카운트

명령 필드

count 에는 다음과 같은 필드가 있습니다:

readConcern: { level: <value> }

collation: {
   locale: <string>,
   caseLevel: <boolean>,
   caseFirst: <string>,
   strength: <int>,
   numericOrdering: <boolean>,
   alternate: <string>,
   maxVariable: <string>,
   backwards: <boolean>
}

쿼리 조건자가 없는 부정확한 카운트

쿼리 조건자 없이 count(을)를 호출하면 정확하지 않은 수의 문서를 수신할 수 있습니다. 쿼리 조건자가 없으면 count 명령은 컬렉션의 메타데이터를 기반으로 결과를 반환하므로 대략적인 개수 결과를 보여 줄 수 있습니다. 특히,

• 샤딩된 클러스터에서는 결과 개수가 고아 문서를 제대로 필터링하지 못합니다.

• 비정상 종료 또는 파일 복사본 기반의 초기 동기화 후에는 개수가 부정확할 수 있습니다.

컬렉션 메타데이터를 기반으로 한 카운트에 대해서는 카운트 옵션이 있는 collStats 파이프라인 단계를 참조하세요.

카운트 및 트랜잭션

트랜잭션에서 count를 사용하면 결과 개수는 커밋되지 않은 다중 문서 트랜잭션을 필터링하지 않습니다.

자세한 내용은 트랜잭션 및 카운트 작업을 참조하세요.

정확도 및 샤드 클러스터

샤딩된 클러스터에서 count 명령을 쿼리 조건 없이 실행하면 고아 문서가 존재하거나 청크 마이그레이션이 진행 중인 경우 개수가 부정확 할 수 있습니다.

이러한 상황을 방지하려면 샤드 클러스터에서 다음과 같이 db.collection.aggregate() 메서드를 사용합니다.

$count 단계를 사용하여 문서 수를 계산할 수 있습니다. 예를 들어 다음 작업에서는 collection의 문서 수를 계산합니다.

db.collection.aggregate( [
   { $count: "myCount" }
])

$count 단계는 다음 $group + $project 시퀀스와 동일합니다.

db.collection.aggregate( [
   { $group: { _id: null, count: { $sum: 1 } } },
   { $project: { _id: 0 } }
] )

예기치 않은 종료 후 정확도

Wired Tiger 스토리지 엔진을 사용하여 mongod를 비정상적으로 종료한 후에는 count에서 보고한 크기 통계가 정확하지 않을 수 있습니다.

편차의 정도는 마지막 체크포인트와 비정상 종료 사이에 수행된 삽입, 업데이트 또는 삭제 작업의 수에 따라 달라집니다. 체크포인트는 보통 60초마다 발생합니다. 그러나mongod 기본값이 아닌 --syncdelay 설정으로 실행되는 인스턴스는 체크포인트가 다소 빈번하게 발생할 수 있습니다.

mongod의 각 컬렉션에서 validate를 실행하여 비정상 종료 후 통계를 복원합니다.

비정상 종료 후

• validate는 collStats 출력의 카운트 통계를 최신 값으로 업데이트합니다.

• collStats 출력에 삽입되거나 제거된 문서 수와 같은 기타 통계는 추정치입니다.

클라이언트 연결 해제

MongoDB 4.2부터 count를 발급한 클라이언트가 작업이 완료되기 전에 연결을 끊는 경우, MongoDB는 count를 사용하여 를killOp을 종료로 표시합니다.

모든 문서 계산

다음 연산은 orders 컬렉션에 있는 모든 문서의 개수를 계산합니다.

db.runCommand( { count: 'orders' } )

결과에서 개수를 나타내는 n은 26이고 명령 상태 ok는 1입니다.

{ "n" : 26, "ok" : 1 }

쿼리와 일치하는 문서 수 세기

다음 작업은 ord_dt 필드의 값이 Date('01/01/2012') 보다 큰 orders 컬렉션의 문서 수를 반환합니다.

db.runCommand( { count:'orders',
                 query: { ord_dt: { $gt: new Date('01/01/2012') } }
               } )

결과에서 개수를 나타내는 n 는 13 이고 명령 상태 ok 는 1 입니다.

{ "n" : 13, "ok" : 1 }

문서 수 건너뛰기

다음 연산은 orders 컬렉션에서 ord_dt 필드 값이 Date('01/01/2012') 보다 큰 문서 수를 반환하고 일치하는 첫 번째 10 문서를 건너뜁니다:

db.runCommand( { count:'orders',
                 query: { ord_dt: { $gt: new Date('01/01/2012') } },
                 skip: 10 }  )

결과에서 개수를 나타내는 n 는 3 이고 명령 상태 ok 는 1 입니다.

{ "n" : 3, "ok" : 1 }

사용할 인덱스 지정

다음 작업에서는 인덱스 { status: 1 }를 사용하여 ord_dt 필드 값이 Date('01/01/2012') 보다 크고 status 필드 값이 "D"인 orders 컬렉션의 문서 수를 반환합니다.

db.runCommand(
   {
     count:'orders',
     query: {
              ord_dt: { $gt: new Date('01/01/2012') },
              status: "D"
            },
     hint: { status: 1 }
   }
)

결과에서 개수를 나타내는 n 는 1 이고 명령 상태 ok 는 1 입니다.

{ "n" : 1, "ok" : 1 }

기본 읽기 고려 재정의

기본 읽기 문제 수준인 "local" 를 재정의하려면 readConcern 옵션을 사용하십시오.

복제본 세트에 대한 다음 작업은 대부분의 노드에 기록된 것으로 확인된 데이터의 가장 최근 복제본을 읽을 수 있도록 "majority"의 읽기 고려를 지정합니다.

db.runCommand(
   {
     count: "restaurants",
     query: { rating: { $gte: 4 } },
     readConcern: { level: "majority" }
   }
)

단일 스레드가 자신의 쓰기를 읽을 수 있도록 하려면 복제본 세트의 프라이머리에 대해 "majority" 읽기 고려 및 "majority" 쓰기 고려를 사용합니다.