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db.collection.updateOne()

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

Importante

Método mongosh

Esta página documenta um método mongosh . Esta não é a documentação para comandos de banco de dados ou drivers específicos de idioma, como Node.js.

Para o comando do banco de dados, consulte o comando update.

Para drivers de API do MongoDB, consulte a documentação do driver MongoDB específica do idioma.

Para a documentação de shell legada do mongo, consulte a documentação para a versão correspondente do MongoDB Server:

mongo shell v4.4

Atualiza um único documento dentro da coleção com base no filtro.

Você pode utilizar o db.collection.updateOne() para implantações hospedadas nos seguintes ambientes:

  • MongoDB Atlas: o serviço totalmente gerenciado para implantações MongoDB na nuvem

O método updateOne() tem a seguinte sintaxe:

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

O método db.collection.updateOne() utiliza os seguintes parâmetros:

Parâmetro
Tipo
Descrição
filtro, filtro
documento

Os critérios de seleção para a atualização. Os mesmos seletores de query que no método find() estão disponíveis.

Especifique um documento vazio { } para atualizar o primeiro documento retornado na coleção.

documento ou pipeline

As modificações a serem aplicadas. Podem ser uma dos seguintes:

Aggregation pipeline (começando no MongoDB 4.2)

Contém apenas os seguintes estágios de agregação:

Para mais informações, consulte Atualizar com um aggregation pipeline.

Para atualizar com um documento de substituição, consulte db.collection.replaceOne().

upsert
boleano

Opcional. Quando true, updateOne() ou:

  • Cria um novo documento se nenhum documento corresponder a filter. Para obter mais detalhes, consulte comportamento upsert.

  • Atualiza um único documento que corresponda a filter.

Para evitar várias atualizações, certifique-se de que os campos filter sejam indexados de forma exclusiva.

O padrão é false, que não insere um novo documento quando nenhuma correspondência é encontrada.

writeConcern
documento

Opcional. Um documento que expressa o write concern. Omitir para usar o write concern padrão.

Não defina explicitamente a preocupação de gravação para a operação se for executada em uma transação. Para usar write concern com transações, consulte Transações e write concern.

collation
documento

Opcional.

Especifica o agrupamento a ser usado para a operação.

A colocação permite que os usuários especifiquem regras específicas do idioma para comparação de strings, como regras para letras maiúsculas e marcas de acento.

A opção de agrupamento tem a seguinte sintaxe:

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

Ao especificar agrupamento, o campo locale é obrigatório; todos os outros campos de agrupamento são opcionais. Para obter descrições dos campos, consulte Documento de agrupamento.

Se o agrupamento não for especificado, mas a coleção tiver um agrupamento padrão (consulte db.createCollection()), a operação usará o agrupamento especificado para a coleção.

Se nenhum agrupamento for especificado para a collection ou para as operações, o MongoDB usa a comparação binária simples usada nas versões anteriores para comparações de strings.

Você não pode especificar vários agrupamentos para uma operação. Por exemplo, você não pode especificar agrupamentos diferentes por campo ou, se estiver realizando uma busca com uma classificação, não poderá usar um agrupamento para a busca e outro para a classificação.

arrayFilters
variedade

Opcional. Uma matriz de documentos de filtro que determina quais elementos da matriz modificar para uma operação de atualização em um campo da matriz.

No documento de upgrade, use o operador posicional filtrado $[<identifier>] para definir um identificador, que você então faz referência nos documentos do filtro de matriz. Você não pode ter um documento de filtro de matriz para um identificador se o identificador não estiver incluído no documento de atualização.

Observação

O <identifier> deve começar com uma letra minúscula e conter apenas caracteres alfanuméricos.

Você pode incluir o mesmo identificador várias vezes no documento de atualização; entretanto, para cada identificador distinto ($[identifier]) no documento de atualização, você deve especificar exatamente um documento de filtro de matriz correspondente. Ou seja, não é possível especificar vários documentos de filtro de matriz para o mesmo identificador. Por exemplo, se a instrução de atualização incluir o identificador x (possivelmente várias vezes), você não poderá especificar o seguinte para arrayFilters que inclui 2 documentos de filtro separados para x:

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

No entanto, você pode especificar condições compostas no mesmo identificador em um único documento de filtro, como nos exemplos a seguir:

// 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 } }
]

Para obter exemplos, consulte Especificar arrayFilters para uma operação de atualização de matriz.

Documento ou string

Opcional. Um documento ou string que especifica o índice a ser usado para dar suporte ao predicado de query.

A opção pode usar um documento de especificação de índice ou a string do nome do índice.

Se você especificar um índice que não existe, a operação ocorrerá erros.

Para um exemplo, consulte Especificar hint para Operações de Atualização.

