db.collection.updateOne()
MongoDB とドライバー
このページではmongosh
メソッドがドキュメントされています。 MongoDB ドライバーで同等のメソッドを確認するには、プログラミング言語の対応するページを参照してください。
定義
互換性
このメソッドは、次の環境でホストされている配置で使用できます。
MongoDB Atlas はクラウドでの MongoDB 配置のためのフルマネージド サービスです
注意
このコマンドは、すべての MongoDB Atlas クラスターでサポートされています。すべてのコマンドに対する Atlas のサポートについては、「サポートされていないコマンド」を参照してください。
MongoDB Enterprise: サブスクリプションベースの自己管理型 MongoDB バージョン
MongoDB Community: ソースが利用可能で、無料で使用できる自己管理型の MongoDB のバージョン
構文
updateOne()
メソッドの構文は次のとおりです。
db.collection.updateOne( <filter>, <update>, { upsert: <boolean>, writeConcern: <document>, collation: <document>, arrayFilters: [ <filterdocument1>, ... ], hint: <document|string>, let: <document> } )
パラメーター
db.collection.updateOne()
メソッドは次のパラメーターを取ります。
Parameter | タイプ | 説明 | ||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ドキュメント | ||||||||||||||||||||
ドキュメントまたはパイプライン | 適用される変更内容。次のいずれかになります。
置き換えドキュメントを使用して更新するには、 | |||||||||||||||||||
| ブール値 | 任意。
複数のアップサートを回避するため、 デフォルトは | ||||||||||||||||||
| ドキュメント | 任意。書込み保証(write concern)を表現するドキュメント。デフォルトの書込み保証を使用する場合は省略します。 トランザクションで実行される場合、操作の書込み保証 (write concern)を明示的に設定しないでください。トランザクションで書込み保証を使用するには、「トランザクション書込み保証」を参照してください。 | ||||||||||||||||||
| ドキュメント | 任意。 操作に使用する照合を指定します。 照合を指定すると、大文字・小文字やアクセント記号など、文字列を比較するための言語独自のルールを指定できます。 照合オプションの構文は次のとおりです。
照合を指定する場合、 照合が指定されていなくても、コレクションにデフォルトの照合が設定されている場合( コレクションにも操作にも照合が指定されていない場合、MongoDB では以前のバージョンで使用されていた単純なバイナリ比較によって文字列が比較されます。 1 つの操作に複数の照合は指定できません。たとえば、フィールドごとに異なる照合を指定できません。また、ソートと検索を一度に実行する場合、検索とソートで別の照合を使用できません。 | ||||||||||||||||||
| 配列 | 任意。配列フィールドの更新操作でどの配列要素を変更するかを決定するフィルター ドキュメントの配列。 アップデート ドキュメントでは、
アップデート ドキュメントには同じ識別子を複数回含めることができます。ただし、アップデート ドキュメント内の個別の識別子 (
ただし、次の例のように、単一のフィルター ドキュメント内の同じ識別子に複合条件を指定できます。
| ||||||||||||||||||
ドキュメントまたは文字列 | 任意。 クエリ述語をサポートするために使用するインデックスを指定するドキュメントまたは string です。 このオプションには、インデックス仕様ドキュメントまたはインデックス名の文字列を指定できます。 存在しないインデックスを指定した場合、操作はエラーになります。 例については、「 | |||||||||||||||||||
| ドキュメント | 任意。 変数のリストを含むドキュメントを指定します。これにより、変数をクエリテキストから分離することで、コマンドの読みやすさを向上させることができます。 ドキュメントの構文は次のとおりです。
変数は式によって返された値に設定され、その後は変更できません。 コマンド内の変数の値にアクセスするには、二重ドル記号の接頭辞( 結果のフィルタリングに変数を使用するには、
|
戻り値
このメソッドは、次の内容を含むドキュメントを返します。
一致したドキュメントの数を含む
matchedCount
変更されたドキュメントの数を含む
modifiedCount
アップサートされたドキュメントの
_id
を含むupsertedId
アップサートされた文書の数を含む
upsertedCount
操作が書き込み保証
付きで実行された場合はブール値
acknowledged
(true
)、書き込み保証が無効になっている場合はfalse
になります
アクセス制御
authorization
を使用して実行されている配置では、ユーザーには次の特権を含むアクセス権が必要です。
指定したコレクションに対する
update
アクション。指定したコレクションに対する
find
アクション。操作の結果がアップサートになる場合は、指定されたコレクションに対して
insert
アクションが実行されます。
組み込みロール readWrite
は必要な特権を提供します。
動作
単一ドキュメントの更新
db.collection.updateOne()
はフィルターに一致する最初のドキュメントを検索し、指定された更新の変更を適用します。
更新演算子式ドキュメントを使用したアップデート
