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db.collection.updateMany()

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MongoDB com drivers

Esta página documenta um método mongosh. Para ver o método equivalente em um driver MongoDB, consulte a página correspondente da sua linguagem de programação:

C#Java SyncNode.jsPyMongoCC++GoJava RSKotlin CoroutineKotlin SyncPHPMongoidRustScala
db.collection.updateMany(filter, update, options)

Atualiza todos os documentos que correspondem ao filtro especificado para uma collection.

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

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

  • MongoDB Enterprise: a versão autogerenciada e baseada em assinatura do MongoDB

  • MongoDB Community: uma versão com código disponível, de uso gratuito e autogerenciada do MongoDB

O método updateMany() tem o seguinte formato:

db.collection.updateMany(
<filter>,
<update>,
{
upsert: <boolean>,
writeConcern: <document>,
collation: <document>,
arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ],
hint: <document|string>,
let: <document>
}
)

O método updateMany() utiliza os seguintes parâmetros:

Parâmetro
Tipo
Descrição
documento

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

Especifique um documento vazio { } para atualizar todos os documentos da coleção.

documento ou pipeline

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

Contém apenas os seguintes estágios de agregação:

Para mais informações, consulte Atualize com um pipeline de agregação.

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

upsert
booleano

Opcional. Quando true, updateMany() ou:

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

  • Atualiza documentos que correspondem ao filter.

Para evitar várias alterações, certifique-se de que os campos filter sejam indexados exclusivamente.

Padrão é false.

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 coleção 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
array

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

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

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 array correspondente. Ou seja, não é possível especificar vários documentos de filtro de array 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 operações de atualização de array.

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 emitirá erros.

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

let
Documento

Opcional.

Especifica um documento com uma lista de variáveis. Isso permite que você melhore a legibilidade do comando separando as variáveis do texto da query.

A sintaxe do documento é:

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

A variável é definida para o valor retornado pela expressão e não pode ser alterada posteriormente.

Para acessar o valor de uma variável no comando, use o prefixo de dois cifrões ($$) junto com o nome da variável no formato $$<variable_name>. Por exemplo: $$targetTotal.

Para usar uma variável para filtrar os resultados, você deve acessar a variável dentro do operador $expr.

Para ver um exemplo completo com let e variáveis, consulte Atualizar com variáveis let.

O método retorna um documento que contém:

  • Um valor booleano acknowledged como true se a operação for executada com preocupação de gravaçãorefer ou false se a preocupação de gravação estiver desativada

  • 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

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.

A função embutida readWrite fornece os privilégios exigidos.

updateMany() atualiza todos os documentos correspondentes na coleção que corresponde ao filter, usando os critérios do update para aplicar modificações.

Se upsert: true e nenhum documento corresponder a filter, db.collection.updateMany() cria um novo documento com base nos parâmetros filter e update.

Se você especificar upsert: true em uma coleção fragmentada, deverá incluir a chave de fragmento completa em filter. Para comportamento adicional do db.collection.updateMany(), consulte Coleções fragmentadas.

Consulte Atualizar vários documentos com Upsert.

Para a especificação de modificação, o método db.collection.updateMany() pode aceitar um documento que contém somente expressões de operador de atualização a serem executadas.

Por exemplo:

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

O método db.collection.updateMany() pode aceitar um pipeline de agregação [ <stage1>, <stage2>, ... ] que especifica as modificações a serem realizadas. 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.updateMany(
<query>,
[
{ $set: { status: "Modified", comments: [ "$misc1", "$misc2" ] } },
{ $unset: [ "misc1", "misc2" ] }
]
...
)

Observação

Nesse pipeline, $set e $unset são estágios de agregação, diferentes dos operadores de atualização. Os estágios de agregação $set e $unset adicionam novos campos aos documentos e não modificam os valores dos campos existentes.

Para obter mais informações sobre os operadores de atualização, consulte $set e $unset.

Para obter exemplos, consulte Atualizar com pipeline de agregação.

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

O método updateMany() está disponível para coleções de séries temporais a partir do MongoDB 5.1.

Os comandos de atualização devem atender aos seguintes requisitos:

  • Você só pode combinar metaField ao valor do campo.

  • Você só pode modificar o valor do campo metaField.

  • Seu documento de atualização só pode conter expressões de operador de atualização.

  • Seu comando de atualização não deve limitar o número de documentos a serem atualizados. Defina multi: true ou use o método updateMany().