Novidades na versão 4.2.1.

O método retorna um documento que contém:

  • matchedCount contendo o número de documentos correspondentes

  • modifiedCount contendo o número de documentos modificados

  • upsertedId contendo o _id para o documento atualizado

  • upsertedCount contendo o número de documentos upserted

  • Um valor booleano acknowledged como true se a operação for executada com referência de escritarefer ou false se a referência de escrita estiver desativada

Em implantações executadas com authorization, o usuário deve ter acesso que inclua os seguintes privilégios:

  • update ação na(s) coleção(ões) especificada(s).

  • find ação na(s) coleção(ões) especificada(s).

  • insert ação na(s) coleção(s) especificada(s) se a operação resultar em um upsert.

O papel embutido readWrite fornece os privilégios exigidos.

db.collection.updateOne() encontra o primeiro documento que corresponde ao filtro e aplica as modificações de atualização especificadas.

Para as especificações de atualização, o método db.collection.updateOne() pode aceitar um documento que contém apenas expressões de operador de atualização .

Por exemplo:

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

A partir do MongoDB 4.2, o método db.collection.updateOne() pode aceitar um aggregation pipeline [ <stage1>, <stage2>, ... ] que especifica as modificações a serem executadas. O pipeline pode consistir nas seguintes etapas:

O uso do aggregation pipeline permite uma instrução de atualização mais expressiva, como atualizações condicionais Express com base em valores de campo atuais ou atualização de um campo usando o valor de outro(s) campo(s).

Por exemplo:

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

Observação

O $set e o $unset usados no pipeline referem-se aos estágios de aggregation $set e $unset, respectivamente, e não aos operadores de atualização $set e $unset.

Para obter exemplos, consulte Atualizar com o aggregation pipeline.

Se upsert: true e nenhum documento corresponder ao critério filter, db.collection.updateOne() cria um novo documento com base nos critérios filter e nas modificações update . Consulte Atualizar com Upsert.

Se você especificar upsert: true em uma coleção fragmentada, você deverá incluir a chave de shard completa no filtro. Para comportamento adicional db.collection.updateOne() em uma coleção fragmentada, consulte Coleções fragmentadas.

Se uma operação de atualização alterar o tamanho do documento, a operação falhará.

Para usar db.collection.updateOne() em uma collection fragmentada:

  • Se você não especificar upsert: true, deverá incluir uma correspondência exata no campo _id ou direcionar um único shard (por exemplo, incluindo a chave de shard no filtro).

  • Se você especificar upsert: true, o filtro deverá incluir a chave de shard.

No entanto, os documento em uma collection fragmentada podem não ter os campo do fragmento. Para direcionar um documento que não tenha a chave de shard, você pode usar a null equality match em conjunto com outra condição de filtro (como no campo _id ). Por exemplo:

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

A partir do MongoDB 4,2, você pode atualizar o valor da chave do fragmento de um documento, a menos que o campo da chave do fragmento seja o campo imutável _id. No MongoDB 4.2 e anterior, o valor de campo chave de fragmento de um documento é imutável.

Aviso

Documento em collection fragmentadas podem não ter os campo da chave de fragmento. Tenha cuidado para não remover acidentalmente a chave de fragmento ao alterar o valor da chave de fragmento de um documento.

Para modificar o valor chave do fragmento existente com db.collection.updateOne():

Veja também upsert em uma collection fragmentada.

Os documentos em uma collection fragmentada podem não ter os campos de chave de shard. Para usar db.collection.updateOne() para definir uma chave de shard ausente , você deve executar em um mongos. Não emita a operação diretamente no shard.

Além disso, os seguintes requisitos também se aplicam:

Tarefa
Requisitos
Para definir como null
  • Requer filtro de igualdade na chave de fragmento completa se upsert: true.

Para definir um valor diferente de null
  • Deve ser executado dentro de uma transação ou como uma retryable write.

  • Requer filtro de igualdade na chave de fragmento completa se upsert: true.

Dica

Como um valor de chave ausente é retornado como parte de uma correspondência de igualdade nula, para evitar a atualização de uma chave de valor nulo, inclua condições de consulta (como no campo _id) conforme apropriado.

Veja também:

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

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

Importante

Na maioria dos casos, uma transação distribuída incorre em um custo de desempenho maior do que as gravações de um único documento, e a disponibilidade de transações distribuídas não deve substituir o design eficaz do esquema. Em muitos cenários, o modelo de dados desnormalizado (documentos e arrays incorporados) continuará a ser ideal para seus dados e casos de uso. Ou seja, para muitos cenários, modelar seus dados adequadamente minimizará a necessidade de transações distribuídas.

Para considerações adicionais sobre o uso de transações (como limite de tempo de execução e limite de tamanho do oplog), consulte também Considerações de produção.

