데이트 연산자 표현식 문서가 포함된 업데이트

업데이트 사양 의 경우 db.collection.updateOne() 메서드는 업데이트 연산자 표현식만 포함된 문서를 허용할 수 있습니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

db.collection.updateOne(
   <query>,
   { $set: { status: "D" }, $inc: { quantity: 2 } },
   ...
)

aggregation pipeline으로 업데이트하기

MongoDB 4 부터 시작.2, db.collection.updateOne() 메서드는 수행할 수정을 지정하는 집계 파이프라인 [ <stage1>, <stage2>, ... ] 을(를) 받아들일 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.

db.collection.updateOne(
   <query>,
   [
      { $set: { status: "Modified", comments: [ "$misc1", "$misc2" ] } },
      { $unset: [ "misc1", "misc2" ] }
   ]
   ...
)

참고

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

예제 는 집계 파이프라인으로 업데이트를 참조하세요.

업서트

upsert: true 이고 filter 과 일치하는 문서가 없는 경우 db.collection.updateOne() 는 filter 기준 및 update 수정 사항을 기반으로 새 문서를 만듭니다. 업서트로 업데이트를 참조하세요.

샤드 컬렉션에 upsert: true 를 지정하는 경우 필터 에 전체 샤드 키를 포함해야 합니다. 샤드된 컬렉션에 대한 추가 db.collection.updateOne() 동작은 샤드된 컬렉션을 참조하세요 .

고정 사이즈 컬렉션

업데이트 작업이 문서 크기를 변경하는 경우, 작업은 실패합니다.

샤드 컬렉션

upsert 샤드 컬렉션에서

샤드 컬렉션에서 db.collection.updateOne() 을(를) 사용하려면 다음을 수행합니다.

  • upsert: true 을 지정하지 않으면 _id 필드에 정확히 일치하는 항목을 포함하거나 단일 샤드를 대상으로 지정해야 합니다(예: 필터 에 샤드 키 포함).

  • upsert: true 지정하는 경우 필터 에 샤드 키가 포함되어야 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

샤드 키 수정

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.

경고

샤드 collection의 문서에는 샤드 키 필드가 누락될 수 있습니다. 문서의 샤드 키 값을 변경할 때 실수로 샤드 키를 제거하지 않도록 주의하세요.

을 사용하여 기존 샤드 키 값을 수정하려면 db.collection.updateOne() 다음을 수행합니다.

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

  • 반드시 트랜잭션에서 실행하거나 재시도 가능 쓰기로 실행해야 합니다 .

  • 전체 샤드 키에 동등 필터 를 포함 해야 합니다 .

샤드 컬렉션의upsert 도 참조하세요.

누락된 샤드 키

샤드 컬렉션의 문서 에는 샤드 키 필드가 누락 될 수 있습니다. 를 mongos 사용하여 누락된 샤드 키를 db.collection.updateOne() 설정하려면 에서 실행 해야 합니다 . 샤드에서 직접 작업을 실행하지 마세요 .

또한 다음 요구 사항도 적용됩니다.

작업
요구 사항:
설정 방법 null

  • upsert: true인 경우 전체 샤드 키에 대한 동일성 필터가 필요합니다.

null이 아닌 값으로 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

  • 반드시 트랜잭션 내에서 또는 재시도 가능 쓰기로 수행해야 합니다.

  • upsert: true인 경우 전체 샤드 키에 대한 동일성 필터가 필요합니다.

팁

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.

설명 가능성

updateOne() 은 db.collection.explain() 와 호환되지 않습니다.

트랜잭션

db.collection.updateOne() 는 분산 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.

트랜잭션 내 업서트

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

db.collection.updateOne() 가 포함된 은 upsert: true 기존 컬렉션 또는 존재하지 않는 컬렉션에서 실행할 수 있습니다. 존재하지 않는 컬렉션에서 실행하면 작업이 컬렉션을 만듭니다.

팁

다음도 참조하세요.

트랜잭션에서 컬렉션 및 인덱스 생성

쓰기 고려 및 트랜잭션

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

oplog 항목

db.collection.updateOne() 작업이 문서를 성공적으로 업데이트하면 oplog (작업 로그)에 항목이 추가됩니다. 작업이 실패하거나 업데이트할 문서를 찾지 못하면 작업은 oplog에 항목을 추가하지 않습니다.

