DB - MongoDB CRUD 사용방법 및 기타 사용방법 - 3

 

이번 포스팅은 몽고디비 CRUD 3번째 글입니다. 이번 내용은 문서 update부터 다루어볼 예정입니다. 혹시나 이전 포스팅을 못 보신분들은 간단히 아래 링크에서 참고 부탁드립니다.

 

DB - MongoDB CRUD 사용방법 및 기타 사용방법 - 1

DB - MongoDB CRUD 사용방법 및 기타 사용방법 - 2

Update Documents

예제에 앞서 아래 문서들을 삽입해줍니다. 아래 문서들을 이용해서 예제를 진행할 것입니다.

 

db.inventory.insertMany( [
   { item: "canvas", qty: 100, size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "mat", qty: 85, size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "mousepad", qty: 25, size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" }, status: "P" },
   { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "P" },
   { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
   { item: "planner", qty: 75, size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
   { item: "postcard", qty: 45, size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "sketchbook", qty: 80, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
   { item: "sketch pad", qty: 95, size: { h: 22.85, w: 30.5, uom: "cm" }, status: "A" }
] );

 

-Update Documents in a Collection

몽고디비에선 문서 업데이트를 위해 $set와 같은 업데이트 연산자를 제공하여 필드값을 수정한다. $set과 같은 몇몇 수정 연산자는 필드가 존재하지 않을 경우 필드를 생성해준다.

 

-Update a Single Document

db.collection.updateOne() 명령어를 이용해서 단일 문서 수정을 수행한다.

 

> db.inventory.updateOne({item:"paper"},{$set:{"size.uom":"cm",status:"P"},$currentDate:{lastModified:true}})

 

위 쿼리는 item이 paper인 첫번째 문서의 임베디드 문서 필드인 size 필드의 uom값을 cm으로 status필드의 값을 P로 바꾸어준다. 그리고 $currentDate 연산자를 사용하여 lastModified 필드의 값을 현재 날짜로 업데이트한다. 만약 lastModified 필드가 없으면 $currentDate가 필드를 만들어 값을 넣어준다.

 

-Update Multiple Documents

db.collection.updateMany() 명령어를 이용해서 다수의 문서를 한번에 수정한다.

 

> db.inventory.updateMany({qty:{$lt:50}},{$set:{"size.uom":"in",status:"P"},$currentDate:{lastModified:true}})

 

위 쿼리는 qty 필드의 값이 50보다 작은 모든 문서에 대해 $set 연산자에 대한 필드를 수정하고, lastModified 필드에 변경 날짜와 시간을 넣어준다.

 

-Replace a Document

_id 필드를 제외한 문서의 전체 내용을 바꾸려면 완전히 새로운 문서를 두 번째 인수로 db.collection.replaceOne()에 전달한다.

 

문서를 교체 할 때 교체 문서는 필드 / 값 쌍으로 만 구성되어야한다. 즉, 업데이트 연산자 표현식을 포함하면 안된다.

 

대체 문서는 원본 문서와 다른 필드를 가질 수 있다. 대체 문서에서 _id 필드는 변경할 수 없으므로 _id 필드를 생략 할 수 있다. 그러나 _id 필드를 포함 시키면 현재 값과 동일한 값을 가져야한다.

 

> db.inventory.replaceOne({item:"paper"},{ item:"paper", instock:[{warehouse:"A",qty:60},{warehouse: "B", qty: 40}]})

 

위 쿼리는 item이 paper인 첫번째 문서를 두번째 인자인 문서로 교체해준다. _id 필드를 생략하였으므로 기존과 동일한 _id필드를 가지며, 혹시나 _id 필드를 넣더라도 대체하길 원하는 문서의 _id값과 동일하게 넣어줘야한다. 

 

여기까지 간단히 수정 쿼리을 다루어봤는데, 조금더 자세히 수정쿼리에 대해 다루어보자.

