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컬렉션

db.collection.insertMany()

이 페이지의 내용

  • 정의
  • 호환성
  • 구문
  • 동작
  • 예시

드라이버가 포함된 MongoDB

이 페이지에서는 mongosh 메서드를 설명합니다. MongoDB 드라이버에서 해당 메서드를 보려면 프로그래밍 언어의 해당 페이지를 참조하세요.

C#Java SyncNode.jsPyMongoCC++GoJava RSKotlin CoroutineKotlin SyncPHPMongoidRustScala

정의

db.collection.insertMany()

collection에 여러 문서를 삽입할 수 있습니다.

반환합니다:

다음이 포함된 문서입니다.

  • acknowledged 부울로,true 작업이 쓰기 고려 (write concern) 로 실행된 경우 로 설정하다 되고,false 쓰기 고려 (write concern) 가 비활성화된 경우 로 설정됩니다.

  • 성공적으로 삽입된 각 문서에 대해 _id 값을 포함하는 insertedIds 배열입니다.

호환성

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 db.collection.insertMany() 사용할 수 있습니다.

  • MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스

구문

insertMany() 메서드의 구문은 다음과 같습니다.

db.collection.insertMany(
   [ <document 1> , <document 2>, ... ],
   {
      writeConcern: <document>,
      ordered: <boolean>
   }
)
Parameter
유형
설명
document
문서
컬렉션에 삽입할 문서의 배열입니다.
writeConcern
문서

선택 사항입니다. 쓰기 고려를 표현하는 문서입니다. 기본 쓰기 고려를 사용하지 않으려면 생략하세요.

트랜잭션에서 실행되는 경우 작업에 대한 쓰기 고려를 명시적으로 설정하지 마세요. 트랜잭션에 쓰기 고려를 사용하려면 트랜잭션 및 쓰기 고려를 참조하세요.

ordered
부울
선택 사항. mongod 인스턴스가 순서가 지정된 삽입을 수행할지, 순서가 지정되지 않은 삽입을 수행할지 여부를 지정하는 부울입니다. 기본값은 true입니다.

동작

문서 배열이 주어지면 insertMany()(이)가 배열의 각 문서를 컬렉션에 삽입합니다.

연산 실행

기본적으로 문서는 제공된 순서대로 삽입됩니다.

ordered이(가) true(으)로 설정되어 있고 삽입이 실패하면 서버는 기록 삽입을 계속하지 않습니다.

ordered 이(가) false(으)로 설정되어 있고 삽입을 실패하면 서버는 기록 삽입을 계속합니다. 성능 향상을 위해 mongod 기준으로 문서 순서를 변경할 수 있습니다. 순서가 지정되지 않은 insertMany()을(를) 사용하는 경우 애플리케이션은 삽입 순서에 의존해서는 안 됩니다.

각 그룹의 작업 수는 데이터베이스의 maxWriteBatchSize 값을 초과할 수 없습니다. maxWriteBatchSize의 기본값은 100,000입니다. 이 값은 hello.maxWriteBatchSize 필드에 표시됩니다.

이 제한은 오류 메시지의 크기가 너무 커지는 문제를 방지합니다. 그룹이 이 제한을 초과하면 클라이언트 드라이버는 그룹을 제한 값보다 작거나 같은 수의 작은 그룹으로 나눕니다. 예를 들어 maxWriteBatchSize 값이 100,000인 경우 대기열이 200,000개의 작업으로 구성되어 있으면 드라이버는 각각 100,000개의 작업이 있는 2개의 그룹을 만듭니다.

참고

이 드라이버는 고급 API를 사용할 때에만 그룹을 작은 그룹 여러 개로 나눕니다. db.runCommand()을(를) 직접 사용하면(예시: 드라이버를 작성할 때) 한도를 초과하는 쓰기 배치를 실행하려고 할 때 MongoDB에서 오류가 발생합니다.