예제

업데이트 연산자 표현식을 사용하여 업데이트

restaurant 컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

{ "_id" : 1, "name" : "Central Perk Cafe", "Borough" : "Manhattan" },
{ "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "Borough" : "Queens", "violations" : 2 },
{ "_id" : 3, "name" : "Empire State Pub", "Borough" : "Brooklyn", "violations" : 0 }

다음 작업은 name: "Central Perk Cafe"이 violations 필드가 있는 단일 문서를 업데이트합니다.

try {
   db.restaurant.updateOne(
      { "name" : "Central Perk Cafe" },
      { $set: { "violations" : 3 } }
   );
} catch (e) {
   print(e);
}

이 연산은 다음을 반환합니다.

{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }

일치하는 항목이 없으면 작업은 대신 다음을 반환합니다.

{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 0, "modifiedCount" : 0 }

upsert: true 를 설정하면 일치하는 항목이 없는 경우 문서가 삽입됩니다. 업서트로 업데이트참조

aggregation pipeline으로 업데이트하기

MongoDB 4 부터 시작.2, db.collection.updateOne() 는 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.

예제 1

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

다음 문서로 students 컬렉션을 생성합니다.

db.students.insertMany( [
   { "_id" : 1, "student" : "Skye", "points" : 75, "commentsSemester1" : "great at math", "commentsSemester2" : "loses temper", "lastUpdate" : ISODate("2019-01-01T00:00:00Z") },
   { "_id" : 2, "student" : "Elizabeth", "points" : 60, "commentsSemester1" : "well behaved", "commentsSemester2" : "needs improvement", "lastUpdate" : ISODate("2019-01-01T00:00:00Z") }
] )

첫 번째 문서에서 commentsSemester1 필드와 commentsSemester2 필드를 구분하는 대신 두 번째 문서처럼 comments 필드로 모으고 싶다고 가정해 보겠습니다. 다음 업데이트 작업은 집계 파이프라인을 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 새 comments 필드를 추가하고 lastUpdate 필드를 설정합니다.

  • 컬렉션에 있는 모든 문서의 commentsSemester1 및 commentsSemester2 필드를 삭제합니다.

업데이트 명령의 필터가 고유한 문서를 대상으로 하는지 확인하십시오. 아래 코드에 id 필드는 이러한 필터의 예입니다.

db.students.updateOne(
   { _id: 1 },
   [
      { $set: { status: "Modified", comments: [ "$commentsSemester1", "$commentsSemester2" ], lastUpdate: "$$NOW" } },
      { $unset: [ "commentsSemester1", "commentsSemester2" ] }
   ]
)

참고

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

첫 번째 단계

$set 단계:

  • 요소가 misc1 및 misc2 필드의 현재 콘텐츠인 새 배열 필드 comments를 생성하고

  • 필드 lastUpdate를 집계 변수 NOW 값으로 설정합니다. 집계 변수 NOW는 현재 날짜/시간 값으로 해석되며 파이프라인 전체에서 동일하게 유지됩니다. 집계 변수에 액세스하려면 변수 앞에 이중 달러 기호 $$를 붙이고 따옴표로 묶습니다.

두 번째 단계
$unset 단계에서는 commentsSemester1 및 commentsSemester2 필드를 제거합니다.

명령 후, 컬렉션에 다음과 같은 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 2, "student" : "Elizabeth", "status" : "Modified", "points" : 60, "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:11:45.784Z"), "comments" : [ "well behaved", "needs improvement" ] }
{ _id: 1, student: 'Skye', points: 75, commentsSemester1: 'great at math', commentsSemester2: 'loses temper', lastUpdate: ISODate("2019-01-01T00:00:00.000Z") }

정렬을 도입한 후에는 정렬 순서에서 발견된 첫 번째 문서만 수정되고 나머지 문서는 그대로 유지됩니다.

예제 2

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.

예를 들어, 다음 문서를 사용하여 students3 컬렉션을 만듭니다.

db.students3.insertMany( [
   { "_id" : 1, "tests" : [ 95, 92, 90 ], "average" : 92, "grade" : "A", "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:18:40.013Z") },
   { "_id" : 2, "tests" : [ 94, 88, 90 ], "average" : 91, "grade" : "A", "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:18:40.013Z") },
   { "_id" : 3, "tests" : [ 70, 75, 82 ], "lastUpdate" : ISODate("2019-01-01T00:00:00Z") }
] )

세 번째 문서 _id: 3에 average 및 grade 필드가 누락되었습니다. 집계 파이프라인을 사용하여 계산된 등급 평균 및 문자 등급으로 문서를 업데이트할 수 있습니다.

db.students3.updateOne(
   { _id: 3 },
   [
     { $set: { average: { $trunc: [  { $avg: "$tests" }, 0 ] }, lastUpdate: "$$NOW" } },
     { $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"
     } } } }
   ]
)

참고

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

첫 번째 단계

$set 단계:

  • 는 tests 필드의 평균을 기준으로 새 필드 average 을 계산합니다. $avg 집계 연산자에 대한 자세한 내용은 $avg를 , $trunc 잘라내기 집계 연산자에 대한 자세한 내용은 $trunc을 참조하세요.

