db.collection.insertMany()

Execução de operações

Por padrão, os documentos são inseridos na ordem em que são fornecidos.

Se o ordered estiver configurado para true e uma inserção falhar, o servidor não continuará inserindo registros.

Se ordered estiver definido como false e uma inserção falhar, o servidor continuará inserindo registros. Os documentos podem ser reordenados por mongod para aumentar o desempenho. Os aplicativos não devem depender da ordem de inserções se usarem um insertMany() não ordenado.

O número de operações em cada grupo não pode exceder o valor do maxWriteBatchSize do banco de dados. O valor padrão de maxWriteBatchSize é 100,000. Este valor é mostrado no campo hello.maxWriteBatchSize.

Esse limite evita problemas com mensagens de erro superdimensionadas. Se um grupo exceder este limite, o driver do cliente dividirá o grupo em grupos menores com contagens menores ou iguais ao valor do limite. Por exemplo, com o valor de maxWriteBatchSize de 100,000, se a fila for composta por 200,000 operações, o driver criará 2 grupos, cada um com 100,000 operações.

Se o relatório de erros de um único lote ficar muito grande, o MongoDB truncará todas as mensagens de erro restantes em uma string vazia. Se houver pelo menos duas mensagens de erro com tamanho total maior que 1MB, elas serão trucadas.

Os tamanhos e mecânicas de agrupamento são detalhes de desempenho interno e estão sujeitos a alterações em versões futuras.

A execução de uma lista de operações ordered em uma collection fragmentada geralmente será mais lenta do que a execução de uma lista unordered, já que, com uma lista ordenada, cada operação deve aguardar a conclusão da operação anterior.

Criação de collections

Se a coleção não existir, insertMany() criará a coleção quando a gravação for bem-sucedida.

_id Campo

Se o documento não especificar um campo _id, então mongod adicionará o campo _id e atribuirá um ObjectId() exclusivo para o documento. A maioria dos drivers cria um ObjectId e insere o campo _id, mas o mongod criará e preencherá o _id se o driver ou o aplicativo não o fizer.

Se o documento contiver um campo _id, o valor _id deverá ser único dentro da collection para evitar erro de chave duplicada.

Explicabilidade

insertMany() não é compatível com db.collection.explain().

Tratamento de erros

As inserções geram uma exceção BulkWriteError.

Excluindo os erros de write concern, as operações ordenadas são interrompidas após um erro, enquanto as operações não ordenadas continuam a processar todas as operações de gravação restantes na fila.

Os erros de write concern são exibidos no campo writeConcernErrors, enquanto todos os outros erros são exibidos no campo writeErrors. Se um erro for encontrado, o número de operações de gravação bem-sucedidas será exibido em vez de uma lista de _ids inseridos. Operações ordenadas exibem o único erro encontrado enquanto operações não ordenadas exibem cada erro em uma array.

Transações

db.collection.insertMany() pode ser usado dentro de transações distribuídas.

Consideração de desempenho para dados aleatórios

Se uma operação insere uma grande quantidade de dados aleatórios (por exemplo, índices com hash) em um campo indexado, o desempenho da inserção pode diminuir. Inserções em massa de dados aleatórios criam entradas de índice aleatórias, o que aumenta o tamanho do índice. Se o índice atingir o tamanho que requer cada inserção aleatória para acessar uma entrada de índice diferente, as inserções resultarão em uma alta taxa de remoção e substituição do cache WiredTiger. Quando isso acontece, o índice não está mais totalmente no cache e é atualizado no disco, o que diminui o desempenho.

Para melhorar o desempenho de inserções em massa de dados aleatórios em campos indexados, você pode:

• Soltar o índice e recriá-o depois de inserir os dados aleatórios.

• Insira os dados em uma coleção não indexada vazia.

A criação do índice após a inserção em massa classifica os dados na memória e executa uma inserção ordenada em todos os índices.

Entradas Oplog

Se uma operação db.collection.insertMany() inserir com êxito um ou mais documentos, a operação adicionará uma entrada no oplog (registro de operações) para cada documento inserido. Se a operação falhar, ela não adicionará uma entrada no oplog.

Inserir Vários documentos sem especificar um campo _id

O exemplo a seguir usa db.collection.insertMany() para inserir documentos que não contêm o campo _id :

try {
   db.products.insertMany( [
      { item: "card", qty: 15 },
      { item: "envelope", qty: 20 },
      { item: "stamps" , qty: 30 }
   ] );
} catch (e) {
   print (e);
}

A operação retorna o seguinte documento:

{
   "acknowledged" : true,
   "insertedIds" : [
      ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1a"),
      ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1b"),
      ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1c")
   ]
}

Como os documentos não incluíam _id, mongod cria e adiciona o campo _id para cada documento e atribui a ele um valor deObjectId() exclusivo.

