대량 쓰기 작업

이 페이지의 내용

개요

샘플 데이터
쓰기 작업 정의
삽입 작업
업데이트 작업
대체 작업
삭제 작업
bulk_write() 메서드 호출
대량 쓰기 작업 사용자 지정
반환 값
추가 정보
API 문서

개요

컬렉션에 문서를 삽입하고 다른 여러 문서를 업데이트한 다음 문서를 삭제하려는 시나리오를 가정해 보겠습니다. 개별 메서드를 사용하는 경우 각 작업에는 자체 데이터베이스 호출이 필요합니다. 이 가이드에서는 대량 쓰기 작업을 사용하여 단일 데이터베이스 호출로 여러 쓰기 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.

샘플 데이터

이 가이드 의 예제에서는 Atlas 샘플 데이터 세트 의 sample_restaurants.restaurants 컬렉션 을 사용합니다. 무료 MongoDB Atlas cluster 를 생성하고 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법을 학습 보려면 PyMongo 시작하기 튜토리얼을 참조하세요.

쓰기 작업 정의

수행하려는 각 쓰기 작업에 대해 다음 작업 클래스 중 하나의 인스턴스를 만듭니다.

InsertOne
UpdateOne
UpdateMany
ReplaceOne
DeleteOne
DeleteMany

그런 다음 이러한 인스턴스 목록을 bulk_write() 메서드에 전달합니다.

다음 섹션에서는 이전 클래스의 인스턴스를 만들고 사용하는 방법을 보여줍니다.

삽입 작업

삽입 작업을 수행하려면 InsertOne 인스턴스 를 만들고 삽입하려는 문서 를 지정합니다.

다음 예에서는 InsertOne 인스턴스를 만듭니다.

operation = pymongo.InsertOne(
    {
        "name": "Mongo's Deli",
        "cuisine": "Sandwiches",
        "borough": "Manhattan",
        "restaurant_id": "1234"
    }
)

여러 문서를 삽입하려면 각 문서 에 대해 InsertOne 인스턴스 를 만듭니다.

업데이트 작업

문서를 업데이트하려면 UpdateOne 인스턴스를 만들고 다음 인수를 전달합니다.

컬렉션의 문서를 일치시키는 데 사용되는 기준을 지정하는 쿼리 필터
수행하려는 업데이트 작업입니다. 업데이트 작업에 대한 자세한 내용은 MongoDB Server 매뉴얼의 필드 업데이트 연산자 가이드 를 참조하세요.

UpdateOne 쿼리 필터와 일치 하는 첫 번째 문서를 업데이트합니다 .

다음 예에서는 UpdateOne 인스턴스를 만듭니다.

operation = pymongo.UpdateOne(
    { "name": "Mongo's Deli" },
    { "$set": { "cuisine": "Sandwiches and Salads" }},
)

여러 문서를 업데이트 하려면 UpdateMany 인스턴스 를 만들고 동일한 인수를 전달합니다. UpdateMany 은 쿼리 필터하다 와 일치하는 모든 문서를 업데이트합니다.

다음 예에서는 UpdateMany 인스턴스를 만듭니다.

operation = pymongo.UpdateMany(
    { "name": "Mongo's Deli" },
    { "$set": { "cuisine": "Sandwiches and Salads" }},
)

대체 작업

바꾸기 작업은 지정된 문서의 모든 필드와 값을 제거하고 새 항목으로 바꿉니다. 바꾸기 작업을 수행하려면 ReplaceOne 의 인스턴스를 만들고 쿼리 필터와 일치하는 문서에 저장하려는 필드 및 값을 전달합니다.

다음 예에서는 ReplaceOne 인스턴스를 만듭니다.

operation = pymongo.ReplaceOne(
    { "restaurant_id": "1234" },
    {
        "name": "Mongo's Pizza",
        "cuisine": "Pizza",
        "borough": "Brooklyn",
        "restaurant_id": "5678"
    }
)

여러 문서를 바꾸려면 각 문서 에 대해 ReplaceOne 인스턴스 를 만들어야 합니다.

삭제 작업

문서 를 삭제 하려면 DeleteOne 인스턴스 를 만들고 삭제 하려는 문서 를 지정하는 쿼리 필터하다 를 전달합니다. DeleteOne 은 쿼리 필터하다 와 일치 하는 첫 번째 문서 만 제거합니다.

다음 예에서는 DeleteOne 인스턴스를 만듭니다.

operation = pymongo.DeleteOne({ "restaurant_id": "5678" })

여러 문서를 삭제 하려면 DeleteMany 인스턴스 를 만들고 삭제 하려는 문서 를 지정하는 쿼리 필터하다 를 전달합니다. DeleteMany 은 쿼리 필터하다 와 일치하는 모든 문서를 제거합니다.

다음 예에서는 DeleteMany 인스턴스를 만듭니다.

operation = pymongo.DeleteMany({ "name": "Mongo's Deli" })

`bulk_write()` 메서드 호출

수행하려는 각 작업에 대한 클래스 인스턴스 를 정의한 후 이러한 인스턴스 목록을 bulk_write() 메서드에 전달합니다. 기본값 으로 이 메서드는 목록에 정의된 순서대로 작업을 실행합니다.

다음 예시 에서는 bulk_write() 메서드를 사용하여 여러 쓰기 (write) 작업을 수행합니다.

operations = [
    pymongo.InsertOne(
        {
            "name": "Mongo's Deli",
            "cuisine": "Sandwiches",
            "borough": "Manhattan",
            "restaurant_id": "1234"
        }
    ),
    pymongo.InsertOne(
        {
            "name": "Mongo's Deli",
            "cuisine": "Sandwiches",
            "borough": "Brooklyn",
            "restaurant_id": "5678"
        }
    ),
    pymongo.UpdateMany(
        { "name": "Mongo's Deli" },
        { "$set": { "cuisine": "Sandwiches and Salads" }},
    ),
    pymongo.DeleteOne(
        { "restaurant_id": "1234" }
    )
]
results = restaurants.bulk_write(operations)
print(results)

BulkWriteResult({'writeErrors': [], 'writeConcernErrors': [], 'nInserted': 2, 'nUpserted': 0, 'nMatched': 2, 'nModified': 2, 'nRemoved': 1, 'upserted': []}, acknowledged=True)

쓰기 작업 중 하나라도 실패하면 PyMongo는 BulkWriteError 를 발생시키고 추가 작업을 수행하지 않습니다. BulkWriteError 은(는) 실패한 작업이 포함된 details 속성과 예외에 대한 세부 정보를 제공합니다.

참고

PyMongo 는 대량 작업을 실행할 때 작업이 실행 컬렉션 의 write_concern 를 사용합니다. 운전자 는 실행 순서에 관계없이 모든 작업을 시도한 후 모든 쓰기 고려 (write concern) 오류를 보고합니다.