  • 필드 lastUpdate를 집계 변수 NOW 값으로 설정합니다. 집계 변수 NOW는 현재 날짜/시간 값으로 해석되며 파이프라인 전체에서 동일하게 유지됩니다. 집계 변수에 액세스하려면 변수 앞에 이중 달러 기호 $$를 붙이고 따옴표로 묶습니다.

두 번째 단계
$set 단계에서는 이전 단계에서 계산한 average 필드를 기반으로 새 필드 grade를 계산합니다. $switch 애그리게이션 연산자에 대한 자세한 내용은 $switch를 참조하세요.

명령 후, 컬렉션에 다음과 같은 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "tests" : [ 95, 92, 90 ], "average" : 92, "grade" : "A", "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:18:40.013Z") }
{ "_id" : 2, "tests" : [ 94, 88, 90 ], "average" : 91, "grade" : "A", "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:18:40.013Z") }
{ "_id" : 3, "tests" : [ 70, 75, 82 ], "lastUpdate" : ISODate("2020-01-24T17:33:30.674Z"), "average" : 75, "grade" : "C" }

팁

다음도 참조하세요.

애그리게이션 파이프라인으로 업데이트.

업서트로 업데이트

restaurant 컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

{ "_id" : 1, "name" : "Central Perk Cafe", "Borough" : "Manhattan", "violations" : 3 },
{ "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "Borough" : "Queens", "violations" : 2 },
{ "_id" : 3, "name" : "Empire State Pub", "Borough" : "Brooklyn", "violations" : "0" }

다음 연산은 name : "Pizza Rat's Pizzaria"인 문서를 upsert: true로 바꾸려고 시도합니다.

try {
   db.restaurant.updateOne(
      { "name" : "Pizza Rat's Pizzaria" },
      { $set: {"_id" : 4, "violations" : 7, "borough" : "Manhattan" } },
      { upsert: true }
   );
} catch (e) {
   print(e);
}

upsert:true 이후 문서는 filter 및 update 기준에 따라 inserted입니다. 이 연산은 다음을 반환합니다.

{
   "acknowledged" : true,
   "matchedCount" : 0,
   "modifiedCount" : 0,
   "upsertedId" : 4,
   "upsertedCount": 1
}

이제 컬렉션에 다음 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "name" : "Central Perk Cafe", "Borough" : "Manhattan", "violations" : 3 },
{ "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "Borough" : "Queens", "violations" : 2 },
{ "_id" : 3, "name" : "Empire State Pub", "Borough" : "Brooklyn", "violations" : 4 },
{ "_id" : 4, "name" : "Pizza Rat's Pizzaria", "Borough" : "Manhattan", "violations" : 7 }

name 필드는 filter 기준을 사용하여 채워졌으며 update 연산자는 문서의 나머지 부분을 만드는 데 사용되었습니다.

다음 작업은 10보다 큰 violations로 첫 번째 문서를 업데이트합니다.

try {
   db.restaurant.updateOne(
      { "violations" : { $gt: 10} },
      { $set: { "Closed" : true } },
      { upsert: true }
   );
} catch (e) {
   print(e);
}

이 연산은 다음을 반환합니다.

{
   "acknowledged" : true,
   "matchedCount" : 0,
   "modifiedCount" : 0,
   "upsertedId" : ObjectId("56310c3c0c5cbb6031cafaea")
}

이제 컬렉션에 다음 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "name" : "Central Perk Cafe", "Borough" : "Manhattan", "violations" : 3 },
{ "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "Borough" : "Queens", "violations" : 2 },
{ "_id" : 3, "name" : "Empire State Pub", "Borough" : "Brooklyn", "violations" : 4 },
{ "_id" : 4, "name" : "Pizza Rat's Pizzaria", "Borough" : "Manhattan", "grade" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("56310c3c0c5cbb6031cafaea"), "Closed" : true }

필터와 일치하는 문서가 없고 upsert 이 true 이므로 updateOne() 이(가) 생성된 _id 및 update 기준만 있는 문서를 삽입했습니다.