 

Method	설명
db.collection.updateOne()	여러 문서가 지정된 필터와 일치하더라도 지정된 필터와 일치하는 최대 하나의 문서를 업데이트한다. 버전 3.2의 새로운 기능.
db.collection.updateMany()	지정된 필터와 일치하는 모든 문서를 업데이트한다.
db.collection.replaceOne()	여러 문서가 지정된 필터와 일치하더라도 지정된 필터와 일치하는 최대 하나의 문서를 대체한다.   버전 3.2의 새로운 기능
db.collection.update()	지정된 필터와 일치하는 단일 문서를 업데이트하거나 지정된 필터와 일치하는 모든 문서를 업데이트한다.  기본적으로 해당 Method는 단일 문서를 업데이트한다. 여러 문서를 업데이트하려면 multi 옵션을 사용한다.

 

-추가적인 업데이트 Method

Method

db.collection.findOneAndReplace()

db.collection.findOneAndUpdate()

db.collection.findAndModify()

db.collection.save()

db.collection.bulkWrite()

 

Delete Documents

문서 삭제에 대한 예제를 다루어봅니다.

 

-Delete All Documents

특정 컬렉션의 모든 문서를 삭제하기 위해서는 필터 값에 아무런 값을 넣지 않고 db.collection.deleteMany() 메서드를 작성하면 된다.

 

> db.inventory.deleteMany({})

 

해당 컬렉션에 모든 문서를 삭제하고 삭제대상이 된 문서의 갯수를 결과로 반환한다.

 

-Delete All Documents that Match a Condition

삭제할 문서를 식별하는 기준 또는 필터를 지정할 수 있다. 필터는 조회 쿼리와 동일한 구문을 사용한다.

 

> db.inventory.deleteMany({status:"A"})

 

위 쿼리는 status 값이 A인 모든 문서를 삭제한다.

 

-Delete Only One Document that Matches a Condition

지정된 필터와 일치하는 문서를 하나만 삭제할때 db.collection.deleteOne()을 사용한다.

 

> db.inventory.deleteOne({status:"D"})

 

Delete Behavior

-Indexes 

컬렉션에서 모든 문서를 삭제하더라도 인덱스는 삭제하지 않는다. (이것은 인덱스의 내부 구조에 대한 내용까지 들어갈 듯한데, 보통 B+Tree에서 인덱스 삭제 연산이 있더라도 삭제 플래그값만 남기고 값은 바로 삭제하지 않았던 걸로 기억. 정확히 아시는 분은 댓글로 좀 부탁드립니다...)

 

삭제 연산에 사용되는 Method들은 아래와 같다.

 

Method	설명
db.collection.deleteOne()	여러 문서가 지정된 필터와 일치하더라도 지정된 필터와 일치하는 문서를 하나만 삭제한다. 버전 3.2의 새로운 기능.
db.collection.deleteMany()	지정된 필터와 일치하는 모든 문서를 삭제한다. 버전 3.2의 새로운 기능.
db.collection.remove()	지정된 필터와 일치하는 단일 문서 또는 모든 문서를 삭제한다.

 

-추가적인 문서삭제 Method

Method	설명
db.collection.findOneAndDelete()	해당 메서드는 정렬 옵션을 제공한다. 이 옵션을 사용하면 지정된 순서대로 정렬된 첫번째 문서를 삭제한다.
db.collection.findAndModify()	해당 메서드는 정렬 옵션을 제공한다. 이 옵션을 사용하면 지정된 순서대로 정렬된 첫번째 문서를 삭제할 수 있다.
db.collection.bulkWrite()

 

Bulk Write Operations

몽고디비는 클라이언트에게 벌크작업을 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 벌크작업은 단일 컬렉션에 대해서만 수행가능하다. 몽고디비는 애플리케이션이 벌크작업에 필요한 수용 가능한 Acknowledgement 수준을 결정할 수 있도록한다.

 

db.collection.bulkWrite() 메소드는 대량 삽입, 업데이트 및 제거 작업을 수행하는 기능을 제공한다. MongoDB는 db.collection.insertMany()를 통한 대량 삽입도 지원한다.

 

-Ordered vs Unordered Operations

벌크작업은 작업에 순서가 있거나 순서가 맞지 않을 수 있다.

 

순서가 지정된 작업 목록을 사용하여 MongoDB는 작업을 순차적으로 실행한다. 쓰기 작업 중 하나를 처리하는 동안 오류가 발생하면 MongoDB는 목록에 남아있는 쓰기 작업을 처리하지 않고 반환한다.