단일 배치에 대한 오류 보고서가 너무 커지면 MongoDB는 나머지 모든 오류 메시지를 빈 문자열로 자릅니다. 총 크기가 1MB보다 큰 오류 메시지가 두 개 이상 있으면 잘립니다.

크기 및 그룹화 메커니즘은 내부 성능 세부 정보이며 향후 버전에서 변경될 수 있습니다.

샤드 컬렉션에서 ordered 작업 목록을 실행하는 것은 unordered 목록을 실행하는 것보다 일반적으로 느립니다. 정렬된 목록에서는 각 작업이 이전 작업이 완료될 때까지 기다려야 하기 때문입니다.

컬렉션 생성

컬렉션이 존재하지 않으면 insertMany()가 쓰기 성공 시 컬렉션을 생성합니다.

_id 필드

문서에 _id 필드가 지정되지 않은 경우 mongod에서 _id 필드를 추가하고 문서에 고유한 ObjectId()를 할당합니다. 대부분의 드라이버는 ObjectId를 생성하고 _id 필드를 삽입하지만, 드라이버나 애플리케이션이 수행하지 않는 경우 mongod에서 _id를 생성하여 채웁니다.

문서에 _id 필드가 포함된 경우 중복 키 오류를 방지하려면 _id 값이 컬렉션 내에서 고유해야 합니다.

설명 가능성

insertMany()는 db.collection.explain()과 호환되지 않습니다.

Error Handling

삽입으로 BulkWriteError 예외가 발생합니다.

쓰기 고려 오류를 제외하고 순서가 지정된 작업은 오류가 발생한 후 중지되고, 순서가 지정되지 않은 작업은 대기열에 남아 있는 모든 쓰기 작업을 계속 처리합니다.

쓰기 고려 오류는 writeConcernErrors 필드에 표시되고 기타 모든 오류는 writeErrors 필드에 표시됩니다. 오류가 발생하면 삽입된 _id 목록 대신 성공적인 쓰기 작업의 수가 표시됩니다. 순서가 지정된 작업은 발생한 단일 오류를 표시하고 순서가 지정되지 않은 작업은 배열에 각 오류를 표시합니다.

스키마 유효성 검사 오류

컬렉션이 스키마 유효성 검사를 사용하고 validationAction을 error로 설정한 경우 db.collection.insertMany()로 잘못된 문서를 삽입하면 writeError가 발생합니다. documents 배열에서 유효하지 않은 문서 앞에 오는 문서는 컬렉션에 기록됩니다. ordered 필드의 값은 나머지 유효한 문서가 삽입되는지 여부를 판별합니다.

트랜잭션

db.collection.insertMany()는 분산 트랜잭션 내에서 사용할 수 있습니다.

중요

대부분의 경우 분산 트랜잭션은 단일 문서 쓰기에 비해 더 큰 성능 비용이 발생하므로 분산 트랜잭션의 가용성이 효과적인 스키마 설계를 대체할 수는 없습니다. 대부분의 시나리오에서 비정규화된 데이터 모델 (내장된 문서 및 배열) 은 계속해서 데이터 및 사용 사례에 최적일 것입니다. 즉, 대부분의 시나리오에서 데이터를 적절하게 모델링하면 분산 트랜잭션의 필요성이 최소화됩니다.

추가 트랜잭션 사용 고려 사항(예: 런타임 제한 및 oplog 크기 제한)은 프로덕션 고려사항을 참조하세요.

트랜잭션에서 컬렉션 생성

트랜잭션이 교차 샤드 쓰기 트랜잭션(write transaction)인 이 아닌 경우 분산 트랜잭션 내에서 컬렉션과 인덱스를 생성할 수 있습니다.

트랜잭션에서 존재하지 않는 컬렉션에 대한 삽입을 지정하면 MongoDB는 해당 컬렉션을 암시적으로 생성합니다.

팁

다음도 참조하세요.