更新仕様の場合、db.collection.updateOne()
メソッドは更新演算子式のみを含むドキュメントを受け入れることができます。
以下に例を挙げます。
db.collection.updateOne( <query>, { $set: { status: "D" }, $inc: { quantity: 2 } }, ... )
集計パイプラインによる更新
db.collection.updateOne()
メソッドでは、集計パイプライン [ <stage1>, <stage2>, ... ]
を受け入れて、実行する変更を指定できます。このパイプラインには次のステージが含まれる可能性があります。
$addFields
とそのエイリアス$set
$replaceRoot
とそのエイリアス$replaceWith
。
集計パイプラインを使用すると、現在のフィールド値に基づいて条件付きのアップデートを表現したり、あるフィールドを他のフィールドの値を使用してアップデートするなど、より表現内容の多いアップデート ステートメントが可能になります。
以下に例を挙げます。
db.collection.updateOne( <query>, [ { $set: { status: "Modified", comments: [ "$misc1", "$misc2" ] } }, { $unset: [ "misc1", "misc2" ] } ] ... )
例については、「集計パイプラインによる更新」を参照してください。
アップサート
upsert: true
で、filter
に一致するドキュメントがない場合、db.collection.updateOne()
では filter
条件と update
の変更に基づいて新しいドキュメントが作成されます。詳細については、「アップサートによる更新」を参照してください。
シャーディングされたコレクションでupsert: true
を指定する場合は、フィルターに完全なシャードキーを含める必要があります。 シャーディングされたコレクションにおける追加のdb.collection.updateOne()
動作については、 シャーディングされたコレクション を参照してください。
上限付きコレクション
更新操作によりドキュメントのサイズが変更された場合、操作は失敗します。
シャーディングされたコレクション
upsert
シャーディングされたコレクション
シャーディングされたコレクションでdb.collection.updateOne()
を使用するには、次の手順に従います。
upsert: true
を指定しない場合は、_id
フィールドに完全一致を含めるか、単一のシャードをターゲットにする(フィルターにシャードキーを含めるなど)必要があります。upsert: true
を指定する場合、フィルタにはシャードキーを含める必要があります。
ただし、シャーディングされたコレクション内のドキュメントにはシャードキー フィールドがない場合があります。シャードキーがないドキュメントを対象とするには、null
の等価一致を別のフィルター条件(_id
フィールド上と同様に)と組み合わせて使用できます。例え:
{ _id: <value>, <shardkeyfield>: null } // _id of the document missing shard key
シャードキーの変更
シャードキー フィールドが不変の _id
フィールドでない限り、ドキュメントのシャードキー値を更新できます。
警告
シャーディングされたコレクション内のドキュメントには、シャード キー フィールドがないことがあります。ドキュメントのシャード キーの値を変更するときに、誤ってシャード キーを削除しないように注意してください。
既存のシャードキー値をdb.collection.updateOne()
で変更するには
必ず
mongos
上で使用します。シャードに直接操作を実行しないでください。トランザクション内で、または 再試行可能な書き込みとして実行する必要があります。
完全なシャードキーに等価 フィルター を含める 必要 があります 。
「シャーディングされたコレクションの upsert
」も参照してください。
欠落しているシャードキー
シャーディングされたコレクション内のドキュメントには、シャードキー フィールドがない場合があります。db.collection.updateOne()
を使用してドキュメントの欠落しているシャードキーを設定するには、mongos
で実行する必要があります。シャードに対して直接操作を実行しないでください。
さらに、次の要件も適用されます。
タスク | 要件 |
---|---|
|
|
|
|
Tip
欠落しているキー値は NULL 等価一致の一部として返されるため、NULL 値のキーが更新されないように、必要に応じて追加のクエリ条件(_id
フィールドなど)を追加します。
以下も参照してください。
説明可能性
トランザクション
db.collection.updateOne()
は分散トランザクション内で使用できます。
重要
ほとんどの場合、分散トランザクションでは 1 つのドキュメントの書き込み (write) よりもパフォーマンス コストが高くなります。分散トランザクションの可用性は、効果的なスキーマ設計の代わりにはなりません。多くのシナリオにおいて、非正規化されたデータモデル(埋め込みドキュメントと配列)が引き続きデータやユースケースに最適です。つまり、多くのシナリオにおいて、データを適切にモデリングすることで、分散トランザクションの必要性を最小限に抑えることができます。
トランザクションの使用に関するその他の考慮事項(ランタイム制限や oplog サイズ制限など)については、「本番環境での考慮事項」も参照してください。
トランザクション内のアップサート
トランザクションがクロスシャード間書き込みトランザクション(write transaction)でない場合に、分散トランザクション内にコレクションとインデックスを作成できます。
db.collection.updateOne()
と upsert: true