 

정렬되지 않은 작업 목록을 사용하면 MongoDB가 작업을 병렬로 실행할 수 있지만이 동작은 보장되지 않는다. 쓰기 작업 중 하나를 처리하는 동안 오류가 발생하면 MongoDB는 목록에 남아있는 쓰기 작업을 계속 처리한다.

 

분할 된 컬렉션에서 정렬 된 작업 목록을 실행하면 정렬 된 목록을 사용하여 정렬되지 않은 목록을 실행하는 것보다 일반적으로 속도가 느려진다. 각 작업은 이전 작업이 완료 될 때까지 기다려야한다.

 

기본적으로 bulkWrite ()는 순서가 지정된 작업을 수행한다. 순서가없는 쓰기 작업을 지정하려면 옵션 문서에서 ordered : false를 설정하면 된다.

 

즉, 벌크 연산은 아래와 같은 오퍼레이션과 동일한 역할을 수행할 수 있다.

 

insertOne

insertMany

updateOne

updateMany

replaceOne

deleteOne

deleteMany

 

{ "_id" : 1, "char" : "Brisbane", "class" : "monk", "lvl" : 4 },
{ "_id" : 2, "char" : "Eldon", "class" : "alchemist", "lvl" : 3 },
{ "_id" : 3, "char" : "Meldane", "class" : "ranger", "lvl" : 3 }

 

characters 컬렉션에는 위와 같은 문서가 있다고 가정한다. 이 컬렉션에 아래와 같이 벌크 연산을 수행할 수 있다.

 

try {
   db.characters.bulkWrite(
      [
         { insertOne :
            {
               "document" :
               {
                  "_id" : 4, "char" : "Dithras", "class" : "barbarian", "lvl" : 4
               }
            }
         },
         { insertOne :
            {
               "document" :
               {
                  "_id" : 5, "char" : "Taeln", "class" : "fighter", "lvl" : 3
               }
            }
         },
         { updateOne :
            {
               "filter" : { "char" : "Eldon" },
               "update" : { $set : { "status" : "Critical Injury" } }
            }
         },
         { deleteOne :
            { "filter" : { "char" : "Brisbane"} }
         },
         { replaceOne :
            {
               "filter" : { "char" : "Meldane" },
               "replacement" : { "char" : "Tanys", "class" : "oracle", "lvl" : 4 }
            }
         }
      ]
   );
}
catch (e) {
   print(e);
}

 

벌크 연산의 결과는 아래와 같다.

 

{
   "acknowledged" : true,
   "deletedCount" : 1,
   "insertedCount" : 2,
   "matchedCount" : 2,
   "upsertedCount" : 0,
   "insertedIds" : {
      "0" : 4,
      "1" : 5
   },
   "upsertedIds" : {
 
   }
}

 

샤드 컬렉션에 벌크 연산 전략

초기 데이터 삽입 또는 일상적인 데이터 가져오기를 포함한 벌크삽입 연산 작업은 샤드 클러스터 성능에 영향을 줄 수 있다. 벌크삽입의 경우 다음 전략들을 고려할 수 있다.

 

-컬렉션 사전 분할

샤딩된 컬렉션이 비어 있다면, 컬렉션은 하나의 초기화된 청크만 갖고 있는다. 그런 다음 몽고디비는 데이터를 수신한 이후에 분할을 생성하고 분할 청크를 사용 가능한 샤드에 분배한다. 즉, 리소스가 어느정도 큰 작업이 될것이다. 이 성능 비용을 줄이기위해 벌크작업 이전에 컬렉션을 사전 분할 할 수 있다.

Split Chunks in a Sharded Cluster — MongoDB Manual

-순서없는 벌크 연산

샤드 클러스터에 대한 쓰기 성능을 향상시키려면 벌크연산의 선택적인 매개변수인 orderded를 false로 설정하면 된다. 이 설정은 순서없이 작업을 수행하는데, 병렬로 수행하기 때문에 여러 샤드에 동시에 작업수행이 가능하다. 하지만 이 작업을 하기 전에는 컬렉션이 미리 분할되어 있어야한다.

 

여기까지 수정,삭제,벌크 연산에 대해 다루어봤습니다. 이후 포스팅에서 더 다양한 연산들을 다루어보겠습니다.