Os valores ObjectId são específicos da máquina e do momento em que a operação é executada. Dessa forma, seus valores podem ser diferentes dos do exemplo.

Inserir vários documentos especificando um campo _id

O exemplo/operação a seguir usa insertMany() para inserir documentos que incluem o campo _id . O valor de _id deve ser exclusivo dentro da collection para evitar um erro de chave duplicada.

try {
   db.products.insertMany( [
      { _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
      { _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
      { _id: 12, item: "medium box", qty: 30 }
   ] );
} catch (e) {
   print (e);
}

A operação retorna o seguinte documento:

{ "acknowledged" : true, "insertedIds" : [ 10, 11, 12 ] }

A inserção de um valor duplicado para qualquer chave que faça parte de um índice único, como _id, gera uma exceção. A opção a seguir tenta inserir um documento com um valor _id que já existe:

try {
   db.products.insertMany( [
      { _id: 13, item: "envelopes", qty: 60 },
      { _id: 13, item: "stamps", qty: 110 },
      { _id: 14, item: "packing tape", qty: 38 }
   ] );
} catch (e) {
   print (e);
}

Como _id: 13 já existe, a seguinte exceção é gerada:

BulkWriteError({
   "writeErrors" : [
      {
         "index" : 0,
         "code" : 11000,
         "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 13.0 }",
         "op" : {
            "_id" : 13,
            "item" : "stamps",
            "qty" : 110
         }
      }
   ],
   "writeConcernErrors" : [ ],
   "nInserted" : 1,
   "nUpserted" : 0,
   "nMatched" : 0,
   "nModified" : 0,
   "nRemoved" : 0,
   "upserted" : [ ]
})

Observe que um documento foi inserido: O primeiro documento de _id: 13 será inserido com sucesso, mas a segunda inserção falhará. Isso também impedirá que documentos adicionais deixados na fila sejam inseridos.

Com ordered a false, a operação de inserção continuaria com quaisquer documentos restantes.

Inserções não ordenadas

As seguintes tentativas para inserir múltiplos documentos com o campo _id e ordered: false. O array de documentos contém dois documentos com campos _id duplicados.

try {
   db.products.insertMany( [
      { _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
      { _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
      { _id: 11, item: "medium box", qty: 30 },
      { _id: 12, item: "envelope", qty: 100},
      { _id: 13, item: "stamps", qty: 125 },
      { _id: 13, item: "tape", qty: 20},
      { _id: 14, item: "bubble wrap", qty: 30}
   ], { ordered: false } );
} catch (e) {
   print (e);
}

A operação apresenta a seguinte exceção:

BulkWriteError({
   "writeErrors" : [
      {
         "index" : 2,
         "code" : 11000,
         "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 11.0 }",
         "op" : {
            "_id" : 11,
            "item" : "medium box",
            "qty" : 30
         }
      },
      {
         "index" : 5,
         "code" : 11000,
         "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 13.0 }",
         "op" : {
            "_id" : 13,
            "item" : "tape",
            "qty" : 20
         }
      }
   ],
   "writeConcernErrors" : [ ],
   "nInserted" : 5,
   "nUpserted" : 0,
   "nMatched" : 0,
   "nModified" : 0,
   "nRemoved" : 0,
   "upserted" : [ ]
})

Embora o documento com item: "medium box" e item: "tape" tenha falhado ao ser inserido devido a valores duplicados _id , nInserted mostra que os 5 documentos restantes foram inseridos.

Usando write concern

Dado um conjunto de réplicas de três membros, a operação a seguir especifica um w de majority e wtimeout de 100

try {
   db.products.insertMany(
      [
         { _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
         { _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
         { _id: 12, item: "medium box", qty: 30 }
      ],
      { w: "majority", wtimeout: 100 }
   );
} catch (e) {
   print (e);
}

Se o primário e pelo menos um secundário reconhecerem cada operação de gravação dentro de 100 milissegundos, ele retornará:

{
  "acknowledged" : true,
  "insertedIds" : [
     ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1a"),
     ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1b"),
     ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1c")
  ]
}

Se o tempo total necessário para que todos os nós necessários no conjunto de réplicas reconheçam a operação de gravação for maior que wtimeout, a writeConcernError a seguir será exibida quando o período de wtimeout tiver passado.

Esta operação retorna:

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