は、既存のコレクションまたは存在しないコレクションで実行できます。存在しないコレクションに対して実行すると、操作によってコレクションが作成されます。
書込み保証とトランザクション
トランザクションで実行される場合、操作の書込み保証 (write concern)を明示的に設定しないでください。トランザクションで書込み保証を使用するには、「トランザクション書込み保証」を参照してください。
Oplog エントリ
db.collection.updateOne()
操作によってドキュメントが正常に更新されると、その操作によって oplog(操作ログ)にエントリーが追加されます。操作が失敗した場合、または更新するドキュメントが見つからなかった場合は、その操作によって oplog にエントリーが追加されることはありません。
例
更新演算子式を使用して更新
restaurant
コレクションには次のドキュメントが含まれます:
{ "_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 }
次の操作は、 name: "Central Perk Cafe"
がviolations
フィールドで単一のドキュメントを更新します。
try { db.restaurant.updateOne( { "name" : "Central Perk Cafe" }, { $set: { "violations" : 3 } } ); } catch (e) { print(e); }
この操作では以下が返されます。
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }
一致するものが見つからなかった場合、以下の結果が返されます。
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 0, "modifiedCount" : 0 }
upsert: true
を設定すると、一致するものが見つからない場合にはドキュメントが挿入されます。 「アップサートによる更新 」を参照してください。
集約パイプラインによるアップデート
db.collection.updateOne()
は、更新に集計パイプラインを使用できます。パイプラインは、次のステージで設定できます。
$addFields
とそのエイリアス$set
$replaceRoot
とそのエイリアス$replaceWith
。
集計パイプラインを使用すると、現在のフィールド値に基づいて条件付きのアップデートを表現したり、あるフィールドを他のフィールドの値を使用してアップデートするなど、より表現内容の多いアップデート ステートメントが可能になります。
例 1
次の例では、集計パイプラインを使用して、ドキュメント内の他のフィールドの値を使用してフィールドを変更します。
次のドキュメントを使用して students
コレクションを作成します。
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") } ] )
最初のドキュメントで commentsSemester1
フィールドと commentsSemester2
フィールドを分ける代わりに、2 番目のドキュメントのように comments
フィールドにまとめたいと仮定します。次の更新操作では、集計パイプラインを使用して操作を行います。
新しい
comments
フィールドを追加し、lastUpdate
フィールドを設定します。コレクション内にあるすべてのドキュメントの
commentsSemester1
フィールドとcommentsSemester2
フィールドを削除します。
Update コマンドのフィルターが一意のドキュメントをターゲットにしていることを確認してください。以下のコードの id
フィールドは、そのようなフィルターの例です。
db.students.updateOne( { _id: 1 }, [ { $set: { status: "Modified", comments: [ "$commentsSemester1", "$commentsSemester2" ], lastUpdate: "$$NOW" } }, { $unset: [ "commentsSemester1", "commentsSemester2" ] } ] )
コマンドの実行後、コレクションには次のドキュメントが含まれます。
{ "_id" : 2, "student" : "Elizabeth", "status" : "Modified", "points" : 60, "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:11:45.784Z"), "comments" : [ "well behaved", "needs improvement" ] } { _id: 1, student: 'Skye', points: 75, commentsSemester1: 'great at math', commentsSemester2: 'loses temper', lastUpdate: ISODate("2019-01-01T00:00:00.000Z") }
ソートを導入すると、ソート順で最初に見つかったドキュメントのみが変更され、残りのドキュメントはそのままにされることに注意してください。
例 2
集計パイプラインを使用すると、現在のフィールド値に基づく条件付きアップデートを実行したり、アップデート時に別個のフィールド値の計算に現在のフィールド値を使用することができます。
たとえば、以下のドキュメントでstudents3
コレクションを作成する場合、
