대량 쓰기 작업

샘플 데이터

이 가이드 의 예제에서는 sample_restaurants.restaurants sample_mflix.movies Atlas 샘플 데이터 세트의 및 컬렉션을 사용합니다. 무료 MongoDB Atlas cluster 생성하고 샘플 데이터 세트를 로드하는 방법을 학습 PyMongo 시작하기 튜토리얼을 참조하세요.

삽입 작업

삽입 작업을 수행하려면 InsertOne 인스턴스 를 만들고 삽입하려는 문서 지정합니다. 다음 키워드 인수를 InsertOne 생성자에 전달합니다.

• namespace: 문서 삽입할 네임스페이스 입니다. 단일 컬렉션 에 대해 대량 작업을 수행하는 경우 이 인수는 선택 사항입니다.

• document: 삽입할 문서 입니다.

다음 예에서는 InsertOne 인스턴스를 만듭니다.

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

사용자 지정 클래스의 인스턴스 생성자에 전달하여 InsertOne 의 인스턴스 를 만들 수도 있습니다. 이는 유형 검사 도구를 사용하는 경우 추가 유형 안전성을 제공합니다. 전달하는 인스턴스 TypedDict 클래스에서 상속되어야 합니다.

다음 예시 유형 안전성을 강화하기 위해 사용자 지정 클래스를 사용하여 InsertOne 인스턴스 구성합니다.

class Restaurant (TypedDict):
    name: str
    cuisine: str
    borough: str
    restaurant_id: str
operation = pymongo.InsertOne(Restaurant(
    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.

• namespace: 업데이트 를 수행할 네임스페이스 입니다. 단일 컬렉션 에 대해 대량 작업을 수행하는 경우 이 인수는 선택 사항입니다.

• filter컬렉션 의 문서를 일치시키는 데 사용되는 기준을 지정하는 쿼리 필터하다 입니다.

• update: 수행하려는 업데이트 입니다. 업데이트 작업에 대한 자세한 내용은 MongoDB Server 매뉴얼의 필드 업데이트 연산자 가이드 참조하세요.

UpdateOne 쿼리 필터와 일치 하는 첫 번째 문서를 업데이트합니다 .

다음 예에서는 UpdateOne 인스턴스를 만듭니다.

operation = UpdateOne(
    namespace="sample_restaurants.restaurants",
    filter={ "name": "Mongo's Deli" },
    update={ "$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 = UpdateMany(
    namespace="sample_restaurants.restaurants",
    filter={ "name": "Mongo's Deli" },
    update={ "$set": { "cuisine": "Sandwiches and Salads" }}
)

대체 작업

바꾸기 작업은 지정된 문서 의 모든 필드와 값을 제거하고 새 항목으로 바꿉니다. 바꾸기 작업을 수행하려면 ReplaceOne 인스턴스 를 만들고 다음 인수를 전달합니다.

• namespace: 바꾸기 작업을 수행할 네임스페이스 입니다. 단일 컬렉션 에 대해 대량 작업을 수행하는 경우 이 인수는 선택 사항입니다.

• filter: 바꿀 문서 일치시키는 데 사용되는 기준을 지정하는 쿼리 필터하다 입니다.

• replacement: 일치하는 문서 에 저장 하려는 새 필드와 값이 포함된 문서 입니다.

다음 예에서는 ReplaceOne 인스턴스를 만듭니다.

operation = ReplaceOne(
    namespace="sample_restaurants.restaurants",
    filter={ "restaurant_id": "1234" },
    replacement={
        "name": "Mongo's Pizza",
        "cuisine": "Pizza",
        "borough": "Brooklyn",
        "restaurant_id": "5678"
    }
)

사용자 지정 클래스의 인스턴스 생성자에 전달하여 ReplaceOne 의 인스턴스 를 만들 수도 있습니다. 이는 유형 검사 도구를 사용하는 경우 추가 유형 안전성을 제공합니다. 전달하는 인스턴스 TypedDict 클래스에서 상속되어야 합니다.

다음 예시 유형 안전성을 강화하기 위해 사용자 지정 클래스를 사용하여 ReplaceOne 인스턴스 구성합니다.

class Restaurant (TypedDict):
    name: str
    cuisine: str
    borough: str
    restaurant_id: str
operation = pymongo.ReplaceOne(
    { "restaurant_id": "1234" },
    Restaurant(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 삭제 하려면 DeleteOne 인스턴스 를 만들고 다음 인수를 전달합니다.

• namespace: 문서 삭제 네임스페이스 입니다. 단일 컬렉션 에 대해 대량 작업을 수행하는 경우 이 인수는 선택 사항입니다.

• filter: 삭제 문서 일치시키는 데 사용되는 기준을 지정하는 쿼리 필터하다 입니다.

DeleteOne 쿼리 필터하다 와 일치하는 첫 번째 문서 만 제거합니다.