  • Seu comando de atualização não deve definir upsert: true.

Para uma operação db.collection.updateMany() que inclui upsert: true e está em uma coleção fragmentada, você deve incluir a chave de fragmento completa no filter.

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

db.collection.updateMany() 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 coleção e indexes dentro de uma transaction distribuída se a transaction não for uma transação de escrita de estilhaço cruzado.

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

Dica

Veja também:

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.updateMany() conseguir atualizar um ou mais documentos, ela adicionará uma entrada no oplog (log de operações) referente a cada documento atualizado. Se a operação falhar ou não encontrar nenhum documento para atualizar, ela não adicionará uma entrada no oplog.

A coleção restaurant contém os seguintes documentos:

{ "_id" : 1, "name" : "Central Perk Cafe", "violations" : 3 }
{ "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "violations" : 2 }
{ "_id" : 3, "name" : "Empire State Sub", "violations" : 5 }
{ "_id" : 4, "name" : "Pizza Rat's Pizzaria", "violations" : 8 }

A operação a seguir atualiza todos os documentos em que violations é maior que 4 e $set é um sinalizador para revisão:

try {
db.restaurant.updateMany(
{ violations: { $gt: 4 } },
{ $set: { "Review" : true } }
);
} catch (e) {
print(e);
}

A operação retorna:

{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 2, "modifiedCount" : 2 }

A coleção agora contém os seguintes documentos:

{ "_id" : 1, "name" : "Central Perk Cafe", "violations" : 3 }
{ "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "violations" : 2 }
{ "_id" : 3, "name" : "Empire State Sub", "violations" : 5, "Review" : true }
{ "_id" : 4, "name" : "Pizza Rat's Pizzaria", "violations" : 8, "Review" : true }

Se nenhuma correspondência for encontrada, a operação retornará:

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

A configuração upsert: true inseriria um documento se nenhuma correspondência fosse encontrada.

O db.collection.updateMany() pode utilizar um pipeline de agregação 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, "students" : "Elizabeth", "points" : 60, "commentsSemester1" : "well behaved", "commentsSemester2" : "needs improvement", "lastUpdate" : ISODate("2019-01-01T00:00:00Z") }
] )

Suponha que, em vez de separar os campos commentsSemester1 e commentsSemester2, você queira reuni-los em um novo campo comments. 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.

db.students.updateMany(
{ },
[
{ $set: { comments: [ "$commentsSemester1", "$commentsSemester2" ], lastUpdate: "$$NOW" } },
{ $unset: [ "commentsSemester1", "commentsSemester2" ] }
]
)

Observação

Nesse pipeline, $set e $unset são estágios de agregação, diferentes dos operadores de atualização. Os estágios de agregação $set e $unset adicionam novos campos aos documentos e não modificam os valores dos campos existentes.

Para obter mais informações sobre os operadores de atualização, consulte $set e $unset.

Primeira etapa

O estágio $set:

  • cria um novo campo de array comments cujos elementos são o conteúdo atual dos campos commentsSemester1 e commentsSemester2 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" : 1, "student" : "Skye", "status" : "Modified", "points" : 75, "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:11:45.784Z"), "comments" : [ "great at math", "loses temper" ] }
{ "_id" : 2, "student" : "Elizabeth", "status" : "Modified", "points" : 60, "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:11:45.784Z"), "comments" : [ "well behaved", "needs improvement" ] }

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 ], "lastUpdate" : ISODate("2019-01-01T00:00:00Z") },
{ "_id" : 2, "tests" : [ 94, 88, 90 ], "lastUpdate" : ISODate("2019-01-01T00:00:00Z") },
{ "_id" : 3, "tests" : [ 70, 75, 82 ], "lastUpdate" : ISODate("2019-01-01T00:00:00Z") }
] )

Usando um aggregation pipeline, você pode atualizar os documentos com a média calculada e a nota por letra.

db.students3.updateMany(
{ },
[
{ $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

Nesse pipeline, $set e $unset são estágios de agregação, diferentes dos operadores de atualização. Os estágios de agregação $set e $unset adicionam novos campos aos documentos e não modificam os valores dos campos existentes.

Para obter mais informações sobre os operadores de atualização, consulte $set e $unset.