쓰기 고려로 업데이트

3명으로 구성된 멤버 복제본 세트가 있는 경우 다음 작업은 majority의 w 및 100의 wtimeout 을 지정합니다.

try {
   db.restaurant.updateOne(
       { "name" : "Pizza Rat's Pizzaria" },
       { $inc: { "violations" : 3}, $set: { "Closed" : true } },
       { w: "majority", wtimeout: 100 }
   );
} catch (e) {
   print(e);
}

기본 및 하나 이상의 보조 서버가 100밀리초 이내에 각 쓰기 작업을 확인하면 다음을 반환합니다.

{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }

승인이 wtimeout 제한보다 오래 걸리면 다음 예외가 발생합니다.

WriteConcernError({
   "code" : 64,
   "errmsg" : "waiting for replication timed out",
   "errInfo" : {
     "wtimeout" : true,
     "writeConcern" : {
       "w" : "majority",
       "wtimeout" : 100,
       "provenance" : "getLastErrorDefaults"
     }
   }
})

다음 표에서는 errInfo.writeConcern.provenance의 가능한 값에 대해 설명합니다.

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.

데이터 정렬 지정

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.myColl.updateOne(
   { category: "cafe" },
   { $set: { status: "Updated" } },
   { collation: { locale: "fr", strength: 1 } }
);

배열 업데이트 작업에 arrayFilters 지정

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

업데이트 요소가 arrayFilters 기준과 일치

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 보다 크거나 같은 모든 요소를 수정하려면 필터링된 위치 연산자 $[<identifier>] 를 db.collection.updateOne() 메서드의 arrayFilters 옵션과 함께 사용합니다.

db.students.updateOne(
   { grades: { $gte: 100 } },
   { $set: { "grades.$[element]" : 100 } },
   { arrayFilters: [ { "element": { $gte: 100 } } ] }
)

작업은 단일 문서의 grades 필드를 업데이트하며, 작업 후 컬렉션에는 다음과 같은 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "grades" : [ 95, 92, 90 ] }
{ "_id" : 2, "grades" : [ 98, 100, 100 ] }
{ "_id" : 3, "grades" : [ 95, 110, 100 ] }

문서 배열의 특정 요소 업데이트

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 }
      ]
   }
] )

성적이 85 이상인 grades 배열의 모든 요소에 대한 mean 필드 값을 수정하려면 필터링된 위치 연산자 $[<identifier>] 을 db.collection.updateOne() 의 arrayFilters 와 함께 사용합니다. 메서드:

db.students2.updateOne(
   { },
   { $set: { "grades.$[elem].mean" : 100 } },
   { arrayFilters: [ { "elem.grade": { $gte: 85 } } ] }
)

작업은 단일 문서의 배열을 업데이트하고 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" : 75, "std" : 6 },
      { "grade" : 87, "mean" : 90, "std" : 3 },
      { "grade" : 85, "mean" : 85, "std" : 4 }
   ]
}

업데이트 작업에 hint 지정

버전 4.2.1에 추가되었습니다.

다음 문서로 샘플 students 컬렉션을 생성합니다.

db.students.insertMany( [
   { "_id" : 1, "student" : "Richard", "grade" : "F", "points" :  0,  "comments1" : null, "comments2" : null },
   { "_id" : 2, "student" : "Jane", "grade" : "A", "points" : 60,  "comments1" : "well behaved", "comments2" : "fantastic student" },
   { "_id" : 3, "student" : "Ronan", "grade" : "F", "points" :  0,  "comments1" : null, "comments2" : null },
   { "_id" : 4, "student" : "Noah", "grade" : "D", "points" : 20,  "comments1" : "needs improvement", "comments2" : null },
   { "_id" : 5, "student" : "Adam", "grade" : "F", "points" :  0,  "comments1" : null, "comments2" : null },
   { "_id" : 6, "student" : "Henry", "grade" : "A", "points" : 86,  "comments1" : "fantastic student", "comments2" : "well behaved" }
] )

컬렉션에 다음 인덱스를 만듭니다.

db.students.createIndex( { grade: 1 } )
db.students.createIndex( { points: 1 } )

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

참고

존재하지 않는 인덱스를 지정하면 연산 오류가 발생합니다.

db.students.updateOne(
   { "points": { $lte: 20 }, "grade": "F" },
   { $set: { "comments1": "failed class" } },
   { hint: { grade: 1 } }
)

업데이트 명령은 다음을 반환합니다.