다음 예에서는 DeleteOne 인스턴스를 만듭니다.

operation = DeleteOne(
    namespace="sample_restaurants.restaurants",
    filter={ "restaurant_id": "5678" }
)

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

다음 예에서는 DeleteMany 인스턴스를 만듭니다.

operation = DeleteMany(
    namespace="sample_restaurants.restaurants",
    filter={ "name": "Mongo's Deli" }
)

컬렉션 대량 쓰기 예시

다음 예시 Collection 인스턴스 에서 bulk_write() 메서드를 사용하여 restaurants 컬렉션 에 대해 여러 쓰기 (write) 작업을 수행합니다.

operations = [
    InsertOne(
        document={
            "name": "Mongo's Deli",
            "cuisine": "Sandwiches",
            "borough": "Manhattan",
            "restaurant_id": "1234"
        }
    ),
    InsertOne(
        document={
            "name": "Mongo's Deli",
            "cuisine": "Sandwiches",
            "borough": "Brooklyn",
            "restaurant_id": "5678"
        }
    ),
    UpdateMany(
        filter={ "name": "Mongo's Deli" },
        update={ "$set": { "cuisine": "Sandwiches and Salads" }}
    ),
    DeleteOne(
        filter={ "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)

클라이언트 대량 쓰기 예시

다음 예시 MongoClient 인스턴스 에서 bulk_write() 메서드를 사용하여 sample_restaurants.restaurants 및 sample_mflix.movies 네임스페이스에 대해 여러 쓰기 (write) 작업을 수행합니다.

operations = [
    InsertOne(
        namespace="sample_mflix.movies",
        document={
            "title": "Minari",
            "runtime": 217,
            "genres": ["Drama", "Comedy"]
        }
    ),
    UpdateOne(
        namespace="sample_mflix.movies",
        filter={ "title": "Minari" },
        update={ "$set": { "runtime": 117 }}
    ),
    DeleteMany(
        namespace="sample_restaurants.restaurants",
        filter={ "cuisine": "French" }
    )
]
results = client.bulk_write(operations)
print(results)

ClientBulkWriteResult({'anySuccessful': True, 'error': None, 'writeErrors': [],
'writeConcernErrors': [], 'nInserted': 1, 'nUpserted': 0, 'nMatched': 1,
'nModified': 1, 'nDeleted': 344, 'insertResults': {}, 'updateResults': {},
'deleteResults': {}}, acknowledged=True, verbose=False)

컬렉션 대량 쓰기 옵션

다음 표에서는 Collection.bulk_write() 메서드에 전달할 수 있는 옵션에 대해 설명합니다.

다음 예시 bulk_write() 앞의 컬렉션 대량 쓰기 예제에서 메서드를 호출하지만 ordered 옵션을 로 False 설정합니다.

results = restaurants.bulk_write(operations, ordered=False)

순서가 지정되지 않은 대량 쓰기 (write) 의 쓰기 (write) 작업 중 하나라도 실패하면 PyMongo 는 모든 작업을 시도한 후에만 오류를 보고합니다.

클라이언트 대량 쓰기 옵션

다음 표에서는 MongoClient.bulk_write() 메서드에 전달할 수 있는 옵션에 대해 설명합니다.

다음 예시 bulk_write() 앞의 클라이언트 대량 쓰기 예제에서 메서드를 호출하지만 verbose_results 옵션을 로 True 설정합니다.

results = client.bulk_write(operations, verbose_results=True)

ClientBulkWriteResult({'anySuccessful': True, 'error': None, 'writeErrors': [],
'writeConcernErrors': [], 'nInserted': 1, 'nUpserted': 0, 'nMatched': 1, 'nModified': 1,
'nDeleted': 344, 'insertResults': {0: InsertOneResult(ObjectId('...'),
acknowledged=True)}, 'updateResults': {1: UpdateResult({'ok': 1.0, 'idx': 1, 'n': 1,
'nModified': 1}, acknowledged=True)}, 'deleteResults': {2: DeleteResult({'ok': 1.0,
'idx': 2, 'n': 344}, acknowledged=True)}}, acknowledged=True, verbose=True)

컬렉션 대량 쓰기 반환 값

Collection.bulk_write() 메서드는 BulkWriteResult 객체 를 반환합니다. BulkWriteResult 객체 에는 다음과 같은 속성이 포함되어 있습니다.

클라이언트 대량 쓰기 반환 값

MongoClient.bulk_write() 메서드는 ClientBulkWriteResult 객체 를 반환합니다. ClientBulkWriteResult 객체 에는 다음과 같은 속성이 포함되어 있습니다.

클라이언트 유형 주석

MongoClient 객체 에 대한 유형 주석을 추가하지 않으면 유형 검사기에 다음과 유사한 오류가 표시될 수 있습니다.

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()  # error: Need type annotation for "client"

해결책은 MongoClient 객체 에 client: MongoClient 또는 client: MongoClient[Dict[str, Any]]로 주석을 추가하는 것입니다.

호환되지 않는 유형

유형 힌트로 MongoClient 를 지정했지만 문서, 키 및 값에 대한 데이터 유형을 포함하지 않는 경우 유형 검사기에 다음과 유사한 오류가 표시될 수 있습니다.

error: Dict entry 0 has incompatible type "str": "int";
expected "Mapping[str, Any]": "int"

해결 방법은 MongoClient 객체 에 다음 유형 힌트를 추가하는 것입니다.

``client: MongoClient[Dict[str, Any]]``

API 문서

이 가이드에서 설명하는 메서드나 유형에 대해 자세히 알아보려면 다음 API 설명서를 참조하세요.

• Collection.bulk_write()

• MongoClient.bulk_write()

• InsertOne

• UpdateOne

• UpdateMany

• replaceOne

• DeleteOne

• deleteMany

• BulkWriteResult

• ClientBulkWriteResult

• BulkWriteError

• ClientBulkWriteException