Você pode criar collection e índices dentro de uma transação distribuída se a transação não for uma transação de escrita cross-shard.

db.collection.updateOne() com upsert: true pode ser executado em uma coleção existente ou uma coleção não existente. Se for executada em uma coleção inexistente, a operação cria a coleção.

Não defina explicitamente a preocupação de gravação para a operação se for executada em uma transação. Para usar write concern com transações, consulte Transações e write concern.

Se uma operação db.collection.updateOne() atualizar um documento com êxito, a operação adicionará uma entrada no oplog (registro de operações). Se a operação falhar ou não localizar um documento para atualizar, a operação não adicionará uma entrada no oplog.

A coleção restaurant contém os seguintes documentos:

{ "_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 }

A operação a seguir atualiza um único documento onde name: "Central Perk Cafe" com o campo violations:

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

A operação retorna:

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

Se nenhuma correspondência for encontrada, a operação retornará:

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

A configuração upsert: true inseriria o documento se nenhuma correspondência fosse encontrada. Consulte Atualizar com Upsert

A partir do MongoDB 4.2, o db.collection.updateOne() pode usar um aggregation pipeline para a atualização. O pipeline pode consistir nas seguintes etapas:

O uso do aggregation pipeline permite uma instrução de atualização mais expressiva, como atualizações condicionais Express com base em valores de campo atuais ou atualização de um campo usando o valor de outro(s) campo(s).

Os exemplos a seguir usam o aggregation pipeline para modificar um campo usando os valores de outros campos no documento.

Criar uma coleção students com os seguintes documentos:

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") }
] )

Suponha que, em vez de campos commentsSemester1 e commentsSemester2 separados no primeiro documento, você deseja uni-los em um campo comments, como o segundo documento. A seguinte operação de atualização usa um pipeline de agregação para:

  • adicione o novo campo comments e defina o campo lastUpdate.

  • remova os campos commentsSemester1 e commentsSemester2 de todos os documentos da coleção.

Certifique-se de que o filtro no comando de atualização direcione para um documento exclusivo. O campo id no código abaixo é um exemplo desse filtro:

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

Observação

O $set e o $unset usados no pipeline referem-se aos estágios de aggregation $set e $unset, respectivamente, e não aos operadores de atualização $set e $unset.

Primeira etapa

O estágio $set:

  • cria um novo campo de array comments cujos elementos são o conteúdo atual dos campos misc1 e misc2 e

  • define o campo lastUpdate para o valor da variável de agregação NOW. A variável de agregação NOW é resolvida para o valor de data e hora atual e permanece a mesma em todo o pipeline. Para acessar variáveis de agregação, prefixe a variável com cifrões duplos $$ e coloque entre aspas.

Segunda etapa
O estágio $unset remove os campos commentsSemester1 e commentsSemester2.

Após o comando, a coleção contém os seguintes documentos:

{ "_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") }

Observe que depois de introduzir uma classificação, somente o primeiro documento encontrado na ordem de classificação é modificado e os documentos restantes permanecem intocados.

O aggregation pipeline permite que a atualização execute atualizações condicionais com base nos valores de campo atuais, bem como use valores de campo atuais para calcular um valor de campo separado.

Por exemplo, criar uma coleção students3 com os seguintes documentos:

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") }
] )

O _id: 3 do terceiro documento, não possui os campos average e grade. Usando uma pipeline de agregação, você pode atualizar o documento com a média calculada e a nota por letra.

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"
} } } }
]
)

Observação

O $set usado no pipeline refere-se ao estágio de aggregation $set, e não aos operadores de atualização $set.

Primeira etapa

O estágio $set:

  • calcula um novo campo average com base na média do campo tests. Consulte $avg para obter mais informações sobre o operador de agregação do $avg e $trunc para obter mais informações sobre o operador de agregação truncada $trunc.

  • define o campo lastUpdate para o valor da variável de agregação NOW. A variável de agregação NOW é resolvida para o valor de data e hora atual e permanece a mesma em todo o pipeline. Para acessar variáveis de agregação, prefixe a variável com cifrões duplos $$ e coloque entre aspas.

Segunda etapa
O estágio $set calcula um novo campo grade com base no campo average calculado no estágio anterior. Consulte $switch para obter mais informações sobre o operador de aggregation do $switch.

Após o comando, a coleção contém os seguintes documentos:

{ "_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" }

A coleção restaurant contém os seguintes documentos:

{ "_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" }

A operação a seguir tenta atualizar o documento com name : "Pizza Rat's Pizzaria", enquanto upsert: true:

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

Como upsert:true o documento é inserted com base nos critérios filter e update. A operação retorna:

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

A coleção agora contém os seguintes documentos:

{ "_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 }

O campo name foi preenchido usando os critérios filter, enquanto os operadores update foram usados para criar o restante do documento.