db.students3.insertMany( [ { "_id" : 1, "tests" : [ 95, 92, 90 ], "average" : 92, "grade" : "A", "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:18:40.013Z") }, { "_id" : 2, "tests" : [ 94, 88, 90 ], "average" : 91, "grade" : "A", "lastUpdate" : ISODate("2020-01-23T05:18:40.013Z") }, { "_id" : 3, "tests" : [ 70, 75, 82 ], "lastUpdate" : ISODate("2019-01-01T00:00:00Z") } ] )
3 番目のドキュメント_id: 3
には、 average
フィールドとgrade
フィールドがありません。集計パイプラインを使用して、計算された成績の平均およびレターグレードでドキュメントを更新することができます。
db.students3.updateOne( { _id: 3 }, [ { $set: { average: { $trunc: [ { $avg: "$tests" }, 0 ] }, lastUpdate: "$$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" } } } } ] )
- 第 1 ステージ
$set
段階:- 第 2 ステージ
$set
ステージでは、前のステージで計算されたaverage
フィールドに基づいて新しいフィールドgrade
が計算されます。集計演算子$switch
の詳細については、
$switch
を参照してください。
コマンドの実行後、コレクションには次のドキュメントが含まれます。
{ "_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" }
アップサートによる更新
restaurant
コレクションには次のドキュメントが含まれます。
{ "_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" }
次の操作は、upsert: true
の間にname : "Pizza Rat's Pizzaria"
を使用してドキュメントを更新しようとしています。
try { db.restaurant.updateOne( { "name" : "Pizza Rat's Pizzaria" }, { $set: {"_id" : 4, "violations" : 7, "borough" : "Manhattan" } }, { upsert: true } ); } catch (e) { print(e); }
upsert:true
なので、ドキュメントはfilter
およびupdate
基準に基づいてinserted
になります。この操作では以下を返します。
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 0, "modifiedCount" : 0, "upsertedId" : 4, "upsertedCount": 1 }
コレクションには、次のドキュメントが含まれています。
{ "_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 }
name
フィールドは filter
基準を使用して入力され、update
演算子を使用してドキュメントの残りの部分が作成されました。
次の操作では、10
より大きいviolations
を持つ最初のドキュメントを更新します。
try { db.restaurant.updateOne( { "violations" : { $gt: 10} }, { $set: { "Closed" : true } }, { upsert: true } ); } catch (e) { print(e); }
この操作では以下が返されます。
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 0, "modifiedCount" : 0, "upsertedId" : ObjectId("56310c3c0c5cbb6031cafaea") }
コレクションには、次のドキュメントが含まれています。
{ "_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 }
フィルターに一致するドキュメントがなく、 upsert
がtrue
であったため、 updateOne()
は生成された_id
とupdate
条件のみを持つドキュメントを挿入しました。
書き込み保証による更新
3 つのノードからなるレプリカセットがある場合、次の操作では majority
を w
と、100
を wtimeout
と指定します。
try { db.restaurant.updateOne( { "name" : "Pizza Rat's Pizzaria" }, { $inc: { "violations" : 3}, $set: { "Closed" : true } }, { w: "majority", wtimeout: 100 } ); } catch (e) { print(e); }
プライマリと少なくとも 1 つのセカンダリが 100 ミリ秒以内に各書き込み操作を確認すると、次の値が返されます。
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }
承認に wtimeout
制限時間を超える時間がかかると、次の例外が発生します。
WriteConcernError({ "code" : 64, "errmsg" : "waiting for replication timed out", "errInfo" : { "wtimeout" : true, "writeConcern" : { "w" : "majority", "wtimeout" : 100, "provenance" : "getLastErrorDefaults" } } })
次の表は、errInfo.writeConcern.provenance
の値について説明したものです。
出所 | 説明 |
---|---|
