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읽기 전용

뷰는 읽기 전용입니다. 뷰에 대한 쓰기 작업에 오류가 발생합니다.

뷰를 지원할 수 있는 읽기 작업은 다음과 같습니다.

• db.collection.find()

• db.collection.findOne()

• db.collection.aggregate()

• db.collection.countDocuments()

• db.collection.estimatedDocumentCount()

• db.collection.count()

• db.collection.distinct()

인덱스 사용 및 정렬 작업

• 뷰는 기본 collection의 인덱스를 사용합니다.

• 인덱스는 기본 collection에 있으므로 뷰에서 직접 인덱스를 생성, 삭제 또는 다시 작성할 수 없으며 뷰에서 인덱스 목록을 가져올 수 없습니다.

• MongoDB 4.4부터는 뷰에서 $natural find 명령을 실행할 때 정렬을 지정할 수 있습니다. 이전 버전의 MongoDB는 뷰에서 $natural 정렬을 지원하지 않습니다.

• 뷰의 기본 집계 파이프라인에는 블로킹 정렬 및 블로킹 그룹 작업에 대한 100메가바이트 메모리 제한이 적용됩니다. MongoDB 4.4부터는 뷰에서 allowDiskUse: true 와 함께 find 명령을 실행하여 MongoDB가 임시 파일을 사용하여 정렬 및 그룹 작업을 차단하도록 허용할 수 있습니다.

  MongoDB 4.4 이전에는 aggregate 명령만 allowDiskUse 옵션을 허용했습니다.

  팁

  다음도 참조하세요.

  블로킹 정렬 작업 메모리 제한에 대한 자세한 내용은 정렬 작업을 참조하세요.

프로젝션 제한 사항

뷰에 대한 find() 작업은 다음 프로젝션 연산자를 지원하지 않습니다.

• $

• $elemMatch

• $slice

• $meta

변경할 수 없는 이름

뷰의 이름은 바꿀 수 없습니다.

뷰 생성

• 뷰는 읽기 작업 중에 온디맨드로 계산되며, MongoDB는 기본 집계 파이프라인의 일부로 뷰에 대한 읽기 작업을 실행합니다. 따라서 뷰는 다음과 같은 작업을 지원하지 않습니다.

  • db.collection.mapReduce(),

  • $text 연산자의 경우, 애그리게이션의 $text 연산은 첫 번째 단계에만 유효하므로,

  • $geoNear 파이프라인 단계.

• 뷰를 만드는 데 사용된 집계 파이프라인이 _id 필드를 억제하는 경우 뷰의 문서에 _id 필드가 없습니다.

뷰를 쿼리하면 다음이 수행됩니다.

• db.collection.find() 에 대한 쿼리 filter, projection, sort, skip, limit 및 기타 작업은 해당 aggregation pipeline 단계로변환됩니다.

• 변환된 집계 파이프라인 단계는 뷰의 집계 파이프라인 끝에 추가됩니다. 이는 뷰를 생성할 때 설정된 뷰의 기본 파이프라인을 수정하지 않습니다.

• 집계 파이프라인 옵티마이저는 성능을 개선하기 위해 뷰 집계 파이프라인 단계를 재구성합니다. 이는 쿼리 결과를 변경하지 않습니다.

샤드 뷰

뷰의 기본 collection이 샤드된 경우 뷰도 샤드된 것으로 간주됩니다. 따라서 $lookup 및 $graphLookup 연산의 from 필드에 대해 샤드 뷰를 지정할 수 없습니다.

보기 및 데이터 정렬

• 뷰를 만들 때 뷰의 기본 데이터 정렬을 지정할 수 있습니다. 데이터 정렬이 지정되지 않은 경우, 뷰의 기본 데이터 정렬은 "simple" 이진 비교 데이터 정렬기입니다. 즉, 뷰는 컬렉션의 기본 데이터 정렬을 상속하지 않습니다.

• 뷰의 문자열 비교에서는 뷰의 기본 데이터 정렬을 사용합니다. 뷰의 기본 데이터 정렬을 변경하거나 재정의하려는 작업은 오류를 반환하며 실패합니다.

• 다른 보기에서 보기를 만드는 경우 원본 보기의 데이터 정렬과 다른 데이터 정렬을 지정할 수 없습니다.

• $lookup 또는 $graphLookup과 같이 여러 뷰를 포함하는 애그리게이션을 수행하는 경우 뷰의 데이터 정렬이 동일해야 합니다.

퍼블릭 뷰 정의

db.getCollectionInfos() 및 db.getCollectionNames() 와 같이 collection을 나열하는 작업은 출력에 뷰를 포함합니다.

db.createView()를 사용하여 뷰 만들기

db.createView()를 사용하여 1학년 학생으로 제한되는 뷰를 만듭니다.

db.createView(
   "firstYears",
   "students",
   [ { $match: { year: 1 } } ]
)

예를 들면 다음과 같습니다.

• firstYears 새 뷰의 이름입니다.

• students 뷰의 기반이 되는 컬렉션입니다.

• $match는 students 컬렉션의 1학년 학생과 일치하는 애그리게이션 표현식입니다.

이 예에서는 뷰를 쿼리합니다.

db.firstYears.find({}, { _id: 0 } )

다음 출력에는 1학년 학생에 대한 데이터가 있는 문서만 포함되어 있습니다. { _id: 0 } 프로젝션은 출력 디스플레이에 _id필드를 표시하지 않습니다.