A operação a seguir atualiza o primeiro documento com violations que é maior que 10:

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

A operação retorna:

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

A coleção agora contém os seguintes documentos:

{ "_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 }

Como nenhum documento correspondeu ao filtro, e upsert era true, updateOne() inseriu o documento com um _id gerado e os critérios update apenas.

Dado um conjunto de réplicas de três nós, a operação a seguir especifica um w de majority, wtimeout de 100:

try {
db.restaurant.updateOne(
{ "name" : "Pizza Rat's Pizzaria" },
{ $inc: { "violations" : 3}, $set: { "Closed" : true } },
{ 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, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }

Se a confirmação demorar mais que o limite wtimeout , a exceção será lançada:

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

A tabela a seguir explica os possíveis valores de errInfo.writeConcern.provenance:

Proveniência
Descrição
clientSupplied
A preocupação de escrita foi especificada no aplicativo.
customDefault
A write concern originou-se de um valor padrão personalizado definido. Consulte setDefaultRWConcern.
getLastErrorDefaults
A write concern originada do campo settings.getLastErrorDefaults do conjunto de réplicas.
implicitDefault
A preocupação de gravação originou-se do servidor na ausência de todas as outras especificações de preocupação de gravação.

A colocação permite que os usuários especifiquem regras específicas do idioma para comparação de strings, como regras para letras maiúsculas e marcas de acento.

Uma coleção myColl possui os seguintes documentos:

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

A seguinte operação inclui a opção coleção:

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

A partir do MongoDB 3,6, ao atualizar um campo de array, você pode especificar arrayFilters que determina quais elementos da array devem ser atualizados.

Crie uma collection students com os seguintes documentos:

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

Para modificar todos os elementos que são maiores ou iguais a 100 na matriz grades , use o operador posicional filtrado $[<identifier>] com a opção arrayFilters no método db.collection.updateOne() :

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

A operação atualiza o campo grades de um único documento e, após a operação, a coleção tem os seguintes documentos:

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

Crie uma collection students2 com os seguintes documentos:

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 }
]
}
] )

Para modificar o valor do campo mean para todos os elementos na matriz grades onde a nota é maior ou igual a 85, use o operador posicional filtrado $[<identifier>] com o arrayFilters no db.collection.updateOne() método:

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

A operação atualiza o array de um único documento e após a operação, a coleção possui os seguintes documentos:

{
"_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 }
]
}

Novidades na versão 4.2.1.

Criar uma coleção students de amostra com os seguintes documentos:

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" }
] )

Crie os seguintes índices na coleção:

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

A seguinte operação de atualização sugere explicitamente o uso do índice { grade: 1 }:

Observação

Se você especificar um índice que não existe, a operação ocorrerá erros.

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

O comando de atualização retorna o seguinte:

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

Observação

Embora 3 documentos correspondam aos critérios da atualização, updateOne apenas modifica o primeiro documento que encontra. Portanto, embora todos os alunos Richard, Ronan e Adam atendam aos critérios, apenas Richard será atualizado.

Para visualizar o índice utilizado, execute o explain na operação:

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

A partir do MongoDB 7.0, você pode usar a nova variável de sistemaUSER_ROLES para retornar funções de usuário .

O exemplo nesta seção mostra atualizações de campos em uma collection que contém informações médicas. O exemplo lê os roles atuais do usuário da variável de sistema USER_ROLES e só executa as atualizações se o usuário tiver um role específico.

Para usar uma variável do sistema, adicione $$ ao início do nome da variável. Especifique a variável de sistema USER_ROLES como $$USER_ROLES.

O exemplo cria estes usuários:

  • James com um role Billing.

  • Michelle com um role Provider.

Execute as seguintes etapas para criar os roles, os usuários e a collection:

1

Crie roles denominados Billing e Provider com os recursos e privilégios exigidos.

Executar:

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

Crie usuários chamados James e Michelle com os roles exigidos.

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

Executar:

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"
}
] )

Faça login como Michelle, que tem o role Provider, e execute uma atualização:

1

Executar:

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

Executar:

// 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"} }
)

O exemplo anterior usa $setIntersection para retornar documentos onde a interseção entre a string "Provider" e os roles de usuário do $$USER_ROLES.role não está vazia. Michelle tem o role Provider, então a atualização é executada.

Em seguida, faça login como James, que não tem o role Provider e tente realizar a mesma atualização:

1

Executar:

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

Executar:

// 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"} }
)

O exemplo anterior não atualiza nenhum documento.

Dica

Veja também:

Para atualizar vários documentos, consulte db.collection.updateMany().

← db.collection.update()