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 ], "lastUpdate" : ISODate("2020-01-24T17:31:01.670Z"), "average" : 92, "grade" : "A" }
{ "_id" : 2, "tests" : [ 94, 88, 90 ], "lastUpdate" : ISODate("2020-01-24T17:31:01.670Z"), "average" : 90, "grade" : "A" }
{ "_id" : 3, "tests" : [ 70, 75, 82 ], "lastUpdate" : ISODate("2020-01-24T17:31:01.670Z"), "average" : 75, "grade" : "C" }

A coleção inspectors contém os seguintes documentos:

{ "_id" : 92412, "inspector" : "F. Drebin", "Sector" : 1, "Patrolling" : true },
{ "_id" : 92413, "inspector" : "J. Clouseau", "Sector" : 2, "Patrolling" : false },
{ "_id" : 92414, "inspector" : "J. Clouseau", "Sector" : 3, "Patrolling" : true },
{ "_id" : 92415, "inspector" : "R. Coltrane", "Sector" : 3, "Patrolling" : false }

A operação a seguir atualiza todos os documentos com Sector maior que 4 e inspector igual a "R. Coltrane":

try {
db.inspectors.updateMany(
{ "Sector" : { $gt : 4 }, "inspector" : "R. Coltrane" },
{ $set: { "Patrolling" : false } },
{ upsert: true }
);
} catch (e) {
print(e);
}

A operação retorna:

{
"acknowledged" : true,
"matchedCount" : 0,
"modifiedCount" : 0,
"upsertedId" : ObjectId("56fc5dcb39ee682bdc609b02"),
"upsertedCount": 1
}

A coleção agora contém os seguintes documentos:

{ "_id" : 92412, "inspector" : "F. Drebin", "Sector" : 1, "Patrolling" : true },
{ "_id" : 92413, "inspector" : "J. Clouseau", "Sector" : 2, "Patrolling" : false },
{ "_id" : 92414, "inspector" : "J. Clouseau", "Sector" : 3, "Patrolling" : true },
{ "_id" : 92415, "inspector" : "R. Coltrane", "Sector" : 3, "Patrolling" : false },
{ "_id" : ObjectId("56fc5dcb39ee682bdc609b02"), "inspector" : "R. Coltrane", "Patrolling" : false }

Como nenhum documento correspondeu ao filtro e upsert era true, updateMany() inseriu o documento com um _id gerado, as condições de igualdade de filter e os modificadores de update.

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

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

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 gravação foi especificada no aplicativo.
customDefault
A preocupação de gravação originou-se de um valor padrão personalizado definido. Consulte setDefaultRWConcern.
getLastErrorDefaults
A preocupação de gravação 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.updateMany(
{ category: "cafe" },
{ $set: { status: "Updated" } },
{ collation: { locale: "fr", strength: 1 } }
);

Ao atualizar um campo de array, você pode especificar arrayFilters que determinam quais elementos de array atualizar.

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 atualizar todos os elementos que são maiores ou iguais a 100 na array grades, utilize o operador posicional filtrado $[<identifier>] com a opção arrayFilters:

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

Após a operação, a coleção contém os seguintes documentos:

{ "_id" : 1, "grades" : [ 95, 92, 90 ] }
{ "_id" : 2, "grades" : [ 98, 100, 100 ] }
{ "_id" : 3, "grades" : [ 95, 100, 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 da array grades onde a nota é maior ou igual a 85, use o operador posicional filtrado com $[<identifier>] o arrayFilters

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

Após a operação, a coleção conta com 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" : 100, "std" : 6 },
{ "grade" : 87, "mean" : 100, "std" : 3 },
{ "grade" : 85, "mean" : 100, "std" : 4 }
]
}

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 } )

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

Observação

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

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

O comando de atualização retorna o seguinte:

{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 3, "modifiedCount" : 3 }

Para ver se o índice sugerido é usado, execute o pipeline $indexStats:

db.students.aggregate( [ { $indexStats: { } }, { $sort: { name: 1 } }, { $match: {key: { 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 many documents
db.medical.updateMany(
// User must have the Provider role to perform the update
{ $expr: { $ne: [ {
$setIntersection: [ [ "Provider" ], "$$USER_ROLES.role" ] }, []
] } },
// Update diagnosisCode
{ $set: { diagnosisCode: "ACH 02"} }
)

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 many documents
db.medical.updateMany(
// User must have the Provider role to perform the update
{ $expr: { $ne: [ {
$setIntersection: [ [ "Provider" ], "$$USER_ROLES.role" ] }, []
] } },
// Update diagnosisCode
{ $set: { diagnosisCode: "ACH 02"} }
)

O exemplo anterior não atualiza nenhum documento.

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db.collection.update