트랜잭션에서 컬렉션 및 인덱스 생성

쓰기 고려 및 트랜잭션

트랜잭션에서 실행되는 경우 작업에 대한 쓰기 고려를 명시적으로 설정하지 마세요. 트랜잭션에 쓰기 고려를 사용하려면 트랜잭션 및 쓰기 고려를 참조하세요.

무작위 데이터에 대한 성능 고려 사항

작업에서 인덱싱된 필드에 대량의 임의 데이터(예시: 해시 인덱스)를 삽입하는 경우 삽입 성능이 저하될 수 있습니다. 무작위 데이터를 대량으로 삽입하면 무작위 인덱스 항목이 생성되어 인덱스 크기가 늘어납니다. 인덱스가 다른 인덱스 항목에 액세스하기 위해 각 무작위 삽입이 필요한 크기에 도달하면 삽입으로 인해 WiredTiger 캐시 제거 및 교체 비율이 높아집니다. 이 경우 인덱스가 더 이상 캐시에 완전히 저장되지 않고 디스크에서 업데이트되어 성능이 저하됩니다.

인덱싱된 필드에 무작위 데이터를 대량 삽입하는 성능을 개선하려면 다음 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

  • 인덱스를 제거한 다음 임의의 데이터를 삽입한 후 다시 생성합니다.

  • 데이터를 인덱싱되지 않은 빈 collection에 삽입합니다.

대량 삽입 후 인덱스를 생성하면 메모리의 데이터가 정렬되고 모든 인덱스에 대해 정렬된 삽입이 수행됩니다.

oplog 항목

db.collection.insertMany() 작업으로 하나 이상의 문서가 성공적으로 삽입되면 작업은 삽입된 각 문서마다 oplog(작업 로그)에 항목을 추가합니다. 작업이 실패하면 작업은 oplog에 항목을 추가하지 않습니다.

예시

다음 예시에서는 products 컬렉션에 문서를 삽입합니다.

_id 필드를 지정하지 않고 여러 문서 삽입

다음 예시에서는 db.collection.insertMany()를 사용하여 _id 필드를 포함하지 않는 문서를 삽입합니다.

try {
   db.products.insertMany( [
      { item: "card", qty: 15 },
      { item: "envelope", qty: 20 },
      { item: "stamps" , qty: 30 }
   ] );
} catch (e) {
   print (e);
}

연산은 다음 문서를 반환합니다.

{
   "acknowledged" : true,
   "insertedIds" : [
      ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1a"),
      ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1b"),
      ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1c")
   ]
}

문서에 _id가 포함되어 있지 않으므로 mongod는 각 문서에 대해 _id 필드를 만들어 추가하고 이에 고유한 ObjectId() 값을 할당합니다.

ObjectId 값은 작업이 실행되는 기기 및 시간에 따라 다릅니다. 따라서 사용자의 값은 예시의 값과 다를 수 있습니다.

_id 필드를 지정하는 여러 문서 삽입

다음 예시/작업에서는 insertMany()를 사용하여 _id 필드가 포함된 문서를 삽입합니다. 중복 키 오류를 방지하려면 _id 값이 컬렉션 내에서 고유해야 합니다.

try {
   db.products.insertMany( [
      { _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
      { _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
      { _id: 12, item: "medium box", qty: 30 }
   ] );
} catch (e) {
   print (e);
}

연산은 다음 문서를 반환합니다.

{ "acknowledged" : true, "insertedIds" : [ 10, 11, 12 ] }

_id와 같이 고유 인덱스의 일부인 키에 중복 값을 삽입하면 예외가 발생합니다. 다음 작업에서는 이미 존재하는 _id 값을 가진 문서를 삽입하려고 시도합니다.

try {
   db.products.insertMany( [
      { _id: 13, item: "envelopes", qty: 60 },
      { _id: 13, item: "stamps", qty: 110 },
      { _id: 14, item: "packing tape", qty: 38 }
   ] );
} catch (e) {
   print (e);
}

_id: 13이(가) 이미 존재하므로 다음 예외가 발생합니다.