| 書き込み保証(write concern)がアプリケーションで指定されました。 |
| 書込み保証 (write concern) は、カスタム定義されたデフォルト値に基づきます。 |
| 書込み保証 (write concern) は、レプリカセットの |
| 他の書き込み保証(write concern)が一切指定されていない状態で、サーバーから発生した書き込み保証。 |
照合の指定
照合を指定すると、大文字・小文字やアクセント記号など、文字列を比較するための言語独自のルールを指定できます。
コレクション myColl
は、次のドキュメントを含みます。
{ _id: 1, category: "café", status: "A" } { _id: 2, category: "cafe", status: "a" } { _id: 3, category: "cafE", status: "a" }
次の操作には照合オプションが含まれます。
db.myColl.updateOne( { category: "cafe" }, { $set: { status: "Updated" } }, { collation: { locale: "fr", strength: 1 } } );
配列更新操作に arrayFilters
を指定する
配列フィールドを更新するときに、どの配列要素を更新するかを決定するためのarrayFilters
を指定できます。
arrayFilters
条件に一致する要素を更新する
次のドキュメントを使用してコレクション students
を作成します。
db.students.insertMany( [ { "_id" : 1, "grades" : [ 95, 92, 90 ] }, { "_id" : 2, "grades" : [ 98, 100, 102 ] }, { "_id" : 3, "grades" : [ 95, 110, 100 ] } ] )
grades
配列にある100
以上の要素をすべて変更するには、フィルタリングされた位置演算子$[<identifier>]
をdb.collection.updateOne()
メソッドで
arrayFilters
オプションとともに使用します。
db.students.updateOne( { grades: { $gte: 100 } }, { $set: { "grades.$[element]" : 100 } }, { arrayFilters: [ { "element": { $gte: 100 } } ] } )
この操作により 1 つのドキュメントの grades
フィールドが更新され、操作後にコレクションには次のドキュメントが含まれます。
{ "_id" : 1, "grades" : [ 95, 92, 90 ] } { "_id" : 2, "grades" : [ 98, 100, 100 ] } { "_id" : 3, "grades" : [ 95, 110, 100 ] }
ドキュメントの配列の特定の要素を更新する
次のドキュメントを使用してコレクション students2
を作成します。
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 } ] } ] )
grades
配列のすべての要素のうち、グレードが 85
以上のもので mean
フィールドの値を変更するには、フィルタリングされた位置演算子 $[<identifier>]
を arrayFilters
とともに、db.collection.updateOne()
メソッドで使用します。
db.students2.updateOne( { }, { $set: { "grades.$[elem].mean" : 100 } }, { arrayFilters: [ { "elem.grade": { $gte: 85 } } ] } )
この操作により 1 つのドキュメントの配列が更新され、操作後にコレクションには次のドキュメントが含まれます。
{ "_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 } ] }
更新操作に hint
を指定する
次のドキュメントを使用してサンプルstudents
コレクションを作成します。
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" } ] )
コレクションに次のインデックスを作成します。
db.students.createIndex( { grade: 1 } ) db.students.createIndex( { points: 1 } )
次の更新操作は、インデックス{
grade: 1 }
を使用することを明示的に示しています。
注意
存在しないインデックスを指定した場合、操作はエラーになります。
db.students.updateOne( { "points": { $lte: 20 }, "grade": "F" }, { $set: { "comments1": "failed class" } }, { hint: { grade: 1 } } )
update コマンドは次を返します。
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }
注意
3 つのドキュメントが更新の基準に一致しているにもかかわらず、updateOne
は、最初に見つけたドキュメントのみを変更します。したがって、リチャード、ロナン、アダムのすべての学生が基準を満たしていても、リチャードだけが更新されます。
使用されたインデックスを確認するには、次の操作で explain
を実行します。
db.students.explain().update( { "points": { $lte: 20 }, "grade": "F" }, { $set: { "comments1": "failed class" } }, { multi: true, hint: { grade: 1 } } )