[
  { sID: 22001, name: 'Alex', year: 1, score: 4 },
  { sID: 22021, name: 'Drew', year: 1, score: 3.2 },
  { sID: 21022, name: 'Farmer', year: 1, score: 2.2 }
]

db.createCollection()을 사용하여 뷰 만들기

db.createCollection() 메서드를 사용하면 특정 옵션이 있는 컬렉션 또는 뷰를 만들 수 있습니다.

다음 예에서는 graduateStudents 뷰를 만듭니다. 뷰에는 $match 단계에서 선택한 문서만 포함되어 있습니다. 선택적 데이터 정렬 설정에 따라 정렬 순서가 결정됩니다.

db.createCollection(
   "graduateStudents",
   {
      viewOn: "students",
      pipeline: [ { $match: { $expr: { $gt: [ "$year", 4 ] } } } ],
      collation: { locale: "en", caseFirst: "upper" }
   }
)

다음 예제에서는 보기를 쿼리합니다. $unset 단계에서는 명확성을 위해 출력에서 _id 필드를 제거합니다.

db.graduateStudents.aggregate(
   [
      { $sort: { name: 1 } },
      { $unset: [ "_id" ] }
   ]
)

출력이 정렬될 때 $sort 단계에서는 데이터 정렬 순서를 사용하여 대문자를 소문자보다 먼저 정렬합니다.

[
  { sID: 18020, name: 'Harley', year: 5, score: 2.8 },
  { sID: 17301, name: 'harley', year: 6, score: 3.1 }
]

뷰를 사용하여 두 컬렉션에 참여

$lookup 를 사용하여 두 collection에 대한 뷰를 만든 다음 해당 뷰에 대해 쿼리를 실행하는 것이 편리한 경우가 많습니다. 애플리케이션은 복잡한 파이프라인을 구성하거나 유지 관리할 필요 없이 뷰를 쿼리할 수 있습니다.

두 개의 샘플 컬렉션 inventory 및 orders를 만듭니다.

db.inventory.insertMany( [
   { prodId: 100, price: 20, quantity: 125 },
   { prodId: 101, price: 10, quantity: 234 },
   { prodId: 102, price: 15, quantity: 432 },
   { prodId: 103, price: 17, quantity: 320 }
] )
db.orders.insertMany( [
   { orderID: 201, custid: 301, prodId: 100, numPurchased: 20 },
   { orderID: 202, custid: 302, prodId: 101, numPurchased: 10 },
   { orderID: 203, custid: 303, prodId: 102, numPurchased: 5 },
   { orderID: 204, custid: 303, prodId: 103, numPurchased: 15 },
   { orderID: 205, custid: 303, prodId: 103, numPurchased: 20 },
   { orderID: 206, custid: 302, prodId: 102, numPurchased: 1 },
   { orderID: 207, custid: 302, prodId: 101, numPurchased: 5 },
   { orderID: 208, custid: 301, prodId: 100, numPurchased: 10 },
   { orderID: 209, custid: 303, prodId: 103, numPurchased: 30 }
] )

각 collection의 요소를 결합하는 뷰를 만듭니다.

db.createView( "sales", "orders", [
   {
      $lookup:
         {
            from: "inventory",
            localField: "prodId",
            foreignField: "prodId",
            as: "inventoryDocs"
         }
   },
   {
      $project:
         {
           _id: 0,
           prodId: 1,
           orderId: 1,
           numPurchased: 1,
           price: "$inventoryDocs.price"
         }
   },
      { $unwind: "$price" }
] )

예를 들면 다음과 같습니다.

• db.createView() 는 sales 뷰를 만듭니다.

• sales 뷰는 orders collection을 기반으로 합니다.

• $lookup 단계에서는 orders 컬렉션의 prodId 필드를 사용하여 inventory 컬렉션에서 일치하는 prodId 필드를 가진 문서를 조인합니다.

• 일치하는 문서는 inventoryDocs 필드에 배열로 추가됩니다.

• $project 단계에서는 사용 가능한 필드의 하위 집합을 선택합니다.

• $unwind 단계는 price 필드를 배열에서 스칼라 값으로 변환합니다.

sales 보기의 문서는 다음과 같습니다.

{ prodId: 100, numPurchased: 20, price: 20 },
{ prodId: 101, numPurchased: 10, price: 10 },
{ prodId: 102, numPurchased: 5, price: 15 },
{ prodId: 103, numPurchased: 15, price: 17 },
{ prodId: 103, numPurchased: 20, price: 17 },
{ prodId: 102, numPurchased: 1, price: 15 },
{ prodId: 101, numPurchased: 5, price: 10 },
{ prodId: 100, numPurchased: 10, price: 20 },
{ prodId: 103, numPurchased: 30, price: 17 }

각 제품의 총 판매액을 찾으려면 뷰를 쿼리합니다.

db.sales.aggregate( [
   {
      $group:
         {
            _id: "$prodId",
            amountSold: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$numPurchased" ] } }
         }
   }
] )

출력은 다음과 같습니다:

[
  { _id: 100, amountSold: 600 },
  { _id: 103, amountSold: 1105 },
  { _id: 101, amountSold: 150 },
  { _id: 102, amountSold: 90 }
]