BulkWriteError({
   "writeErrors" : [
      {
         "index" : 0,
         "code" : 11000,
         "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 13.0 }",
         "op" : {
            "_id" : 13,
            "item" : "stamps",
            "qty" : 110
         }
      }
   ],
   "writeConcernErrors" : [ ],
   "nInserted" : 1,
   "nUpserted" : 0,
   "nMatched" : 0,
   "nModified" : 0,
   "nRemoved" : 0,
   "upserted" : [ ]
})

하나의 문서가 삽입되었습니다. _id: 13의 첫 번째 문서는 성공적으로 삽입되지만 두 번째 삽입은 실패합니다. 이렇게 하면 대기열에 남아 있는 추가 문서도 삽입되지 않습니다.

ordered을(를) 사용하여 false을(를) 지정하면 나머지 문서에 대한 삽입 연산이 계속됩니다.

순서가 지정되지 않은 삽입

다음은 _id 필드와 ordered: false로 여러 문서를 삽입하려고 시도합니다. 문서 배열에는 _id 필드가 중복된 두 개의 문서가 포함되어 있습니다.

try {
   db.products.insertMany( [
      { _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
      { _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
      { _id: 11, item: "medium box", qty: 30 },
      { _id: 12, item: "envelope", qty: 100},
      { _id: 13, item: "stamps", qty: 125 },
      { _id: 13, item: "tape", qty: 20},
      { _id: 14, item: "bubble wrap", qty: 30}
   ], { ordered: false } );
} catch (e) {
   print (e);
}

이 작업에서는 다음과 같은 예외가 발생합니다.

BulkWriteError({
   "writeErrors" : [
      {
         "index" : 2,
         "code" : 11000,
         "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 11.0 }",
         "op" : {
            "_id" : 11,
            "item" : "medium box",
            "qty" : 30
         }
      },
      {
         "index" : 5,
         "code" : 11000,
         "errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 13.0 }",
         "op" : {
            "_id" : 13,
            "item" : "tape",
            "qty" : 20
         }
      }
   ],
   "writeConcernErrors" : [ ],
   "nInserted" : 5,
   "nUpserted" : 0,
   "nMatched" : 0,
   "nModified" : 0,
   "nRemoved" : 0,
   "upserted" : [ ]
})

item: "medium box" 및 item: "tape"이(가) 있는 문서는 _id 값이 중복되어 삽입되지 못했습니다. 그러나 nInserted은(는) 나머지 문서 5개가 삽입되었음을 나타냅니다.

쓰기 고려 사용하기

3명으로 구성된 멤버 복제본 세트가 있는 경우 다음 작업은 majority의 w 및 100의 wtimeout을 지정합니다.

try {
   db.products.insertMany(
      [
         { _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
         { _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
         { _id: 12, item: "medium box", qty: 30 }
      ],
      { w: "majority", wtimeout: 100 }
   );
} catch (e) {
   print (e);
}

기본 및 하나 이상의 보조 서버가 100밀리초 이내에 각 쓰기 작업을 확인하면 다음을 반환합니다.

{
  "acknowledged" : true,
  "insertedIds" : [
     ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1a"),
     ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1b"),
     ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1c")
  ]
}

복제본 세트의 모든 필수 노드가 쓰기 작업을 확인하는 데 필요한 총 시간이 wtimeout 이상인 경우 wtimeout 기간이 경과하면 다음 writeConcernError가 표시됩니다.

이 연산은 다음을 반환합니다.

WriteConcernError({
   "code" : 64,
   "errmsg" : "waiting for replication timed out",
   "errInfo" : {
     "wtimeout" : true,
     "writeConcern" : {
       "w" : "majority",
       "wtimeout" : 100,
       "provenance" : "getLastErrorDefaults"
     }
   }
})

팁

다음도 참조하세요.

WriteResult.writeConcernError

돌아가기

db.collection.insert

다음

db.collection.insertOne

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