{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }

참고

3개의 문서가 업데이트 기준과 일치하더라도 updateOne는 찾은 첫 번째 문서만 수정합니다. 따라서 학생 Richard, Ronan 및 Adam이 모두 기준을 충족하더라도 Richard만 업데이트됩니다.

사용된 인덱스를 보려면 작업에 대해 explain을 실행하세요.

db.students.explain().update(
   { "points": { $lte: 20 }, "grade": "F" },
   { $set: { "comments1": "failed class" } },
   { multi: true, hint: { grade: 1 } }
)

사용자 역할 및 문서 업데이트

MongoDB 7.0부터는 새로운 USER_ROLES 시스템 변수를 사용하여 사용자 역할을 반환할 수 있습니다.

이 섹션의 예제에서는 의료 정보가 포함된 컬렉션의 필드에 대한 업데이트를 보여줍니다. 이 예제에서는 USER_ROLES 시스템 변수로부터 현재 사용자 역할을 읽고, 사용자에게 특정 역할이 있는 경우에만 업데이트를 실행합니다.

시스템 변수를 사용하려면 변수 이름 시작 부분에 $$를 추가합니다. USER_ROLES 시스템 변수를 $$USER_ROLES로 지정합니다.

이 예제에서는 다음과 같은 사용자를 생성합니다.

  • James Billing 역할이 있습니다.

  • Michelle Provider 역할이 있습니다.

역할, 사용자 및 컬렉션을 생성하려면 다음 단계를 수행하세요.

1

역할 생성

필수 권한 및 리소스로 이름이 Billing인 역할과 Provider인 역할을 생성하세요.

실행:

db.createRole( { role: "Billing", privileges: [ { resource: { db: "test",
   collection: "medicalView" }, actions: [ "find" ] } ], roles: [ ] } )
db.createRole( { role: "Provider", privileges: [ { resource: { db: "test",
   collection: "medicalView" }, actions: [ "find" ] } ], roles: [ ] } )
2

사용자 만들기

필수 역할로 이름이 James인 사용자와 Michelle인 사용자를 생성하세요.

db.createUser( {
   user: "James",
   pwd: "js008",
   roles: [
      { role: "Billing", db: "test" }
   ]
} )
db.createUser( {
   user: "Michelle",
   pwd: "me009",
   roles: [
      { role: "Provider", db: "test" }
   ]
} )
3

컬렉션 생성

실행:

db.medical.insertMany( [
   {
      _id: 0,
      patientName: "Jack Jones",
      diagnosisCode: "CAS 17",
      creditCard: "1234-5678-9012-3456"
   },
   {
      _id: 1,
      patientName: "Mary Smith",
      diagnosisCode: "ACH 01",
      creditCard: "6541-7534-9637-3456"
   }
] )

Provider 역할이 있는 Michelle(으)로 로그인하여 다음과 같이 업데이트를 실행하세요.

1

다음 계정으로 로그인 Michelle

실행:

db.auth( "Michelle", "me009" )
2

업데이트 실행하기

실행:

// Attempt to update one document
db.medical.updateOne( {
   // User must have the Provider role to perform the update
   $expr: { $ne: [
      { $setIntersection: [ [ "Provider" ], "$$USER_ROLES.role" ] }, []
   ] } },
   // Update diagnosisCode
   { $set: { diagnosisCode: "ACH 01"} }
)

이전 예제에서는 $setIntersection을(를) 사용하여 "Provider" 문자열과 $$USER_ROLES.role 소속 사용자 역할 사이의 교차점이 비어 있지 않은 문서를 반환합니다. Michelle에게 Provider 역할이 있으므로 업데이트가 실행되었습니다.

이어서 Provider 역할이 없는 James(으)로 로그인하고 동일한 업데이트를 실행해 보세요.

1

다음 계정으로 로그인 James

실행:

db.auth( "James", "js008" )
2

업데이트 실행 시도하기

실행:

// Attempt to update one document
db.medical.updateOne( {
   // User must have the Provider role to perform the update
   $expr: { $ne: [
      { $setIntersection: [ [ "Provider" ], "$$USER_ROLES.role" ] }, []
   ] } },
   // Update diagnosisCode
   { $set: { diagnosisCode: "ACH 01"} }
)

이전 예제에서는 어떤 문서도 업데이트하지 않습니다.

팁

다음도 참조하세요.

여러 문서를 업데이트하려면 db.collection.updateMany()를 참조하세요.

← db.collection.update()
db.collection.updateMany() →

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